5.2探秘人工智能+教學(xué)設(shè)計

《探秘人工智能》教學(xué)設(shè)計一、教材分析本課自育科出社版普通中科《信技》修1《據(jù)計》第5單《據(jù)分與人智》第節(jié)探秘工智能。工能是個新域在生中接的率但們其心解少所在這教內(nèi)的理主是過概去掘理讓生步解工能后實方。二、教學(xué)對象分析本課課象高學(xué)高學(xué)對活較的知對事也滿情且其性維為對理技細(xì)較興有于本課設(shè)不停在對工能品感應(yīng)上是定度其現(xiàn)法行析舉說足生的奇和知。三、教學(xué)目標(biāo)分析1、了解實現(xiàn)人工智能的常見方法，不同方法的適用范圍2、了解數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系3了人智技發(fā)的趨勢、學(xué)難分析1、教學(xué)重點(diǎn)：機(jī)器學(xué)生的不同方法2教難：卷神網(wǎng)的解、學(xué)程環(huán)節(jié)教師活動設(shè)計意圖1、通過生引秘人工智能》活中的入說到人工智能，其實在我們生活中已經(jīng)屢見不鮮了。例子引比如，我家里有一個智能音箱，我對它說：今天廣州天氣怎樣，它就能把天入課堂氣情況播放給我。它能聽懂我的話，你說智不智能？當(dāng)然智能?。”热缥乙鲂?，打開手機(jī)里的百度地圖，輸入我要去的目的地，它就能給我規(guī)劃路線，并且能過預(yù)估出行時間，路上是否會塞車，你說智不智能？當(dāng)然智能?。≡俦热?，我們現(xiàn)在很多單位門口都有這種人臉識別的閘機(jī)，我一走過去，它就能認(rèn)出我是誰，然后判斷給不給我進(jìn)出，你說智不智能？當(dāng)然智能??！2、那么我的問題來了，有一道小學(xué)奧數(shù)題，是這樣的：算法描述題乘以算等于從對智搜題題題題題，這里的每一個漢字都對應(yīng)一個數(shù)字。這時有一個機(jī)器人跳了出能的一索來，告訴你答案，算法描述題對應(yīng)的數(shù)字是79365，那么，你說這個機(jī)器人般認(rèn)識算智不智能？開始，法啟發(fā)對搜索算法的認(rèn)識。我們先不要急于下結(jié)論，我們來看這個機(jī)器人是如何解決這個問題的。其實方法也很簡單，這里每一個漢字對應(yīng)著一個數(shù)字，那么其范圍無非是0到9這個字機(jī)人他每可都入去算判式是成，后就求答。種所可都行一的法叫搜算法索法人智剛始究的要法非簡單卻人智領(lǐng)帶了大突。比說1997年BM就了一專門來做索的器叫DeepBue深，挑了時國象第人斯羅夫且敗他用索法決國象的題。3、當(dāng)然了，國際象棋有很明確的規(guī)則，你知道每一步應(yīng)該怎么走。但是很多生通過分機(jī)活中的問題，并不是可以用這樣抽象的規(guī)則來表達(dá)的。比如接下來這個例子：辨鳶尾器給鳶尾花分類?；ǖ睦龑W(xué)子，使習(xí)學(xué)生對機(jī)器學(xué)習(xí)有一個感性認(rèn)識鳶尾花的花瓣鮮艷美麗，讓人賞心悅目，全世界鳶尾花的種類有30多種，常見的有變色鳶尾和山鳶尾。鳶尾花有著形狀與色彩相似的花瓣和萼片，但是一般來說，變色鳶尾花的花瓣較大，山鳶尾的花瓣較小，這個較大和較小是沒有一個明確的規(guī)則的。那么我們能夠讓機(jī)器像人類一樣分辨出這兩類花嗎？了決個題們集大的據(jù)別錄不種的尾花應(yīng)花的度花的度。對于每個數(shù)據(jù)，我們將其轉(zhuǎn)換成右坐標(biāo)軸上的一個點(diǎn)，x軸對應(yīng)的是花瓣長度y軸對應(yīng)的花瓣寬度，那么鳶花的分類就對應(yīng)著坐標(biāo)軸上劃一線使變鳶花點(diǎn)于線方山尾于線方。直線可以用線性函數(shù)來描述：即a_1x+a_2y+b=0，這里的a1、a2、b就是線性函數(shù)的參數(shù)。們斷訓(xùn)這函數(shù)果于經(jīng)注的據(jù)數(shù)能確分類下這變鳶的據(jù)么調(diào)函的數(shù)得數(shù)配已的據(jù)。標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多，函數(shù)的訓(xùn)練就會越精確。當(dāng)這個函數(shù)訓(xùn)練好后，對于新輸入的數(shù)據(jù)，我們就可以準(zhǔn)確地分類了。上數(shù)據(jù)標(biāo)的據(jù)行我數(shù)變適數(shù)的程叫做器習(xí)。4、深度學(xué)習(xí)在以上分辨鳶尾花的例子中，我們比較容易地提取了鳶尾花的特征，這個特征就是花瓣的長度和寬度。是我生中多子征不描的如圖是貓小的征別什呢？認(rèn)識機(jī)器學(xué)習(xí)需要解決的問題的多樣性，介紹深度學(xué)習(xí)的方法，通過對貓臉識別的例子，感性認(rèn)識深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練 過程。這是一個很難用抽象的數(shù)學(xué)語言描述出來的問題。對于圖像中的特征提取，我們往往用到卷積的方法。卷積是一種數(shù)學(xué)運(yùn)算，兩個形狀相同矩陣的卷積就是每個對應(yīng)位置的數(shù)字相乘之后的和。在計算機(jī)中，一副灰度圖像可以看成是一個整數(shù)的矩陣。如果我們用一個形狀較小的矩陣和這個圖像矩陣做卷積運(yùn)算，就可以得到一個新的矩陣，這個新的矩陣可以看作是一幅新的圖像。這幅新圖像有時候比原圖像更清楚地表示了某些性質(zhì)，我們就可以把它當(dāng)作原圖像的一個特征。舉個例子，原圖像乘以三面的小矩陣，就可以得到這幅新圖像，新圖像描述了原圖像水平方向的特征。再將原圖像乘以中間這個小矩陣，就會得到這樣一幅新圖像，這個新圖像描述了原圖像垂直方向的特征。再將原圖像乘以下面這個小矩陣，你猜會得到什么樣的圖像？這個新圖像描述了原圖像的輪廓特征。通過這個例子，我們可以構(gòu)造不同的卷積核來提取圖像中的不同特征。然純用積不以計機(jī)別像們要積經(jīng)絡(luò)來圖進(jìn)分識。一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個順序連接的層組成，第一層一般以圖像為輸入過定卷運(yùn)從像提特如睛輪朵輪廓等。接下來的每一層都以前一層提取的特征作為輸入，對其進(jìn)行特定形式的變，可得更復(fù)的些征。過多的換后經(jīng)絡(luò)可將始像換高次抽的征。有難解個方就比們英學(xué)過中過母合到詞過詞合到子過子分得語過義的析達(dá)思，這語、想是高別抽。然，積經(jīng)絡(luò)并是能接別像，也需訓(xùn)的。網(wǎng)的后層輸圖的類率果分與本圖標(biāo)注差較則用向播法從往逐調(diào)各的數(shù)所我訓(xùn)的片多神網(wǎng)的別力就強(qiáng)。果們用萬貓狗照來練經(jīng)絡(luò)它能松別圖中貓狗。積經(jīng)絡(luò)著次增多識能也之強(qiáng)以一練法被為度習(xí)。5、深度學(xué)習(xí)算法盡管取得很大的突破，但是它要依賴非常非常多的數(shù)據(jù)，并且認(rèn)識深強(qiáng)你得標(biāo)注什么數(shù)據(jù)是好的，什么數(shù)據(jù)是壞的。但是呢現(xiàn)實生活中有很多的問度學(xué)習(xí)化題是沒有絕對的好壞的。的 局學(xué)限，介習(xí)紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)，通過訓(xùn)練機(jī)器人單手?jǐn)Q魔方的例子幫助學(xué)生加深對強(qiáng)化學(xué)習(xí)認(rèn)識比如這個打磚塊的游戲，我其實不在乎它怎么玩，它只要能得高分就行了。在這種情況下，它每一步應(yīng)該怎么走，哪一步是好的，哪一步是不好的，很難說。我只知道游戲打完后有個分，分?jǐn)?shù)高就是好的，分?jǐn)?shù)低就是不好的，這個就叫做智能決策問題。面對這種情況，我們出現(xiàn)了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)用解智決問的法架化習(xí)法核就不地環(huán)交，停試，停改自，到到優(yōu)略。比如說，大家都知道AlphaGo打敗了圍棋世界冠軍，AlphaGO是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，分析了三千萬盤職業(yè)棋手的棋譜來學(xué)習(xí)的。但是AlphaGo的升級版，AlphaGozero，完全通過自我博弈的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練自己，從0開始訓(xùn)練，而且完全擯棄了人類棋譜的影響，最后在與AlphaGo的對弈中取得100比0的勝利。這是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢所在。一般而言，一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型包括以下幾個部分：1.一組可以動態(tài)變化的狀態(tài)，比如圍棋棋盤上的黑白子的分布位置。2.一組可以選取的動作，比如圍棋上落子的位置。3一個以和決策體進(jìn)行交互環(huán)境，比圍棋中的手對弈，這環(huán)境真強(qiáng)學(xué)中往使計機(jī)擬。4要回規(guī)，如棋，了得，了懲。們里個子使強(qiáng)學(xué)訓(xùn)機(jī)手手魔。這例里態(tài)化狀就魔的個態(tài)以取動就是械各手手活動之互環(huán)就各物參報則也簡，方原就勵還不就罰。了高地練們建成上個同虛環(huán)訓(xùn)練的境力一，的境擦小點(diǎn)有環(huán)魔體大些等。們機(jī)手對同環(huán)，要整己策去應(yīng)。最后我們在現(xiàn)實世界中測試這個機(jī)械手，比如給機(jī)械手戴上手套，比如將它食和指起，者比去魔，之用種式行擾，械都很的成務(wù)。強(qiáng)學(xué)的用非廣比各機(jī)仿手訓(xùn)掃機(jī)人訓(xùn)，無駕的練都采強(qiáng)學(xué)的法大看的種工能，如I動畫自譜，I詩等也用化習(xí)練。6、好了同學(xué)們，以上是關(guān)于人工智能的探秘，