信息技術(shù)（第2版）（拓展模塊）教案 拓展模塊5 5.4 人工智能開發(fā)平臺；5.6人工智能與倫理道德

1/5課題名稱人工智能開發(fā)平臺授課類型理實一體授課對象授課課時所授課程授課地點所授教材一、學情分析本課程授課對象為高職各專業(yè)大一學生，課程開設在大一第2學期，學生在知識儲備、學習特點和信息素養(yǎng)的情況如下：1.知識與技能儲備學生有一定的Python編程基礎(chǔ)，對機器學習中一些核心技術(shù)和部分算法有了較全面的了解2.學習特點授課對象在學習方面表現(xiàn)出如下特點：（1）喜歡動手實踐，厭煩平淡無奇的說教；（2）樂于接受可視化教學資源，反感靜態(tài)紙質(zhì)學習材料；（3）具有較強的求知欲，希望能夠應用人工智能技術(shù)解決一些實際問題。3.信息素養(yǎng)學生具備了基礎(chǔ)的信息技術(shù)學科素養(yǎng)，二、教學內(nèi)容本節(jié)課選自拓展模塊5人工智能--5.4人工智能開發(fā)平臺和5.5.1圖像分類中部分內(nèi)容，主要介紹機器學習開發(fā)框架、集成開發(fā)環(huán)境和開發(fā)平臺。1.機器學習開發(fā)框架2.人工智能集成開發(fā)環(huán)境3.人工智能開發(fā)平臺1.知識目標了解其特點和適用范圍2.能力目標3.素養(yǎng)目標1.教學重點 八、教學環(huán)節(jié)教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)一課程回顧與學習目標(15分鐘)【問題導入】Python語言的主要特點？【學習目標】教師活動1.提出問題，回顧Python語言所學內(nèi)容2.介紹本單元的學習目標學生活動2.思考記錄1.問題教學法：回顧Python語言，為本次及后面課程做好鋪墊2.講授教學法：介紹學習目標，使學生明確本次課的要求教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)二學習機器學習開發(fā)框架(15分鐘)1.什么是開發(fā)框架開發(fā)框架是一個可復用的軟件架構(gòu)解決方案，它規(guī)定了應用的體系結(jié)構(gòu)，闡明軟件體系結(jié)構(gòu)中各層次間及其層次內(nèi)部各組件間的依賴關(guān)系、責任分配和控制流程，表現(xiàn)為一組接口、抽象類以及實例間協(xié)作的方法，為組件復用提供了上下文關(guān)系。2.TensorFlowTensorFlow是一個由Google公司于2015年開發(fā)完成的開源的機器學習框架，是目前最熱門的機器學習框架之一，其主要特點是靈活、成熟、通用、便捷。3.PyTorchPyTorch是一個由Facebook人工智能研究院開發(fā)的開源的機器學習框架，是繼TensorFlow之后最受歡迎的機器學習框架，其主要特點如下：（1）用法貼近Python，比TensorFlow更容易上手；（2）簡潔高效，具有靈活易用的接口；（3）具有動態(tài)計算圖機制；（4）具有高維數(shù)組、自動求導、神經(jīng)網(wǎng)絡模塊3個聯(lián)系緊密的抽象層次；（5）提供了完整的文檔與循序漸進的指南。4.PaddlePaddle框架PaddlePaddle框架是由百度開發(fā)的開源深度學習框架，其主要特點如下：（1）兼容動態(tài)圖和靜態(tài)圖兩種編程方案；（2）提供了大量的預訓練模型；（3）具備大規(guī)模工業(yè)實踐能力；（4）便于深度學習技術(shù)在各種場景下的應用。5.特點及適用范圍TensorFlow穩(wěn)定性高，性能好，成熟完善，適宜工業(yè)應用開發(fā)；PyTorch簡潔高效、靈活易用，適合研究人員、初學者、中小規(guī)模項目開發(fā)；PaddlePaddle框架最大的特點是高效易用、功能豐富，在特定的技術(shù)場景下，開發(fā)者只要根據(jù)自己的數(shù)據(jù)修改一些超參數(shù)就能訓練好模型，特別有利于深度學習模型的分析和使用。教師活動1.講解開發(fā)框架的主要作用2.介紹TensorFlow及其特點3.介紹PyTorch及其特點4.介紹PaddlePaddle框架及其特點5.介紹各種框架的適用范圍學生活動2.積極思考3.思考記錄講授法：通過介紹3種常用框架，使學生了解各種框架的特點及適用范圍，為學生選擇框架打下一定的基礎(chǔ)教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)三學習集成開發(fā)環(huán)境(30分鐘)1.PyCharmPyCharm是由JetBrains公司打造的一款專門面向Python的全功能集成開發(fā)環(huán)境，它帶有代碼編寫、語法高亮、代碼跳轉(zhuǎn)、智能提示、自動完成、調(diào)試、單元測試、項目管理和版本控制等一整套可以幫助用戶在使用Python進行開發(fā)時提高效率的工具，為使用Python開發(fā)新一代人工智能軟件提供了一組非常好的開發(fā)工具。2.JupyterNotebookJupyterNotebook是一個基于Web的交互式計算開發(fā)環(huán)境。它能將實時運行的代碼、敘事性的文本、數(shù)學方程和可視化內(nèi)容全部組合到一個易于共享的文檔中，可以在其中編輯文檔、編寫程序、運行代碼和展示結(jié)果，非常適合人工智能的相關(guān)研究及教學展示。教師活動1.介紹兩種集成開發(fā)環(huán)境的功能和適用范圍2.啟動PyCharm，編寫、運行一個簡單的Python程序3.給出圖像分類源代碼，要求學生在PyCharm中輸入、運行該程序4.指導學生完成Python程序編寫調(diào)試學生活動2.跟隨老師一起編寫、運行Python程序3.完成練習4.操作要點記錄四步教學法：通過四步教學法，使學生熟悉PyCharm開發(fā)環(huán)境，能夠在PyCharm中開發(fā)Python程序教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)四學習開發(fā)平臺(20分鐘)1.什么是人工智能開發(fā)平臺人工智能開發(fā)平臺通常架設在云上，以硬件架構(gòu)、軟件框架為基礎(chǔ)，將算力資源、核心框架、基礎(chǔ)模型、開發(fā)工具、API或SDK、開源代碼、學習資源、社區(qū)等集成在一起開放給開發(fā)人員，形成全方位、全流程的開發(fā)環(huán)境，極大地簡化了AI開發(fā)過程，降低了AI的開發(fā)和使用門檻，滿足了不同開發(fā)層次的需要。2.飛槳開發(fā)平臺飛槳(PaddlePaddle)是百度自主研發(fā)的開源的深度學習開發(fā)平臺。它集深度學習框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務平臺于一體，擁有兼顧靈活性和高性能的開發(fā)機制、工業(yè)級應用效果的模型、超大規(guī)模并行深度學習能力、推理引擎一體化設計及系統(tǒng)化服務支持的五大優(yōu)勢。3.智能鈦機器學習平臺智能鈦機器學習平臺是騰訊公司基于騰訊云的強大計算能力為開發(fā)者打造的一站式機器學習開發(fā)平臺。平臺內(nèi)置豐富的算法組件，支持多種算法框架，滿足多種AI應用場景的需求，為用戶提供了從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注、模型構(gòu)建、模型訓練、模型評測、模型部署、在線服務、服務監(jiān)控、應用編排和AI應用開發(fā)等全鏈路開發(fā)平臺套件。4.AI開發(fā)平臺ModelArtsModelArts是面向開發(fā)者的一站式人工智能開發(fā)平臺，由華為公司研發(fā)。ModelArts提供全流程的AI開發(fā)服務，可以為機器學習與深度學習提供海量的數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模的分布式訓練、自動化的模型生成，具有按需部署端-邊-云模型能力，能夠幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期的AI工作流，實現(xiàn)系統(tǒng)的平滑、穩(wěn)定和可靠運行。5.如何選擇開發(fā)框架和平臺？如果算法創(chuàng)新力度大，應用場景變化多，需要開發(fā)者自己完成算法設計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證等步驟，一般應根據(jù)問題的技術(shù)特點選擇合適的開發(fā)框架和集成開發(fā)環(huán)境進行軟件開發(fā)；相反，如果應用問題比較典型，現(xiàn)有的技術(shù)能夠完全解決這些問題，則應該選擇已有的人工智能平臺來完成軟件開發(fā)。教師活動1.講解什么是人工智能開發(fā)平臺2.介紹3個典型開發(fā)平臺的功能3.瀏覽飛槳開發(fā)平臺4.講解、演示安裝百度飛槳軟件包5.講解、演示安裝預訓練模型6.組織討論如何選擇開發(fā)框架和平臺學生活動1.理實一體：通過邊講解邊操作使學生能夠熟悉開發(fā)平臺的主要功能2.討論法：通過如何選擇開發(fā)框架和平臺討論，使學生進一步理解開發(fā)框架和開發(fā)平臺各自適用范圍教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)五考核評價與教師小結(jié)(10分鐘)1.通過學習通課程平臺，完成本小節(jié)的考核評價測試試題。2.通過學習通課程平臺教師端，匯總分析考核評價的總體情況3.教師小結(jié)九、反思與改進成功之處：不足之處：課題名稱人工智能與倫理道德授課類型理實一體授課對象授課課時所授課程授課地點所授教材一、學情分析本課程授課對象為高職各專業(yè)大一學生，課程開設在大一第2學期，學生在知識儲備、學習特點和信息素養(yǎng)的情況如下：1.知識與技能儲備學生了解人工智能的基本概念、基本特征、社會價值、發(fā)展歷程、發(fā)展趨勢、應用領(lǐng)域、核心技術(shù)及部分算法，熟悉機器學習的基本原理和開發(fā)流程，2.學習特點授課對象都是零零后的學生，在學習方面表現(xiàn)出如下特點：（1）喜好電腦與互聯(lián)網(wǎng)的應用；（2）喜歡情境設定，參與其中，厭煩平淡無奇的說教；（3）思想活躍，具有較強的求知欲。3.信息素養(yǎng)學生具備了基礎(chǔ)的信息技術(shù)學科素養(yǎng)，二、教學內(nèi)容1.知識目標2.能力目標3.素養(yǎng)目標1.教學重點八、教學環(huán)節(jié)教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)一課程回顧與學習目標(5分鐘)【問題導入】在新一代人工智能中數(shù)據(jù)起什么樣的作用？【學習目標】學會辨析人工智能在社會應用中面臨的倫理、道德和法律問題。教師活動1.提出問題，回顧以前所講內(nèi)容2.介紹本單元的學習目標學生活動2.思考記錄。1.問題教學法：復習以前內(nèi)容，為本次課程做好鋪墊2.講授教學法：介紹學習目標，使學生明確本次課的要求教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)二討論人工智能應用中存在的倫理道德和法律問題(20分鐘)1.自動駕駛技術(shù)涉及的倫理和法律問題（1）面臨的倫理困境典型案例：“隧道難題”（2）對傳統(tǒng)的法律法規(guī)提出的挑戰(zhàn)典型案例：美國一名橫穿馬路的女子被優(yōu)步自動駕駛汽車撞傷之后不幸身亡。2.人工智能發(fā)展可能會侵犯個人信息權(quán)和隱私（1）數(shù)據(jù)掌控者基于碎片數(shù)據(jù)提取個人信息形成“用戶畫像”，個人很可能失去了對自身隱私的控制，一些隱私甚至可能處于隨時被窺探的狀態(tài)；（2）不法分子販賣數(shù)據(jù)獲取利益，嚴重侵犯個人的信息權(quán)。3.人工智能可能會產(chǎn)生算法偏見算法決策是在用過去預測未來，來自訓練數(shù)據(jù)或算法設計人員的價值觀嵌入可能導致算法偏見，而過去的偏見作為系統(tǒng)反饋可能會強化這種錯誤，從而使算法傾向于將偏見固化并在未來得到加強。4.人工智能對社會公平的影響（1）信息的不對稱、不透明以及信息知識技術(shù)門檻，客觀上會導致并加劇信息壁壘、數(shù)字鴻溝等違背社會公平原則的現(xiàn)象與趨勢；（2）人工智能引發(fā)的失業(yè)問題。5.人工智能產(chǎn)生的權(quán)利不對稱問題借助人工智能了解人的偏好和行為甚至超過用戶對自己的了解，企業(yè)可以利用這種巨大的權(quán)利不對稱達到自己的目的，而用戶則在不知不覺中處于弱勢地位。教師活動1.組織學生分組討論人工智能在社會應用中面臨哪些倫理、道德和法律問題2.給出一些人工智能在社會應用中出現(xiàn)的倫理、道德和法律問題的典型案例，從而啟發(fā)引導學生3.總結(jié)討論結(jié)果并加以補充完善學生活動通過互聯(lián)網(wǎng)1.討論法：通過人工智能在社會應用中面臨哪些倫理、道德和法律問題的討論，開拓學生視野，培養(yǎng)良好的數(shù)字化學習和交流溝通能力2.案例分析法：通過分析典型應用案例，使學生能夠辨析人工智能在社會應用中面臨的倫理、道德和法律問題教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)三討論解決問題的方法(10分鐘)1.公平共享在提供人工智能產(chǎn)品和服務時，應充分尊重和幫助弱勢群體、特殊群體，并根據(jù)需要提供相應替代方案，使均等的智能服務惠及不同地區(qū)、不同行業(yè)和不同群體，讓全體人民公平共享人工智能帶來的益處。2.尊重個人的知情權(quán)、同意權(quán)和選擇權(quán)完善個人同意授權(quán)和數(shù)據(jù)撤銷機制，依照合法、正當、必要和誠信原則處理個人信息，反對任何竊取、篡改、泄露和其他非法收集與利用個人信息的行為。3.加強人工智能管理和倫理道德教育（1）增強企業(yè)社會責任感和企業(yè)個人自律意識，加強人工智能研發(fā)相關(guān)活動的自我約束和自我管理，不從事違背倫理道德的人工智能研發(fā)；（2）在數(shù)據(jù)采集和算法開發(fā)中，加強倫理審查，充分考慮差異化訴求，避免可能存在的數(shù)據(jù)與算法偏見。4.提升透明性在人工智能算法設計、實現(xiàn)、應用等環(huán)節(jié)提升透明性、可解釋性、可理解性、可靠性、可控性，逐步實現(xiàn)人工智能系統(tǒng)可驗證、可審核、可監(jiān)督、可追溯、可預測、可信賴。5.遵守倫理和法律規(guī)范在開發(fā)人工智能系統(tǒng)或產(chǎn)品時，既要遵守相應的法律法規(guī)，也