5.2探秘人工智能+教學(xué)設(shè)計(jì)

《探秘人工智能》教學(xué)設(shè)計(jì)一、教材分析本課自育科出社版普通中科《信技》修1《據(jù)計(jì)》第5單《據(jù)分與人智》第節(jié)探秘工智能。工能是個(gè)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(guò)概去掘理讓生步解工能后實(shí)方。二、教學(xué)對(duì)象分析本課課象高學(xué)高學(xué)對(duì)活較的知對(duì)事也滿情且其性維為對(duì)理技細(xì)較興有于本課設(shè)不停在對(duì)工能品感應(yīng)上是定度其現(xiàn)法行析舉說(shuō)足生的奇和知。三、教學(xué)目標(biāo)分析1、了解實(shí)現(xiàn)人工智能的常見(jiàn)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(shì)、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(dòng)設(shè)計(jì)意圖1、通過(guò)生引秘人工智能》活中的入說(shuō)到人工智能，其實(shí)在我們生活中已經(jīng)屢見(jiàn)不鮮了。例子引比如，我家里有一個(gè)智能音箱，我對(duì)它說(shuō)：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(tīng)懂我的話，你說(shuō)智不智能？當(dāng)然智能?。”热缥乙鲂?，打開(kāi)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(guò)預(yù)估出行時(shí)間，路上是否會(huì)塞車(chē)，你說(shuō)智不智能？當(dāng)然智能??！再比如，我們現(xiàn)在很多單位門(mén)口都有這種人臉識(shí)別的閘機(jī)，我一走過(guò)去，它就能認(rèn)出我是誰(shuí)，然后判斷給不給我進(jìn)出，你說(shuō)智不智能？當(dāng)然智能?。?、那么我的問(wèn)題來(lái)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(duì)智搜題題題題題，這里的每一個(gè)漢字都對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)字。這時(shí)有一個(gè)機(jī)器人跳了出能的一索來(lái)，告訴你答案，算法描述題對(duì)應(yīng)的數(shù)字是79365，那么，你說(shuō)這個(gè)機(jī)器人般認(rèn)識(shí)算智不智能？開(kāi)始，法啟發(fā)對(duì)搜索算法的認(rèn)識(shí)。我們先不要急于下結(jié)論，我們來(lái)看這個(gè)機(jī)器人是如何解決這個(gè)問(wèn)題的。其實(shí)方法也很簡(jiǎn)單，這里每一個(gè)漢字對(duì)應(yīng)著一個(gè)數(shù)字，那么其范圍無(wú)非是0到9這個(gè)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(jiǎn)單卻人智領(lǐng)帶了大突。比說(shuō)1997年BM就了一專(zhuān)門(mén)來(lái)做索的器叫DeepBue深，挑了時(shí)國(guó)象第人斯羅夫且敗他用索法決國(guó)象的題。3、當(dāng)然了，國(guó)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(guò)分機(jī)活中的問(wèn)題，并不是可以用這樣抽象的規(guī)則來(lái)表達(dá)的。比如接下來(lái)這個(gè)例子：辨鳶尾器給鳶尾花分類(lèi)?；ǖ睦龑W(xué)子，使習(xí)學(xué)生對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)感性認(rèn)識(shí)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(lèi)有30多種，常見(jiàn)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(lái)說(shuō)，變色鳶尾花的花瓣較大，山鳶尾的花瓣較小，這個(gè)較大和較小是沒(méi)有一個(gè)明確的規(guī)則的。那么我們能夠讓機(jī)器像人類(lèi)一樣分辨出這兩類(lèi)花嗎？了決個(gè)題們集大的據(jù)別錄不種的尾花應(yīng)花的度花的度。對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)，我們將其轉(zhuǎn)換成右坐標(biāo)軸上的一個(gè)點(diǎn)，x軸對(duì)應(yīng)的是花瓣長(zhǎng)度y軸對(duì)應(yīng)的花瓣寬度，那么鳶花的分類(lèi)就對(duì)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(lái)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(lèi)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(huì)越精確。當(dāng)這個(gè)函數(shù)訓(xùn)練好后，對(duì)于新輸入的數(shù)據(jù)，我們就可以準(zhǔn)確地分類(lèi)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(gè)特征就是花瓣的長(zhǎng)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(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)需要解決的問(wèn)題的多樣性，介紹深度學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)對(duì)貓臉識(shí)別的例子，感性認(rèn)識(shí)深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練 過(guò)程。這是一個(gè)很難用抽象的數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述出來(lái)的問(wèn)題。對(duì)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(gè)形狀相同矩陣的卷積就是每個(gè)對(duì)應(yīng)位置的數(shù)字相乘之后的和。在計(jì)算機(jī)中，一副灰度圖像可以看成是一個(gè)整數(shù)的矩陣。如果我們用一個(gè)形狀較小的矩陣和這個(gè)圖像矩陣做卷積運(yùn)算，就可以得到一個(gè)新的矩陣，這個(gè)新的矩陣可以看作是一幅新的圖像。這幅新圖像有時(shí)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(gè)特征。舉個(gè)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(gè)小矩陣，就會(huì)得到這樣一幅新圖像，這個(gè)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(gè)小矩陣，你猜會(huì)得到什么樣的圖像？這個(gè)新圖像描述了原圖像的輪廓特征。通過(guò)這個(gè)例子，我們可以構(gòu)造不同的卷積核來(lái)提取圖像中的不同特征。然純用積不以計(jì)機(jī)別像們要積經(jīng)絡(luò)來(lái)圖進(jìn)分識(shí)。一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個(gè)順序連接的層組成，第一層一般以圖像為輸入過(guò)定卷運(yùn)從像提特如睛輪朵輪廓等。接下來(lái)的每一層都以前一層提取的特征作為輸入，對(duì)其進(jìn)行特定形式的變，可得更復(fù)的些征。過(guò)多的換后經(jīng)絡(luò)可將始像換高次抽的征。有難解個(gè)方就比們英學(xué)過(guò)中過(guò)母合到詞過(guò)詞合到子過(guò)子分得語(yǔ)過(guò)義的析達(dá)思，這語(yǔ)、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(lèi)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(wàn)貓狗照來(lái)練經(jīng)絡(luò)它能松別圖中貓狗。積經(jīng)絡(luò)著次增多識(shí)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(lài)非常非常多的數(shù)據(jù)，并且認(rèn)識(shí)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(shí)生活中有很多的問(wèn)度學(xué)習(xí)化題是沒(méi)有絕對(duì)的好壞的。的 局學(xué)限，介習(xí)紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)，通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器人單手?jǐn)Q魔方的例子幫助學(xué)生加深對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)比如這個(gè)打磚塊的游戲，我其實(shí)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(shuō)。我只知道游戲打完后有個(gè)分，分?jǐn)?shù)高就是好的，分?jǐn)?shù)低就是不好的，這個(gè)就叫做智能決策問(wèn)題。面對(duì)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(wèn)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(shuō)，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(wàn)盤(pán)職業(yè)棋手的棋譜來(lái)學(xué)習(xí)的。但是AlphaGo的升級(jí)版，AlphaGozero，完全通過(guò)自我博弈的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練自己，從0開(kāi)始訓(xùn)練，而且完全擯棄了人類(lèi)棋譜的影響，最后在與AlphaGo的對(duì)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(shì)所在。一般而言，一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型包括以下幾個(gè)部分：1.一組可以動(dòng)態(tài)變化的狀態(tài)，比如圍棋棋盤(pán)上的黑白子的分布位置。2.一組可以選取的動(dòng)作，比如圍棋上落子的位置。3一個(gè)以和決策體進(jìn)行交互環(huán)境，比圍棋中的手對(duì)弈，這環(huán)境真強(qiáng)學(xué)中往使計(jì)機(jī)擬。4要回規(guī)，如棋，了得，了懲。們里個(gè)子使強(qiáng)學(xué)訓(xùn)機(jī)手手魔。這例里態(tài)化狀就魔的個(gè)態(tài)以取動(dòng)就是械各手手活動(dòng)之互環(huán)就各物參報(bào)則也簡(jiǎn)，方原就勵(lì)還不就罰。了高地練們建成上個(gè)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(duì)同環(huán)，要整己策去應(yīng)。最后我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中測(cè)試這個(gè)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(wú)駕的練都采強(qiáng)學(xué)的法大看的種工能，如I動(dòng)畫(huà)自譜，I詩(shī)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，