中小学教育资源及组卷应用平台 第2课《智能算法与自主可控》教学设计 课题 智能算法与自主可控 单元 第八单元 学科 信息科技 年级 五年级下 核心素养目标 信息意识：具备对信息的敏感性和正确判断信息价值的能力，提高对数据隐私和信息安全的重视，增强对算法的识别和应对能力。计算思维：掌握问题分解、抽象思维和算法设计能力，支持自主可控技术的研发，提升对复杂系统的理解和优化能力。数字化学习与创新：利用数字化工具学习人工智能算法，促进数字化转型，提高在信息技术环境下的学习与创新效率。信息社会责任：具有信息社会中的伦理意识和责任感，负责任地使用和开发技术，以促进公平和可持续发展，减少技术应用对社会的负面影响。 教学重点 1、初步了解人工智能算法。2、初步认识人工智能算法自主可控的重要性。 教学难点 如何实现国产实现自主可控。 教学过程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 导入新课 板书课题。活动背景人工智能的核心之一是算法。人们不断开发更有效的算法，获取更多数据，提升算力，为计算机提供更好的学习方法和路径，实现更强大、更便利的人工智能应用，让人类社会变得更智慧。活动目标1、初步了解人工智能算法。2、初步认识人工智能算法自主可控的重要性。观看教学视频《智能推荐系统的算法》。 学习新知引入，观看教学视频。 用提问的方式引入课题，增强课堂互动性。将学生的注意吸引到课堂。 讲授新课 新知讲解一、人工智能算法数据、算法和算力是拉动人工智能发展的“三驾马车”。如果用人进行类比,算力是大脑,数据是知识,算法是学习和思维方法三者共同形成了人类智慧的基础。信息链接常见的人工智能算法有监督学习、无监督学习与强化学习等。监督学习算法训练计算机从人类已有经验中学习规律，类似父母向孩子展示不同颜色、大小乃至种类的苹果，教会孩子认识“未曾见过”的苹果。无监督学习算法不需要提供已有经验，计算机自我训练从已有数据中提取特征，类似让孩子根据自己的喜好对物品进行分类，无须任何类型的外部干预。强化学习算法是最接近人类决策过程的算法，类似让一个智能体无限快速地感知世界，并通过自身失败或者成功的经验，优化自身的决策过程。传统算法的目标是解决特定问题，输入的数据会根据算法中描述的步骤（代码）得到确定的输出。人工智能算法会不断学习，改变自己，输出的结果往往是人们事先无法预计的。探究实践利用人工智能机器识别算法，实现简单的图像识别。步骤1：运行编程软件，选择“实时模式”，单击“扩展”，在“网络服务”选择“图像识别”。步骤2：在老师的帮助下，设置图像识别独立账户的API。步骤3：编写图像识别参考程序。步骤4：运行程序，检查是否能准确识别出图像。注意：AI图像识别模块是已经训练好的模型，因此无须事先进行训练直接开启识别即可。信息链接AlphaGo Zero围棋程序采用了强化学习算法，可以不依靠人类经验进行“自我训练”。它能根据围棋的基本规则，从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，迅速自学围棋，创新围棋下法，提高技术水平，战胜人类顶级棋手。开动脑筋就下列问题展开讨论：1、人工智能会超过人类的智慧吗？机器人可以记住很多事情和做很复杂的计算，比人类快。机器人可以很快学会新东西，在有些事情上做得很好。虽然机器人很聪明，但它们没有我们的创造力和感情。2、未来人工智能的发展会危害人类吗？如果人们用机器人做坏事，比如打仗，就会很危险。如果机器人做了很多我们的工作，人们可能会失去工作。如果机器人不够安全，可能会做出意想不到的事情，伤害到我们。二、自主可控的重要性作为一种新兴技术，没有哪种技术像人工智能这样正深刻地改变着世界和人类社会。因此，我国从战略高度出发，非常重视人工 ... ...
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