人工智能導(dǎo)論（通識(shí)版）教案04模塊2 技術(shù)探究 任務(wù)2：機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

課程教案首頁(yè)No.4授課題目模塊2技術(shù)探究任務(wù)2：機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)教學(xué)單元學(xué)時(shí)2［√］4［］教學(xué)目標(biāo)［知識(shí)目標(biāo)］：了解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念及常用場(chǎng)景；理解機(jī)器學(xué)習(xí)的在智能識(shí)物方面的應(yīng)用；［能力目標(biāo)］：能夠正確識(shí)別并應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品、能夠正確識(shí)別并應(yīng)用深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品。［素質(zhì)目標(biāo)］：提高自主學(xué)習(xí)的能力提高團(tuán)隊(duì)合作的能力提高語(yǔ)言表達(dá)能力重點(diǎn)難點(diǎn)能夠正確識(shí)別并應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品、能夠正確識(shí)別并應(yīng)用深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品。教學(xué)方法自主學(xué)習(xí)法、講授法、體驗(yàn)法。能力訓(xùn)練（作業(yè)）完成慕課平臺(tái)資源學(xué)習(xí)與習(xí)題任務(wù)。教學(xué)體會(huì)授課班級(jí)授課時(shí)間及地點(diǎn)年月日（星期）第節(jié)，樓室年月日（星期）第節(jié)，樓室年月日（星期）第節(jié)，樓室年月日（星期）第節(jié)，樓室年月日（星期）第節(jié)，樓室課程教案用紙教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容備注復(fù)習(xí)反饋反饋?zhàn)鳂I(yè)完成情況，通過(guò)反饋?zhàn)鳂I(yè)，起到復(fù)習(xí)的作用。5’導(dǎo)入新課提出一個(gè)具體工作任務(wù)：下載并打開手機(jī)中的百度App，點(diǎn)擊搜索框后面的相機(jī)圖標(biāo)選擇“識(shí)萬(wàn)物”選項(xiàng)，分別用3-5種不同物體測(cè)試其識(shí)別成功率。分析哪些物體是可以被準(zhǔn)確識(shí)別的，哪些物體在識(shí)別時(shí)會(huì)出現(xiàn)誤差，并分析原因。閱讀本節(jié)內(nèi)容，用機(jī)器學(xué)習(xí)理念去理解此功能在應(yīng)用中的誤差。讓學(xué)生帶著任務(wù)進(jìn)入學(xué)習(xí)。3’視頻導(dǎo)入觀看視頻，思考：什么是專家系統(tǒng)？專家系統(tǒng)應(yīng)用在生活的哪些場(chǎng)景中？近些年，機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)詞經(jīng)常被應(yīng)用。思考：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)在我們身邊有哪些應(yīng)用呢？10’知識(shí)探索以互動(dòng)方式完成以下知識(shí)的學(xué)習(xí)：任務(wù)2科普機(jī)器學(xué)習(xí)2.2.1什么是機(jī)器學(xué)習(xí)1．機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種定義常見的三種機(jī)器學(xué)習(xí)的定義：（1）機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對(duì)象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能。（2）機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究。（3）機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。2．機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程3．機(jī)器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀2.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)的類型幾十年來(lái)，研究發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法種類很多，根據(jù)強(qiáng)調(diào)側(cè)面的不同可以有多種分類方法。1．基于學(xué)習(xí)策略的分類2．基于學(xué)習(xí)方法的分類3．基于學(xué)習(xí)方式的分類4．基于數(shù)據(jù)形式的分類5．基于學(xué)習(xí)目標(biāo)的分類2.2.3機(jī)器學(xué)習(xí)的常見算法2.3暢談深度學(xué)習(xí)1.深度學(xué)習(xí)概述深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，就具體研究?jī)?nèi)容而言，主要涉及三類方法：(1)基于卷積運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。(2)基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括自編碼(Autoencoder)以及近年來(lái)受到廣泛關(guān)注的稀疏編碼兩類(SparseCoding)。(3)以多層自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，進(jìn)而結(jié)合鑒別信息進(jìn)一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)。2．深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)3．深度學(xué)習(xí)典型模型典型的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneuralnetwork)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stackedauto-encodernetwork)模型等，下面對(duì)這些模型進(jìn)行描述。4．深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程（1）自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)（2）自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí)5．深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的主要在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。（1）計(jì)算機(jī)視覺(jué)（2）語(yǔ)音識(shí)別（3）自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域7.2深度學(xué)習(xí)框架在開始深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目之前，選擇一個(gè)合適的框架是非常重要的，因?yàn)檫x擇一個(gè)合適的框架能起到事半功倍的作用。研究者們使用各種不同的框架來(lái)達(dá)到他們的研究目的，側(cè)面印證出深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域百花齊放。全世界最為流行的深度學(xué)習(xí)框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch。2.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，簡(jiǎn)寫為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（ConnectionModel），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。1．概述2．研究?jī)?nèi)容神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容相當(dāng)廣泛，反映了多學(xué)科交叉技術(shù)領(lǐng)域的特點(diǎn)。主要的研究工作集中在以下幾個(gè)方面：（1）生物原型（2）建立模型（3）算法3．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類4．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)5．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理6．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷史7．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見的工具在眾多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具中，NeuroSolutions始終處于業(yè)界領(lǐng)先位置。它是一個(gè)可用于windowsXP/7高度圖形化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)工具。其將模塊化，基于圖標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)界面，先進(jìn)的學(xué)習(xí)程序和遺傳優(yōu)化進(jìn)行了結(jié)合。該款可用于研究和解決現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)工具在使用上幾乎無(wú)限制。8．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究可以分為理論研究和應(yīng)用研究?jī)纱蠓矫妗Ｕf(shuō)明：授課中通過(guò)視頻體驗(yàn)等環(huán)節(jié)，加深學(xué)生對(duì)于知識(shí)的理解。35’任務(wù)實(shí)施教師下發(fā)任務(wù)書（根據(jù)需要，可選擇在慕課平臺(tái)下發(fā)）明確任務(wù)要求，完成過(guò)程，提交形式。學(xué)生按任務(wù)書要求，完成實(shí)踐任務(wù)。教師巡視，指導(dǎo)學(xué)生完成任務(wù)的同時(shí)，加深對(duì)于知識(shí)的理解