项目九 了解手写数字识别———体验人工智能 ■学习目标 (1)了解什么是人工智能及机器学习。 (2)了解人工智能的发展。 (3)认识人工智能对社会的作用及影响。 (4)了解机器学习的一般过程。 ■教学准备 (1)软硬件环境:64位操作系统的机房,64位Python3编译环境,Python第三方库Numpy.Tensorflow,MNIST数据集。 (2)教学素材:人工智能应用图文和视频资料,读人MNIST数据集并将其中的二进制文件数据转换成图像格式文件的Python代码,建立并应用手写数字识别模型的Python代码。 ■教学重点和难点 (1)重点:人工智能技术及机器学习的概念,机器学习的一般过程,人工智能对社会的作用及影响。 (2)难点:机器学习的一般过程。 ■教学过程安排建议 课时 教学环节 教师活动 学生活动 第１ 课时 １．导入 播放国家人工智能发展战略的相关图文或视频，播放人形机器人相关报道的视频或科幻电影中的相关内容，提出问题：“人工智能就是机器人吗？”引出人工智能的概念。 观看、倾听、思考。 ２．讨论人工智能的概念 组织学生针对“什么是人工智能”问题进行讨论，列举生活中的各种人工智能应用，并说明为什么该应用属于人工智能。 阅读教材、讨论、分析、回答。 ３．了解人工智能的应用领域 总结学生的举例，拓展介绍人工智能的应用领域，播放相关图文和视频。 观看、倾听、思考。 ４．引出项目 介绍人工智能的一个具体应用———手写数字识别，提出问题：“计算机是如何判断手写内容是什么数字的？”引出项目。 观看、倾听、思考。 ５．了解机器学习 提出问题：“人为什么认识数字？”“为什么人也有认不出他人写的字的情况？”以此引出机器学习的概念及一般过程。 观看、倾听、思考、回答。 ６．模拟机器学习的过程 组织学生开展活动：展示一组学生不熟悉字体的文字图片，让学生辨认。然后给出相应的答案。再展示一组相似的图片让学生辨认，然后给出答案。提出问题： “如此重复多少遍后，你能够认识这种字体的文字？”“你是怎样记忆并作出判断的？”引导学生通过此活动理解手写数字识别的学习过程，理解分类的含义。 辨认、思考、回答。 ７．活动９．１和９．２ 指导学生完成活动９．１和９．２，尝试理解图片向量化、二进制文件转图片文件以及手写识别模型建立和检验的原理和过程。 操作、体验、思考。 ８．总结 归纳人工智能和机器学习的概念、意义和影响，总结机器学习的一般过程。 参与归纳、倾听、观看、思考。 续表 课时 教学环节 教师活动 学生活动 第２～３课时 １．导入 播放人工智能对未来职业的影响、无人机或无人驾驶汽车等存在的安全隐患、人工智能威胁论等相关视频资料。提出问题：“人工智能会威胁人类生存吗？” 观看、倾听、思考。 ２．阅读资料，形成观点 组织学生分组，形成正反两方。引导学生阅读教师收集整理的相关资料（有条件的可在上节课布置学生课下自行收集整理资料），寻找论据，形成观点。 阅读、讨论、思考、整理记录。 ３．辩论 组织学生辩论，根据实际条件安排学生代表主持辩论，确保辩论有序、参与广泛。引导学生通过辩论发现问题的本质。 观看、倾听、思考、辩论。 ４．总结和评价 总结人工智能的积极影响和负面影响。 观看、倾听、思考。 参考教材上的评价表，布置评价任务。 完成自评和互评。 ... ...
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