教案

2020—2021學年第一學期

學院名稱：信息工程學院

編寫教師：****

課程名稱：人工智能應用概論

授課班級：

2020年9月

教案首頁

人工智能應用概論（第1、2節課）

課題名稱

初識人工智能

了解人工智能的定義及發展歷程；了解人工智能發展過程中各研究流派的

教學

主張；認識人工智能對社會、經濟、文化的影響。

目標

教學

人工智能對社會經濟文化的影響

重點

教學

理解人工智能三大學派

難點

講授型?實踐型?“理實一體化”型

課型

討論型?演示型?參觀型?其他

教學講授法討論法?演示法?訓練法

方法?“教學做一體化”法?探究法?參觀法?其他

教具計算機多媒體設備?掛圖?模型?實物?其他

教學

后記

教案正頁

教學

設計

用視頻、生活案例、問題導入新課—>知識講解—>學生討論—>糾偏、點評—>

思路

拓展訓練—>歸納總結—>課后作業

（可用

框圖）

主要內容及時間安排

課題名時間

主要內容

稱（分鐘）

任務一介紹本課程開設緣由、課程計劃、目標及安排5

任務二視頻、生活案例、問題導入課程3

任務三學生討論（什么是人工智能？）6

任務四人工智能的定義8

任務五人工智能的發展歷程10

任務六人工智能的三大學派8

任務七人工智能對社會經濟文化的影響20

任務八人工智能對社會經濟文化的影響（通過生活案例講解）15

任務九課后作業（人工智能的發展對我們的生活產生了哪些影響？）5

教案首頁

人工智能應用概論（第3、4節課）

課題名稱

知識表示

通過本章的學習，了解人工智能中知識表示的原理、概念以及發展歷程；

教學了解知識表示的工作原理及算法邏輯特點；

目標了解知識表示中的具體應用；

通過python編譯器簡單體驗知識表示實際操作過程

教學

掌握知識表示的幾種方法的原理

重點

教學

知識表示的原理解釋

難點

講授型實踐型?“理實一體化”型

課型

?討論型演示型?參觀型?其他

教學講授法?討論法演示法?訓練法

方法?“教學做一體化”法?探究法?參觀法?其他

教具計算機多媒體設備?掛圖?模型?實物?其他

教學

后記

教案正頁

教學

設計

復習舊課—>用生活用例導入新課—>知識講解—>教師示范—>學生體驗—>相

思路

關討論—>歸納總結—>課后作業

（可用

框圖）

主要內容及時間安排

課題名時間

主要內容

稱（分鐘）

任務一回顧人工智能的概念和發展5

任務二通過生活中的案例-機場咨詢機器，引入本節課內容5

任務三講解知識的概念和特征10

任務四講解知識表示的8大表示法20

任務五講解知識表示的發展歷程5

任務六講解知識表示的應用場景10

任務七知識表示技術實現原理（重點講解專家系統-動物識別系統原理）10

任務八通過python代碼演示動物識別系統5

任務九總結知識表示的相關知識點，并討論3個相關問題7

任務十布置課后練習--嘗試實現聊天機器人3

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人工智能應用概論（第5、6節課）

課題名稱

機器學習

了解機器學習的概念、原理、算法以及發展歷程；

教學理解機器學習的多種算法分類；

目標了解機器學習中的具體應用場景；

通過對實際數據的學習推導，理解機器學習的操作流程

教學

掌握機器學習的多種分類算法

重點

教學

分類算法的原理解釋及舉例說明

難點

講授型實踐型?“理實一體化”型

課型

?討論型演示型?參觀型?其他

教學講授法?討論法演示法?訓練法

方法?“教學做一體化”法?探究法?參觀法?其他

教具計算機多媒體設備?掛圖?模型?實物?其他

教學

后記

教案正頁

教學

設計

復習舊課—>用生活用例導入新課—>知識講解—>教師示范—>學生體驗—>相

思路

（可用關討論—>歸納總結—>課后作業

框圖）

主要內容及時間安排

課題名時間

主要內容

稱（分鐘）

任務一回顧知識表示的概念和發展3

任務二通過生活中的案例-鳶尾花分類，引入本節課內容5

任務三講解機器學習的概念和特征5

任務四講解機器學習的發展歷程5

任務五講解機器學習的應用場景7

任務六講解機器學習的三大表示法8

任務七講解支持向量機的原理及應用13

任務八講解貝葉斯分類器的原理及應用13

任務九講解決策樹分類器的原理及應用13

任務十多種分類器算法回顧及總結5

任務十

布置課后練習--貓科動物的分類3

一

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人工智能應用概論（第7、8節課）

課題名稱

神經網絡與深度學習

了解深度學習的概念、神經網絡的原理以及發展歷程；

教學了解深度學習與神經網絡的具體應用場景；

目標理解人工神經網絡的技術原理；

通過Tensorflow游樂場掌握神經網絡模型設計、模型訓練與預測。

教學深度學習與神經網絡的概念；

感知機模型與深度神經網絡；

重點

Tensorflow游樂場。

教學反向傳播算法；

難點神經網絡的訓練與預測。

講授型實踐型?“理實一體化”型

課型

?討論型演示型?參觀型?其他

教學講授法?討論法演示法?訓練法

方法?“教學做一體化”法?探究法?參觀法?其他

教具計算機多媒體設備?掛圖模型?實物?其他

教學

后記

教案正頁

教學

設計

復習舊課—>用生活用例導入新課—>知識講解—>教師示范—>學生體驗—>相

思路

關討論—>歸納總結—>課后作業

（可用

框圖）

主要內容及時間安排

課題名時間

主要內容

稱（分鐘）

任務一回顧機器學習的概念和技術原理3

任務二通過生活中的案例-文字識別快遞三段碼，引入本節課內容5

任務三講解生物神經網絡、人工神經網絡與深度學習的概念、區別、聯系5

任務四講解神經網絡與深度學習的發展歷程4

任務五講解神經網絡與深度學習的應用場景6

任務六講解感知機模型的基本構成及其實現分類8

任務七講解多層神經網絡與深度神經網絡的技術原理8

任務八講解反向傳播算法8

任務九講解Tensorflow游樂場基本功能13

任務十講解Tensorflow構建神經網絡與訓練流程13

任務十

深度神經網絡知識回顧與總結5

一

任務十布置課后練習--修改Tensorflow網絡結構對不同訓練集進行分類或回

2

二歸

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人工智能應用概論（第9、10節課）

課題名稱

智能語音技術

了解智能語音的概念、原理以及發展歷程；

教學理解智能語音的多種應用分類（語音識別、語音合成、語音測評等）；

目標了解智能語音中的具體應用場景；

通過智能語音交互平臺演示，理解智能語音的操作流程

教學

掌握智能語音的多種處理分類

重點

教學

智能語音處理原理解釋及舉例說明

難點

講授型實踐型?“理實一體化”型

課型

?討論型演示型?參觀型?其他

教學講授法?討論法演示法?訓練法

方法?“教學做一體化”法?探究法?參觀法?其他

教具計算機多媒體設備?掛圖?模型?實物?其他

教學

后記

教案正頁

教學

設計

復習舊課—>用生活用例導入新課—>知識講解—>教師示范—>學生體驗—>相

思路

關討論—>歸納總結—>課后作業

（可用

框圖）

主要內容及時間安排

課題名時間

主要內容

稱（分鐘）

任務一回顧神經網絡與深度學習的概念和原理3

任務二通過生活中的案例-小度音箱，引入本節課內容5

任務三講解智能語音的概念和特征4

任務四講解智能語音的發展歷程4

任務五講解智能語音的應用場景5

任務六講解聲學模型的特征提取7

任務七講解語音識別處理流程8

任務八講解語音合成的原理10

任務九講解語音增強的原理及應用13

任務十講解語音轉換的原理及應用13

任務十

語音處理流程的及應用的回顧與總結6

一

任務十

布置課后練習--智能語音應用場景挖掘2

二

教案首頁

人工智能應用概論（第11、12節課）

課題名稱

計算機視覺技術

了解計算機視覺技術的概念及發展歷程；

教學了解計算機視覺技術的具體應用場景；

目標理解卷積神經網絡的技術原理；

通過CNNexplainer掌握卷積神經網絡模型設計、模型訓練與預測。

教學數字圖像處理；

卷積神經網絡；

重點

CNN解釋器（cnn-explainer）在線交互可視化工具使用。

教學卷積運算與池化操作；

難點神經網絡的訓練與分類。

講授型實踐型?“理實一體化”型

課型

?討論型演示型?參觀型?其他

教學講授法?討論法演示法?訓練法

方法?“教學做一體化”法?探究法?參觀法?其他

教具計算機多媒體設備?掛圖模型?實物?其他

教學

后記

教案正頁

教學

設計

復習舊課—>用生活用例導入新課—>知識講解—>教師示范—>學生體驗—>相

思路

關討論—>歸納總結—>課后作業

（可用

框圖）

主要內容及時間安排

課題名時間

主要內容

稱（分鐘）

任務一回顧智能語音技術的概念和原理3

通過生活中的案例-小程序重溫五四，你最像哪位文藝青年，引入本

任務二5

節課內容

任務三簡單概述計算機視覺基本概念與分類技術5

任務四講解計算機視覺技術的發展歷程5

任務五講解計算機視覺技術的應用場景5

任務六講解計算機視覺成像原理6

任務七講解數字圖像與顏色空間6

任務八以車牌識別為例講解圖像處理技術方法15

講解卷積神經網絡的組成與原理（卷積、激活、池化、全連接、softmax

任務九15

分類）

任務十講解CNN解釋器（cnn-explainer）在線交互可視化工具實現圖像分類8

任務十

計算機視覺技術知識回顧與總結5

一

任務十

布置課后練習--使用CNN解釋器對自定義圖像進行分類2

二

教案首頁

人工智能應用概論（第13、14節課）

課題名稱

自然語言處理

了解自然語言技術的發展歷程

教學

理解自然語言技術工作原理

目標

能夠使用計算機編程語言或工具完成簡單的自然語言處理相關操作或功能

教學分詞與詞性標記；

重點自然語言處理應用場景；

教學

自然語言計算模型：規則模型和統計模型。

難點

講授型實踐型?“理實一體化”型

課型

?討論型演示型?參觀型?其他

教學講授法?討論法演示法?訓練法

方法?“教學做一體化”法?探究法?參觀法?其他

教具計算機多媒體設備?掛圖模型?實物?其他

教學

后記

教案正頁

教學

設計

復習舊課—>用生活用例導入新課—>知識講解—>教師示范—>學生體驗—>相

思路

關討論—>歸納總結—>課后作業

（可用

框圖）

主要內容及時間安排

課題名時間

主要內容

稱（分鐘）

任務一回顧上次人工智能主題技術的概念和技術原理3

任務二通過“巴別塔故事”，引入本節課內容5

任務三講解自然語言處理基本概念、該項技術涉及的任務內容。13

任務四講解自然語言處理技術的發展歷程7

任務五講解自然語言處理技術的應用場景13

任務六以主流的翻譯平臺為例，演示和體驗機器翻譯8

任務七介紹一些自然語言處理平臺的使用5

任務八介紹和演示使用國內的一些主流人工智能平臺的自然語言處理能力10

任務九課程總結3

任務十課堂問題討論8

任務十

作業介紹及發布5

一

教案首頁

人工智能應用概論（第15、16節課）

課題名稱

知識圖譜技術

通過本章知識圖譜的學習，主要達到如下目標：

教學1、掌握知識圖譜的概念；

目標2、了解知識圖譜的應用場景；

3、掌握簡單知識圖譜的構建；

1、知識圖譜