學科：人工智慧
年級：四年級上
課題：第2課時 初識機器學習
課時數：1
教材分析：
在掌握人工智慧的概念，了解人工智慧在當前各領域、各方面的應用及人工智慧的作用，了解人工智慧發展的歷史的基礎上，本課通過讓學生體驗人工智語音助手回答問題、人工智慧識別植物的體驗，引發學生思考人工智慧是如何能得出問題的答案的，引導學生了解人工智慧需要從資料中學習，從而進入了解機器學習的學習。接著初步了解機器學習的含義、了解其特點，分辨其與人類學習之間的差別。
學情分析：
多數學生在生活中積累了許多人工智慧的使用經驗，比如**掃瞄識物，與「小度」「siri」等語音助手的對話、照相定位人臉等。但並不知道這些簡單的人工智慧的實現，依靠機器學習來實現。要讓學生從自身學習角度，理解機器學習的概念。重點是激發學生的人工智慧這門學科重要性的認識和興趣。
教學目標：
1.理解人工智慧需要從資料中學習
2.了解什麼是機器學習，理解機器學習的過程,說出人類學習與機器學習的差別
教學重點：
了解什麼是機器學習，理解機器學習地過程,說出人類學習與機器學習的差別
教學難點：
理解機器學習是人工智慧的核心，了解機器學習的特點
教學準備：
教 學 過 程
教學過程
教師活動
學生活動
設計意圖
開放
匯入
活動一：體驗人工智慧語音助手
師：同學們，知道世界上最高的峰是什麼峰嗎？教師用手機智慧型語音助手提問：世界上最高的山峰是哪一座？
在提問：玫瑰花有幾個花瓣（提問乙個語音助手回答不出來的問題）
接著提問：為什麼有的問題智慧型語音助手能夠馬上的到答案呢，而有的卻找不到答案呢，這個和什麼有關係？
活動二：體驗人工智慧看圖識花同學們,這是我們校園裡的一種植物,你見過它嗎?那麼你知道它叫什麼名字嗎?
[教師用大螢幕投影識別的過程]
師:這一款人工智慧軟體是怎樣知道它是紅葉石楠的呢?
通過以上兩個體驗，請同學們思考：人工智慧是如何馬上反饋答案的呢？
1.同學們,如果你要認識一種東西,必須要什麼?
2.同樣,人工智慧要能夠解決問題,也必須通過學習,我們把這稱為」機器學習」[板書]
這節課我們就來學習機器學習.
認真觀察、思考
學生回答:學習
通過使用手機語音助手回答問題，讓學生初步感受人工智慧，同時思考人工智慧回答問題需要什麼？引入本節課的學習。
核心
過程
推進
一、人工智慧需要資料
提問：玫瑰花有幾個花瓣（提問乙個語音助手回答不出來的問題）
接著提問：為什麼有的問題智慧型語音助手能夠馬上的到答案呢，而有的卻找不到答案呢，這個和什麼有關係？
根據學生的回答，教師進行補充：因為網際網路上存在著大量資料（我們成為大資料[板書：資料]，人工智慧會從大量的資料中進行學習，如果資料庫中有這個問題的答案，人工智慧學會了， 它就能回答。
1.就比如別人向你提問乙個問題，如果你大腦中儲存著相關的知識，你經過思考、分析、計算等種種方法，可以得出答案，你就可以回答。
2.如果你的大腦中沒有儲存相關的知識，你能不能回答？
所以說人工智慧能不能離開資料？[板書：人工智慧需要資料]
二、機器學習的含義
師:什麼是機器學習?
師：那麼是不是有了資料，乙個機器就具有了人工智慧呢？
這是不是就意味著：僅僅有資料還不能算是人工智慧，人工智慧在資料的基礎上進行觀察、記憶、推理和決策，這個過程我們稱為「機器學習」[板書]{備註：初中教材第二冊中：38頁給出的機器學習的定義是：機器學習，就是讓機器模擬人的學習行為，從觀察或實踐中獲得判斷、**或推理能力的過程。
[ppt出示] 機器學習，就是讓機器模擬人的學習行為，從觀察或實踐中獲得判斷、**或推理能力的過程。
我們來看一下人是怎麼學習的?
三、認識機器學習的過程
我們以認識一種新事物為例:[出示校園內龍爪槐或別的植物、動物的都行]
說一說你要認識這種事物你會通過什麼方式,經歷哪些過程?
我們來總結一下：
人的知識的獲得由很多的**途徑，別人告訴你、你看書、網路、電視、等等都可以，而機器要從**學習呢？
教師總結：
機器學習過程：大量的資料——建立模型——根據演算法進行計算——提供決策
活動：切身體會機器學習特點：
我們來看看手機的美顏相機、智慧型語音助手。
用美顏相機給自己和小夥伴兒照張相。
並與語音助手進行對話
學生分組討論：
相機怎麼找到人臉？
智慧型語音助手怎麼聽出聲音？
美顏相機——不同的人臉都能識別——人臉識別模型
智慧型語音助手——可以識別不同的聲音並識別語音的內容——人類發聲及對應語義的規律
師總結：從上面兩個例子可以看出，機器學習可以通過分析大量已有資料來**新的資料，所以說機器學習擁有「舉一反三」的能力，當資料量足夠大時，人工智慧就有可能在某些任務中勝過人類。
活動三：
展示被部分遮住的水果：的一部分被遮擋住了，這種情況下你還能認出這些是什麼水果嗎?把被遮擋的水果上傳到識別平台上，計算機能夠準確地認出這是什麼水果嗎?
通過活動切實體會，計算機的準確率下降。
理解人類學習與機器學習的不同。
總結出規律：機器學習需要從大量的資料中學習事物規則，當缺少資料時，演算法效果不佳
而人類在缺少資料時也可以很快學習新事物，這一點目前是機器學習無法做到的。
學生觀察，討論並回答問題
學生思考、討論並回答
學生自學課本17頁的內容，討論並回答問題
選擇一張**，部分孩子會認出，部分孩子不認識，為了引導學生思考如何學習的
通過讓學生說一說自己學習的過程，來理解機器學習的過程
通過與人類學習比較，來理解機器學習的過程和特點
開放
延伸
通過本節課的學習，對於機器學習你有哪些收穫呢？
學生分享收穫
通過總結梳理，進行知識建構
反思
重建
本課時在上次的教學設計的基礎上進行了改進，匯入的環節簡潔了很多，但是對機器學習的概念和過程的設計，最終學生還沒有達到很清晰的認識，這個地方需要繼續思考改進。
第3課時 體驗python
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第6課時 語音識別
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