人工智能机器学习课程教案.docx
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1、人工智能机器学习课程教案教学内容:机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域。本章主要介绍机器学习的有关知识及其主要的几种学习方法,并介绍了知识发现的相关内容。教学重点:机器学习的基本结构、类比学习、神经学习、知识发现教学难点:学习系统的结构,知识发现的处理过程,教学方法:课堂教学为主。注意结合学生已学的内容。及时提问、收集学生学习情况,多实用具体实例来加以说明,注意难易结合,将课程讲述得较为浅显易懂。教学要求:重点掌握类比学习和知识发现,掌握机器学习的发展史和神经学习,了解解释学习、归纳学习,一般了解机械学习。1机器学习的定义和发展历史教学内容:本小节主要介绍了机器学习的定义以及
2、其发展的过程,为后面的进一步学习打下基础。教学重点:机器学习的定义教学难点:对定义的准确把握和理解教学方法:通过举例引入机器学习的定义,在讲述发展历史时,简介各阶段的具体产物,让学生有较为具体的感受和体会。教学要求:重点掌握机器学习的定义,了解机器学习的发展史。1.1机器学习的定义1机器学习的基本概念:按照人工智能大师西蒙的观点,学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进,使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时,会比现在做得更好或效率更高。2.机器学习的定义机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是:机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现
3、有知识的学问。举例:列举1959年美国的塞缪尔设计的一下棋程序,由这一事件引出关于机器学习的概念的相关讨论。提问:讨论关于机器学习的各种概念的提出以及其区别。12机器学习的发展史机器学习是人工智能应用研究较为重要的分支,它的发展过程大体上可分为4个时期:1第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶,属于热烈时期。在这个时期,所研究的是“没有知识”的学习,即“无知”学习;其研究目标是各类自组织系统和自适应系统;指导本阶段研究的理论基础是早在40年代就开始研究的神经网络模型。在这个时期,我国研制了数字识别学习机。2 .第二阶段在60年代中叶至70年代中叶,被称为机器学习的冷静时期。本阶段的研究目标是模
4、拟人类的概念学习过程,并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。这个时期正是我国“史无前例”的十年,对机器学习的研究不可能取得实质进展。讨论:根据对四个时期的划分和分段了解,讨论机器学习在现实生活中的具体运用及其影响。J3 .第三阶段从70年代中叶至80年代中叶,称为复兴时期。在这个时期,人们从学习单个概念扩展到学习多个概念,探索不同的本阶段已开始把学习系统与各种应用结合起来,中国科学院自动化研究所进行质谱分析和模式文法推断研究,表明我国的机器学习研究得到恢复。1980年西蒙来华传播机器学习的火种后,我国的机器学习研究出现了新局面。4 .机器学习的最新阶段始于1986年。一方面,由于神经网络研究
5、的重新兴起,另一方面,对实验研究和应用研究得到前所未有的重视。我国的机器学习研究开始进入稳步发展和逐渐繁荣的新时期。2机器学习的主要策略与基本结构内容与作用,本小节概括了机器学习的主要策略,同时给出了机器学习的基本结构,让学生对机器学习的机制有了基本的认识。教学重点:机器学习的基本结构。教学难点:机器学习基本结构的内在联系。教学方法:通过概括介绍让学生了解几种基本的策略,按从易到难的顺序,层层铺垫,为后面的学习埋下伏笔。详细讲述机器学习的基本结构,通过图示让更为形象的说明。教学要求:重点掌握机器学习的基本结构,了解机器学习的几种主要策略,一般了解影响学习系统设计的因素。2.1 机器学习的主要策
6、略学习过程与推理过程是紧密相连的,按照学习中使用推理的多少,机器学习所采用的策略大体上可分为4种一一机械学习、示教学习、类比学习和示例学习。学习中所用的推理越多,系统的能力越强。1机械学习就是记忆,是最简单的学习策略。这种学习策略不需要任何推理过程。讨论:通过对比四种主要策略,讨论其各自的优缺点以及其适用的环境。2 .比机械学习更复杂一点的学习是示教学习策略。系统在接受外部知识时需要一点推理,翻译和转化工作。3 .类比学习系统只能得到完成类似任务的有关因此,他比上述两种学习策略需要更多的推理。4 .采用示例学习策略的计算机系统,事先完全没有完成任务的任何规律性的信息,因此需要推理是最多的。2.
7、2 机器学习系统的基本结构1 .基本结构图1表示学习系统的基本结构:举例:以人为例,说明机器学习和人学习一样,有着其自身的规律和基本过程。而且,其学习过程也有着共性。提问:能否就机器学习的基本结构,举出相关的例子,并参俯甘苴土处珈7甘二北立八七二图1学习系统的基本结构通过对这个简单模型的讨论,总结出设计学习系统应当注意的某些总的原则:环境向系统的学习部分提供某些信息,学习部分利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行部分根据知识库完成任务,同时把获得的信息反馈给学习部分。在具体的应用中,环境,知识库和执行部分决定了具体的工作内容,学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定
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