下面是小编为大家整理的2023年度《,信息技术导论》课程教案（第12次课）,供大家参考。
周课次 第 2 12 周 第 1 1 次课 学时 2 2 学时 ✓ 理论 □ 实验 教学章节/ / 任务/ / 模块 名称 人工智能 教学目标 掌握人工智能的概念及定义。
了解人工智能的发展历史。
理解人工智能的三大流派。
掌握机器学习的基本概念。
熟悉人工智能的行业应用。
教学条件、环境 理论教室 教学重点 人工智能的三次浪潮。
机器学习的类型。
神经网络的概念。
人工智能应用领域。
教学难点 人工智能的发展历史 理解机器学习的基本概念 教学方法 讲授、讨论、案例 教学内容与教学设计 【课程导入】了解人工智能当前的发展。讲述本次课程的主要目标。（5 分钟） 【一】人工智能发展概况（35 分钟） 1、人工智能的概念 《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）一书中，将已有的人工智能分为了四类：像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性思考的系统、理性行动的系统。
《人工智能标准化白皮书（2018 版）》：本白皮书认为，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
将理论转化成“白话”：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
由对人工智能的理解，引导出人工智能的分类：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。
从人工智能的分类中引出人工智能的发展历史：
1）图灵测试 2）达特茅斯会议 从这两次会议中引入人工智能的三次浪潮。
2、人工智能的三次浪潮：
教学内容与教学设计 剖析每次浪潮的优势，劣势，从而了解整个人工智能的发展，从而了解：
三次浪潮、2 2 次低谷、算力不足、认识不足 。
再根据这三次浪潮每次的代表作品，从而引出人工智能相关的关键技术，从而切入到第二部分内容。
【二】人工智能关键技术（20 分钟） 1、符号主义 符号主义：以抽象符号为基础, 基于逻辑推理的符号主义的方法。通过人物故事从而理解符号主义是什么，理解符号主义在当时状态下的优势。
1）介绍纽威尔和西蒙。
2）介绍中国人民科学家：吴文俊，（1919-2017），中科院院士，“人民科学家”国家荣誉称号，以他名字命名的“吴文俊人工智能科学技术奖”是中国智能科学技术的最高奖。作为人工智能符号主义流派的代表，他提出的用计算机证明几何定理的“吴方法” 获得了国际自动推理最高奖“Herbrand 自动推理杰出成就奖”。
【课程思政】在当时的中国一样的有一些科学家，他们放弃国外的高薪，一心回到国内搞建设，心怀建设祖国的理想。
2、行为主义 行为主义主要源于控制论。控制论思想早在 20 世纪 40~50 年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的一批人工智能工作者。维纳和麦克洛克等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论等也影响了许多相关领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制（比如机器蜘蛛、机器蝴蝶和机器鱼等）。到了 20 世纪 60~70 年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，也为智能机器人的发展奠定了基础，并在 20 世纪 80 年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是 20 世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，现在这张新面孔也在物联网的作用下开始引起许多人的兴趣。
不过行为主义，从智能体现上更偏向于硬件一些，毕竟感知和行动都是需要传感器和控制器的，比如布鲁克斯的六足行走机器人，它被看作新一代的“控制论动物”，就是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。
教学内容与教学设计 3、连接主义 连接主义(Connectionism)也被业界称为“仿生学派”，这是因为它的其中一个研究重点在于人脑的运行机制，然后将研究结果应用到人工智能的分析中。由于这种学科间的交叉关系，我们有时候会发现研究人工智能的科学家可能同时也会是脑神经科学家，又或者是心理学家。
李飞飞与团队从互联网上下载了近 10 亿张图片，并采用众包的方式对这些图片进行分类、打上标签，为计算机提供学习用的“题库”，而这个“题库”就是现在的ImageNet，这个项目以及后来的一系列工作影响了目前整个计算机视觉领域的发展。2009年以来，李飞飞接连担任斯坦福人工智能实验室和斯坦福视觉实验室的负责人，并在2012 年成为了斯坦福大学终身副教授。2017 年至 2018 年在学术休假期间担任 Google 副总裁，并担任 Google Cloud AI/ML 首席科学家；2019 年担任斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）联合主任；2020 年当选为美国国家工程院院士 ，同年当选为美国国家医学院院士。2021 年当选为美国艺术与科学院院士。
【课程思政】讲述当代人工智能中的中国身影。
【讨论】通过对三大流派的了解，大家能否讨论一下总结出三大流派的区别：
符号主义研究抽象思维，注重数学可解释性；
行为主义研究形象思维，偏向应用与模拟；
连接主义研究感知思维，偏向模仿人脑模型。
【发散思考】如果三大流派不再单打独斗，而是协同并进会如何？ 4、机器学习 机器学习概念的引出：
教学内容与教学设计 机器学习主要工作流程：
机器学习的分类：
监督式学习、非监督式学习、强化学习。
机器学习常见的算法：
教学内容与教学设计 回归、分类、聚类、强化学习、深度学习。
【三】人工智能行业应用（25 分钟） 人工智能产业分布图说明：
分别场景展示在不同场景下的应用：
1、自动驾驶 2、图像识别 3、机器翻译 4、情感识别 5、内容生成 6、图像迁移 7、个性化推荐 【课程总结】本次课程主要内容的回顾。（5 分钟） 教学反思、后记
