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。