《人工智能通識》高職人工智能教育全套教學課件

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人工智能通識第1章課件（人工智能的發(fā)展與應用）第2章課件（數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標注）第3章課件（3.1機器學習基礎(chǔ)）第3章課件（3.2機器學習的應用實踐）第4章課件（4.1深度學習的基礎(chǔ)）第4章課件（4.2機深度習的應用實踐）第5章課件（語音處理）第6章課件（計算機視覺）第7章課件（自然語言處理）第8章課件（8.1AI數(shù)字人概述）第8章課件（8.2數(shù)字人的技術(shù)基礎(chǔ)）第9章課件（9.1認識大模型）第9章課件（9.2深入理解大模型）第10章課件（人工智能與社會）

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人工智能的發(fā)展及應用第1章人工智能定義人工智能定義、技能概述、開發(fā)環(huán)境搭建

教學重點：1.人工智能的基本概念及其核心特征。2.人工智能從誕生至今的主要發(fā)展階段及關(guān)鍵技術(shù)突破。3.圖靈測試互動實驗的設(shè)計與實施。4.人工智能開發(fā)環(huán)境的搭建與基本使用。課前答題1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。課前答題1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。教學重點：1.各發(fā)展階段之間的內(nèi)在聯(lián)系和演進邏輯的梳理。2.實踐操作的熟練度和編程基礎(chǔ)的要求。走進人工智能的奇妙世界人工智能核心概念人工智能（AI）定義：一種模擬人類智能的技術(shù)，使機器能夠執(zhí)行諸如視覺感知、語言理解、決策制定和翻譯之間的語言等復雜任務。原理：通過算法、計算模型、和大量數(shù)據(jù)，模擬人類認知過程，進行學習、推理和自我修正。機器學習（ML）定義：AI的一個重要分支，它允許計算機系統(tǒng)利用經(jīng)驗改進性能，通過數(shù)據(jù)學習來自動識別模式，并做出決策。原理：使用統(tǒng)計學方法從數(shù)據(jù)中學習信息，并利用這些學習到的模式進行預測或決策。類型：包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。人工智能核心概念深度學習（DL）定義：機器學習的一種特殊形式，它通過模擬人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，處理和學習大量復雜的數(shù)據(jù)。原理：構(gòu)建多層（深層）的神經(jīng)網(wǎng)絡，通過層與層之間復雜的節(jié)點（神經(jīng)元）連接學習數(shù)據(jù)的高級抽象特征。應用：在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。關(guān)系機器學習是人工智能的核心技術(shù)之一：通過機器學習，人工智能系統(tǒng)能夠自動從數(shù)據(jù)中學習并改進算法模型，從而完成各種復雜的任務。深度學習是機器學習的一個分支：深度學習是機器學習研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡。區(qū)別范疇與層次：人工智能是一個廣泛的領(lǐng)域，包括機器學習、深度學習等多個子領(lǐng)域。機器學習是人工智能的一個實現(xiàn)方法，而深度學習則是機器學習中的一個更具體的、專注于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。數(shù)據(jù)處理能力：雖然機器學習能夠處理大量的數(shù)據(jù)，但深度學習在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復雜任務方面表現(xiàn)出更為出色的能力。深度學習通過構(gòu)建深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠捕捉數(shù)據(jù)中的深層次特征和模式。模型復雜度：深度學習的模型通常比傳統(tǒng)的機器學習模型更為復雜，需要更多的計算資源和數(shù)據(jù)來進行訓練和推理。但這也使得深度學習在處理復雜任務時具有更高的準確性和泛化能力。技術(shù)原理剖析人工智能（AI）技術(shù)原理人工智能旨在創(chuàng)造能夠模仿人類智能行為的計算機系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務，如視覺感知、語音識別、自然語言處理、推理、學習以及解決問題等。其核心在于通過一系列算法和模型對大量數(shù)據(jù)進行學習、分析和訓練，使機器能夠自主思考、決策和行動，實現(xiàn)像人一樣的智能行為。技術(shù)原理剖析機器學習（ML）技術(shù)原理1.數(shù)據(jù)預處理：包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集劃分、特征選擇等。2.特征工程：選取重要的特征，提高數(shù)據(jù)的維度，讓機器學習的結(jié)果更為準確和有效。3.模型選擇：選擇適合的機器學習算法和模型，如決策樹算法、支持向量機算法、神經(jīng)網(wǎng)絡等。4.模型訓練：使用訓練數(shù)據(jù)來訓練機器學習模型，學習數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，得到模型參數(shù)，從而預測新數(shù)據(jù)的結(jié)果。5.模型評估：評估機器學習模型的準確度和效率，通過測試集或交叉驗證等方法來檢驗模型的預測能力和泛化能力。6.模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)模型評估結(jié)果對模型進行調(diào)整和優(yōu)化，提高模型的性能和預測能力。技術(shù)原理剖析深度學習是機器學習的一個子集，尤其專注于神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的使用，特別是多層的深層神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）。它通過模擬大腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，自動學習從數(shù)據(jù)中提取的復雜特征。1.神經(jīng)網(wǎng)絡：深度學習的核心是神經(jīng)網(wǎng)絡，神經(jīng)網(wǎng)絡由多個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元接收多個輸入并產(chǎn)生一個輸出，這個輸出又成為下一層神經(jīng)元的輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡的每一層都對輸入數(shù)據(jù)進行特征抽取和轉(zhuǎn)換，最終輸出結(jié)果由最后一層神經(jīng)元生成。2.多層非線性變換：深度學習的原理是通過多層非線性變換的方式，將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出空間，已實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分類、識別、聚類、生成等任務。3.訓練過程：深度學習的訓練過程通常采用反向傳播算法，通過訓練深度學習模型，可以從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的特征，并進行高效的數(shù)據(jù)分析和處理，從而幫助人們更好地理解和應用這些數(shù)據(jù)。技術(shù)的應用圖靈測試互動實驗圖靈測試（TuringTest）是英國計算機科學家艾倫·圖靈于1950年提出的思想實驗，旨在判斷機器是否具備智能，其核心在于通過模擬人類對話的方式，來檢驗機器是否能以接近或等同于人類的水平進行自然語言交互。圖靈測試互動實驗可以基于這一理論進行設(shè)計。圖靈測試互動實驗分組并分配角色，確?！皽y試者”與“對話者”進行10分鐘在線交流，記錄順序和情況?！皽y試者”向“對話者”提出問題并記錄其回答的內(nèi)容，基于內(nèi)容判斷“對話者”是否為AI，可參考下圖。分組并分配角色，確保“測試者”與“對話者”進行10分鐘在線交流，記錄順序和情況?！皽y試者”向“對話者”提出問題并記錄其回答的內(nèi)容，基于內(nèi)容判斷“對話者”是否為AI，可參考下圖。圖靈測試互動實驗每組的4名“測試者”將依次通過在線聊天平臺與3名“對話者”進行互動交流。每位“測試者”將有10分鐘的時間與每位“對話者”進行單獨的交流，總計60分鐘。組長將負責監(jiān)督交流的時間和聊天的順序，以確保實驗的順利進行，如下表是一種可行的實驗排序方式。圖靈測試互動實驗在交流過程中，四位“測試者”需詳細記錄下自己在交流中的觀察和所持的疑慮。交流結(jié)束后，這四位“測試者”將基于對話內(nèi)容來判斷哪位“對話者”實際上是AI。每組成員需填寫答題卡（如下表），記錄四位“測試者”所認定的AI“對話者”。探討以下議題：①AI的交流模仿能力：深入分析AI如何運用自然語言處理技術(shù)來模仿人類的對話方式，從而使參與者體驗到AI的“人性化”特質(zhì)。②互動游戲的挑戰(zhàn)性：通過參與圖靈測試互動實驗，讓參與者領(lǐng)略到區(qū)分AI與人類交流的趣味性。③對AI未來應用的展望：討論AI在醫(yī)療、教育、交通等多個領(lǐng)域的潛在應用，激發(fā)在場觀眾對未來可能性的憧憬。圖靈測試互動實驗

（1）掌握在Python環(huán)境中安裝和使用PyTorch框架。（2）學習如何創(chuàng)建和管理Python虛擬環(huán)境，以便于不同項目的依賴管理。（3）理解并實踐使用PyTorch構(gòu)建簡單的線性回歸模型。（4）學會使用PyCharm等集成開發(fā)環(huán)境（IDE）進行Python編程。開發(fā)環(huán)境搭建--任務目標

（1）驗證Python環(huán)境運行`python--version`查看版本。（2）安裝Anaconda前往官網(wǎng)下載頁面下載并安裝。（3）創(chuàng)建虛擬環(huán)境執(zhí)行`condacreate--namepytorchpython=3.8`，然后使用`condaactivatepytorch`激活。開發(fā)環(huán)境搭建--任務要求

（4）安裝PyTorch訪問官網(wǎng)選擇安裝命令執(zhí)行，通過導入`torch`庫并創(chuàng)建張量驗證安裝。如下圖。開發(fā)環(huán)境搭建--任務要求（5）安裝PyCharm從官網(wǎng)下載并安裝PyCharm社區(qū)版或?qū)I(yè)版。

（6）構(gòu)建線性回歸模型①數(shù)據(jù)準備：導入庫，生成數(shù)據(jù)樣本，繪制散點圖。開發(fā)環(huán)境搭建--任務要求

（6）構(gòu)建線性回歸模型①數(shù)據(jù)準備：導入庫，生成數(shù)據(jù)樣本，繪制散點圖。②數(shù)據(jù)加載器：使用`DataLoader`和`TensorDataset`處理數(shù)據(jù)。③定義模型和優(yōu)化器：創(chuàng)建線性模型，定義損失函數(shù)，選擇SGD優(yōu)化器。④訓練模型：執(zhí)行前向傳播、損失計算、梯度清零、反向傳播和參數(shù)更新。開發(fā)環(huán)境搭建--任務要求

⑤繪制擬合直線：展示數(shù)據(jù)散點圖和模型擬合直線，對比真實與預測曲線，如右圖所示。開發(fā)環(huán)境搭建--任務要求

安裝Anaconda

一、下載Anaconda安裝包訪問官網(wǎng)：打開瀏覽器，訪問Anaconda的官方網(wǎng)站：Anaconda官網(wǎng)。安裝Anaconda

二、安裝Anaconda運行安裝程序：雙擊下載的安裝程序，啟動安裝向?qū)?。閱讀并同意許可協(xié)議：在安裝向?qū)е?，閱讀許可協(xié)議，并同意繼續(xù)安裝。選擇安裝類型：“JustMe”（僅當前用戶）和“AllUsers”（所有用戶）兩種安裝類型可選。通常情況下，選擇“JustMe”即可。如果電腦有多個用戶，可選擇“AllUsers”。安裝Anaconda

選擇安裝路徑：選擇Anaconda的安裝路徑。默認情況下，安裝在用戶目錄下?？梢愿陌惭b路徑，但請確保選擇一個沒有空格或特殊字符的路徑。由于Anaconda軟件占用內(nèi)存比較大，不建議安裝在C盤。如果C盤剩余空間比較大或者只有C盤可用，也可以選擇安裝在C盤。配置選項：創(chuàng)建開始快捷方式（僅支持包）：推薦勾選。自動將Anaconda3添加到我的PATH環(huán)境變量：官方不建議勾選（如果不勾選，后續(xù)需要手動配置環(huán)境變量）。注冊Anaconda3作為默認的Python版本：建議勾選。安裝Anaconda

注意事項：完成后清除包緩存：建議勾選。等待安裝完成：安裝過程可能需要一些時間，取決于系統(tǒng)性能。完成安裝：點擊“Finish”，完成安裝。安裝Anaconda

三、手動配置環(huán)境變量（如未自動配置）打開系統(tǒng)屬性：在桌面或開始菜單中找到“此電腦”，右鍵點擊并選擇“屬性”。高級系統(tǒng)設(shè)置：在系統(tǒng)屬性窗口中，點擊“高級系統(tǒng)設(shè)置”。環(huán)境變量：在高級系統(tǒng)設(shè)置窗口中，點擊“環(huán)境變量”。安裝Anaconda

四、測試Anaconda是否安裝成功打開命令提示符：使用快捷鍵“WIN+R”打開運行面板，輸入“cmd”，點擊“確認”。檢查conda版本：在命令提示符中輸入“conda-V”，回車后查看是否顯示版本號。如果顯示版本號，則說明conda安裝成功。檢查Python是否安裝成功：在命令提示符中輸入“python”，回車后查看是否進入Python解釋器。如果進入解釋器，則說明Python安裝成功。激活環(huán)境：輸入“activate”，回車后查看是否進入conda環(huán)境。如果成功激活環(huán)境，則說明環(huán)境變量配置成功。安裝Anaconda

PyTorch是一個開源的機器學習框架，它提供了靈活的深度學習工具，并支持動態(tài)計算圖（亦即即時執(zhí)行）。這一特性使得研究人員和開發(fā)者能夠更加直觀地構(gòu)建和調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡模型。此外，PyTorch還配備了豐富的API，以加速深度學習任務的實現(xiàn)。它在計算機視覺、自然語言處理、強化學習等多個領(lǐng)域得到了廣泛的應用。安裝PyTorch框架

①PyTorch官網(wǎng)②確定安裝命令選擇適合您環(huán)境的選項，復制提示框內(nèi)的命令，然后在命令行界面執(zhí)行該安裝命令，如圖所示。命令如下：condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocpuonly-cpytorch安裝PyTorch框架

③確認安裝是否成功。在命令行界面輸入`python`命令，以啟動Python環(huán)境。接著利用`import`命令導入torch庫，通過調(diào)用randn()函數(shù)創(chuàng)建一個3行5列的隨機張量，并使用print()函數(shù)將其輸出。具體實現(xiàn)代碼如下：importtorchprint(torch.randn(3,5))若能正確執(zhí)行則表示PyTorch安裝成功，運行效果如圖所示安裝PyTorch框架

訪問PyCharm官網(wǎng)并進入下載頁面，你會發(fā)現(xiàn)PyCharm提供社區(qū)版和專業(yè)版兩種選擇，您可以根據(jù)需要下載社區(qū)版。安裝Pycharm訪問PyCharm官網(wǎng)并進入下載頁面，你會發(fā)現(xiàn)PyCharm提供社區(qū)版和專業(yè)版兩種選擇，您可以根據(jù)需要下載社區(qū)版，如圖1-7所示。

①數(shù)據(jù)準備：導入庫，生成數(shù)據(jù)樣本，繪制散點圖。②數(shù)據(jù)加載器：使用`DataLoader`和`TensorDataset`處理數(shù)據(jù)。③定義模型和優(yōu)化器：創(chuàng)建線性模型，定義損失函數(shù)，選擇SGD優(yōu)化器。④訓練模型：執(zhí)行前向傳播、損失計算、梯度清零、反向傳播和參數(shù)更新。⑤繪制擬合直線：展示數(shù)據(jù)散點圖和模型擬合直線，對比真實與預測曲線。構(gòu)建線性回歸模型

①數(shù)據(jù)準備使用`import`導入torch、matplotlib庫，其中matplotlib庫用來顯示運行結(jié)果。importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt構(gòu)建線性回歸模型

使用sklearn庫中的make_regression()函數(shù)來隨機生成100個數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)為二維的點(x,y)。函數(shù)的幾個參數(shù)（1）n_samples要生成的樣本數(shù)為100；（2）n_features特征值為1；（3）noise噪聲值為10；（4）bias偏置為0.48；（5）random_state固定隨機數(shù)種子0；（6）coef參數(shù)為True，則返回coef，否則只返回x,y。構(gòu)建線性回歸模型

使用PyTorch框架繪制散點圖

②構(gòu)建數(shù)據(jù)加載器在PyTorch庫中，我們經(jīng)常利用其內(nèi)置的TensorDataset類和DataLoader類來處理數(shù)據(jù)集。DataLoader是一個功能強大的工具，它支持在模型訓練過程中對數(shù)據(jù)進行批處理、隨機打亂以及并行加載，從而極大地提高了數(shù)據(jù)處理和模型訓練的效率與便捷性。構(gòu)建線性回歸模型

構(gòu)建數(shù)據(jù)加載器構(gòu)建線性回歸模型

③定義線性模型、損失函數(shù)與優(yōu)化器

在PyTorch框架中，我們引入了torch.nn和torch.optim這兩個模塊。隨后，我們創(chuàng)建了一個線性層實例，這代表了一個基礎(chǔ)的線性回歸模型，其輸入和輸出維度均設(shè)定為1。緊接著，我們定義了均方誤差損失函數(shù)（MeanSquaredErrorLoss），該函數(shù)常用于處理回歸問題。最終，我們選擇了隨機梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）作為優(yōu)化策略，并將學習率參數(shù)設(shè)置為0.01。構(gòu)建線性回歸模型

④訓練模型

采用梯度下降法進行模型訓練，設(shè)定了10次的訓練迭代次數(shù)。在每次迭代過程中，模型將完整地遍歷一次數(shù)據(jù)集。在每個迭代周期內(nèi)，利用PyTorch的數(shù)據(jù)加載器（dataloader）對數(shù)據(jù)集進行分批處理，并將分批后的數(shù)據(jù)提供給模型。構(gòu)建線性回歸模型

⑤繪制擬合直線

為了評估擬合效果，我們將原始數(shù)據(jù)與通過擬合得到的直線共同展示于一張圖表中。數(shù)據(jù)以散點圖的形式呈現(xiàn)，隨后在該圖上繪制出擬合直線。鑒于我們在生成樣本點的過程中已經(jīng)設(shè)定了真實的線性關(guān)系，因此，我們將在圖表中同時展示這兩條直線。繪制擬合直線

繪制擬合直線

模型擬合數(shù)據(jù)與真實值對比（迭代次數(shù)10）

模型擬合數(shù)據(jù)與真實值對比（迭代次數(shù)1）

模型擬合數(shù)據(jù)與真實值對比（迭代次數(shù)10）課堂測評1.學生自評實踐體驗情況。2.小組分享討論成果。課堂小結(jié)1.回顧本節(jié)課的重點內(nèi)容2.布置課后拓展閱讀和思考任務謝謝大家，下次課見！選用《信息技術(shù)課程標準（2021年版）》新型活頁式教材我們畢業(yè)啦其實是答辯的標題地方第2章數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)標注課前答題1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。教學重點：1.數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注的基本概念。2.數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注的發(fā)展歷程與未來展望。3.Kaggle房價數(shù)據(jù)獲取與處理實驗。4.酒店評論的情感傾向標注實驗。人工智能浪潮下的數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)標注0302數(shù)據(jù)采集和處理2.10302數(shù)據(jù)采集概念數(shù)據(jù)采集是指從各種來源系統(tǒng)地獲取信息的過程，其目的是為了構(gòu)建數(shù)據(jù)集以支持后續(xù)地數(shù)據(jù)分析和模型訓練。0302數(shù)據(jù)采集的類型01傳感器數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)是通過各種物理傳感器獲取的實時數(shù)據(jù)，能夠監(jiān)測和記錄環(huán)境的變化。02網(wǎng)絡數(shù)據(jù)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)是通過網(wǎng)絡抓取或API接口獲取的各種信息，用于社交媒體分析、市場研究和用戶行為分析。03數(shù)據(jù)庫提取數(shù)據(jù)庫提取是從已有數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)的過程，常用于需要分析歷史數(shù)據(jù)或使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的項目。04手動輸入手動輸入數(shù)據(jù)是通過問卷調(diào)查、實驗記錄和訪談等方式收集的數(shù)據(jù)。適用于特定領(lǐng)域的小規(guī)模研究。0302數(shù)據(jù)采集的過程確定目標01選擇數(shù)據(jù)源02數(shù)據(jù)搜集03數(shù)據(jù)存儲04數(shù)據(jù)驗證05030201

確定目標清晰界定待解問題，明確數(shù)據(jù)在其中的關(guān)鍵作用，確保數(shù)據(jù)收集與分析有的放矢。精確設(shè)定所需數(shù)據(jù)的類型、數(shù)量及質(zhì)量標準，確保數(shù)據(jù)滿足模型訓練與分析的嚴格需求。數(shù)據(jù)需求問題定義030202

選擇數(shù)據(jù)源傳感器當目標聚焦于實時監(jiān)控環(huán)境變化時，選擇傳感器作為數(shù)據(jù)源，能夠?qū)崟r、準確地獲取環(huán)境參數(shù)，為分析提供可靠依據(jù)。網(wǎng)絡對于分析公眾輿論或用戶行為等任務，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)源（如社交媒體）能提供海量、實時的數(shù)據(jù)，是獲取此類數(shù)據(jù)的理想選擇?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)庫在需要使用歷史數(shù)據(jù)進行分析時，從已有數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)是一種高效的方法，能迅速獲取所需歷史數(shù)據(jù)。030203

數(shù)據(jù)搜集工具選擇確保數(shù)據(jù)收集工具與數(shù)據(jù)來源相匹配，以實現(xiàn)高效、準確的數(shù)據(jù)采集，為數(shù)據(jù)分析提供可靠基礎(chǔ)。采集方法在數(shù)據(jù)采集過程中，運用專業(yè)方法確保數(shù)據(jù)準確性。對手動輸入的數(shù)據(jù)，需確保輸入規(guī)范、一致，以減少人為錯誤。030204

數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)存儲過程中，選擇合適的數(shù)據(jù)格式至關(guān)重要，以確保數(shù)據(jù)的易讀性和兼容性，為后續(xù)處理分析奠定堅實基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)格式根據(jù)數(shù)據(jù)類型（如結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）和應用需求，需選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，以滿足數(shù)據(jù)存儲和查詢的需求。數(shù)據(jù)庫選擇030205

數(shù)據(jù)驗證數(shù)據(jù)驗證是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵，在收集存儲后需對數(shù)據(jù)進行清洗，處理缺失值、重復值和異常值，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗為確保數(shù)據(jù)準確性，需進行嚴格的一致性檢查。驗證不同數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)點間是否一致，避免數(shù)據(jù)來源差異引發(fā)的錯誤。一致性檢查02數(shù)據(jù)采集的發(fā)展歷程01規(guī)則和符號推理02轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法03海量數(shù)據(jù)和自動化采集04跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集與融合05未來發(fā)展0201早期階段-規(guī)則和符號推理人工智能的起步可以追溯到20世紀50年代，當時的AI研究主要集中在基于規(guī)則的符號推理和專家系統(tǒng)上，數(shù)據(jù)采集的方式相對簡單且基礎(chǔ)，并不突出。早期AI的局限當時的數(shù)據(jù)采集技術(shù)和方法還很原始，但這一階段為后來的AI技術(shù)奠定了理論基礎(chǔ)，尤其是在知識表示和符號推理方面的探索。原始數(shù)據(jù)采集0202轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法規(guī)則推理的局限數(shù)據(jù)驅(qū)動的學習方法在處理復雜和動態(tài)環(huán)境時展現(xiàn)出巨大潛力，推動AI研究轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。數(shù)據(jù)驅(qū)動的學習和機器學習方法的興起，標志著AI研究逐步進入“數(shù)據(jù)時代”，數(shù)據(jù)采集的作用日益凸顯。數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)勢機器學習方法的興起01020403AI研究的數(shù)據(jù)時代隨著研究的深入，AI界逐漸認識到基于規(guī)則推理的專家系統(tǒng)存在局限性，特別是在處理復雜和動態(tài)環(huán)境時。決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等機器學習方法逐漸取代傳統(tǒng)的符號推理方法，成為AI研究的主流。0203海量數(shù)據(jù)和自動化采集復雜和多樣化的數(shù)據(jù)類型AI開始處理更加復雜和多樣化的數(shù)據(jù)類型，深度學習算法能夠自動提取數(shù)據(jù)中的高級特征，提高AI的性能。深度學習的突破隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算和計算能力的快速發(fā)展，深度學習在人工智能中取得了突破性進展，成為AI發(fā)展的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)采集的方式和技術(shù)數(shù)據(jù)采集的方式和技術(shù)發(fā)生了深刻變革，大數(shù)據(jù)技術(shù)應運而生，極大地推動了AI模型的訓練和優(yōu)化。0204跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集與融合隨著人工智能應用領(lǐng)域的不斷擴展，AI系統(tǒng)需要融合來自不同領(lǐng)域和傳感器的多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與應用數(shù)據(jù)采集逐漸邁向跨領(lǐng)域、跨模態(tài)的整合，尤其在自動駕駛、智慧城市、智能醫(yī)療等領(lǐng)域。跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集與融合AI系統(tǒng)通過融合來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，如攝像頭、激光雷達、GPS、溫度傳感器、心電圖等。AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合能力0205

未來發(fā)展隨著數(shù)據(jù)量的激增和數(shù)據(jù)采集范圍的擴展，數(shù)據(jù)隱私和安全問題逐漸成為AI發(fā)展中的重要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)隱私與安全的挑戰(zhàn)為了應對數(shù)據(jù)隱私和安全問題，差分隱私技術(shù)、聯(lián)邦學習、加密技術(shù)等被提出，在不泄露個人隱私的情況下利用數(shù)據(jù)進行模型訓練和優(yōu)化。隱私保護技術(shù)0302數(shù)據(jù)標注2.20302數(shù)據(jù)標注概念數(shù)據(jù)標注是指在原始數(shù)據(jù)上添加標簽或注釋的過程。該過程通過人為或半自動化的方式，將數(shù)據(jù)進行分類、標記或注釋，使得模型能夠理解并處理這些數(shù)據(jù)。0302分類標注最常見的數(shù)據(jù)標注形式，指為每個數(shù)據(jù)實例分配一個類別標簽，適用于圖像分類、文本情感分析和垃圾郵件檢測等任務?；貧w標注序列標注用于為數(shù)據(jù)點分配數(shù)值標簽，適用于連續(xù)變量預測的任務，如房價預測和天氣預報，通過精確數(shù)值描述輸出結(jié)果。適用于時間序列或文本數(shù)據(jù)，為序列中的每個元素進行標注，如命名實體識別、語音識別和基因序列分析等。數(shù)據(jù)標注的類型0302邊界框標注在圖像中為特定對象繪制邊界框，幫助模型識別對象的位置信息。廣泛應用于物體檢測任務中，如自動駕駛、安防監(jiān)控、零售等領(lǐng)域。語義分割關(guān)鍵點標注與邊界框標注不同，為圖像中的每個像素分配類別標簽它適用于需要精準識別每個像素的任務，如醫(yī)學影像處理、自動駕駛。標注圖像或視頻中的關(guān)鍵點位置信息，如人臉識別中的眼睛、嘴巴等點。廣泛應用于姿態(tài)識別、動作捕捉等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)標注的類型0302關(guān)系標注不僅需要對個體對象進行標注，還需要標注不同對象之間的關(guān)系。如知識圖譜構(gòu)建任務中標注實體之間的關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)標注的類型0302數(shù)據(jù)標注的過程定義標注規(guī)范標注審核與質(zhì)檢數(shù)據(jù)存儲與管理持續(xù)優(yōu)化與反饋數(shù)據(jù)標注執(zhí)行選擇標注工具制定詳細的標注指南和標準，確保不同標注員在標注過程中保持一致性。根據(jù)任務類型選擇合適的標注工具，不同工具具有各自的功能，支持標簽管理、自動標注、團隊協(xié)作等。由專業(yè)標注員或使用自動化工具對數(shù)據(jù)進行標注，需要經(jīng)過培訓，理解標注規(guī)范，并確保標注的準確性和一致性。完成標注后，通過多輪審核確保標注結(jié)果的質(zhì)量，在人工審核中，可能會引入多標注員交叉驗證以減少主觀偏差。標注完成的數(shù)據(jù)應以結(jié)構(gòu)化的格式存儲，同時，需要確保數(shù)據(jù)的安全性和便于后續(xù)模型訓練和分析的管理流程。在模型訓練或部署過程中，數(shù)據(jù)標注可能需要持續(xù)更新和優(yōu)化，通過反饋機制，不斷改進標注質(zhì)量。02數(shù)據(jù)標注的發(fā)展歷程早期階段計算機輔助標注與半自動化（1950s-2000s）（2000s-2010s）（2010s-2020s）眾包標注與大規(guī)模數(shù)據(jù)集（2020s至今）自動化標注與深度學習驅(qū)動未來發(fā)展0301

早期階段人工標注的局限性人工標注的效率較低，且容易受到人為偏差的影響，因此隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)標注的需求逐漸擴大，人工標注的方式逐漸顯得力不從心。早期標注方式在20世紀50年代至90年代，人工智能研究還處于初步探索階段，數(shù)據(jù)標注的方式非?；A(chǔ)，主要依賴人工輸入和專家知識。標注方式的基礎(chǔ)性由于當時的計算機硬件和軟件都非常有限，數(shù)據(jù)集的規(guī)模相對較小，且主要集中在符號推理和規(guī)則學習等領(lǐng)域。030202

計算機輔助標注與半自動化隨著計算機硬件和網(wǎng)絡技術(shù)的飛速發(fā)展，標注工具和平臺的出現(xiàn)大大提高了標注的效率。標注工具與平臺半自動化的標注方式，不僅節(jié)省了大量的時間和勞動力成本，也在一定程度上減少了人為標注誤差。半自動化標注這一時期的數(shù)據(jù)標注仍然依賴大量的人工參與，且對于一些復雜的標注任務，機器輔助標注的準確性仍然不高。依賴人工參與030203

眾包標注與大規(guī)模數(shù)據(jù)集眾包標注是指通過互聯(lián)網(wǎng)平臺將標注任務分發(fā)給廣泛的網(wǎng)絡用戶，利用大眾的力量高效地完成數(shù)據(jù)標注。通過眾包標注，數(shù)據(jù)采集的速度和規(guī)模得到了極大的提升，尤其是在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域。眾包標注也面臨一些挑戰(zhàn)，特別是標注質(zhì)量的控制，如何確保每個標注結(jié)果的準確性和一致性。許多眾包平臺會采取質(zhì)量審查機制，通過設(shè)置多個標注員進行交叉驗證，確保標注質(zhì)量。眾包標注數(shù)據(jù)采集質(zhì)量控制質(zhì)量審查0204自動化標注與深度學習驅(qū)動隨著深度學習的突破，自動化標注技術(shù)逐漸成熟，AI系統(tǒng)能夠?qū)?shù)據(jù)進行初步標注并逐步提高標注的精確度。自動化標注的進步自動標注在速度上大大超越人工標注，在一些特定任務上，準確性也能達到與人工標注相當?shù)乃?。完全自動標注還存在技術(shù)瓶頸和挑戰(zhàn)，但在標注效率和應用范圍上的潛力巨大，展現(xiàn)出巨大的發(fā)展前景。標注速度與精度自動標注技術(shù)仍然依賴于大規(guī)模的標注數(shù)據(jù)集進行訓練，對于某些復雜或細粒度的任務，仍然需要人工干預和后期修正。標注數(shù)據(jù)集的依賴01020403技術(shù)瓶頸和挑戰(zhàn)030205未來發(fā)展智能標注時代AI技術(shù)飛躍，數(shù)據(jù)標注邁向智能化、自動化，深度學習、遷移學習等技術(shù)加速標注效率與精度提升。多模態(tài)標注未來多模態(tài)數(shù)據(jù)普及，數(shù)據(jù)標注跨越單一模態(tài)，實現(xiàn)文本、圖像、語音等多形式融合與標注，拓寬應用邊界。0302應用實踐2.30302任務一：Kaggle房價數(shù)據(jù)獲取與處理0302理解Kaggle平臺學習數(shù)據(jù)觀察分析了解分類特征編碼的方法，以及如何將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征以供模型使用。了解分類特征編碼學習特征歸一化的方法，以及如何應用多項式和交互特征來增強模型的預測能力。學習特征歸一化掌握數(shù)據(jù)標準化的概念和過程，以及其在機器學習中的重要性。掌握數(shù)據(jù)標準化理解Kaggle平臺的功能和使用方法，包括數(shù)據(jù)集的瀏覽和下載。學習如何觀察和分析數(shù)據(jù)，識別并處理異常值和缺失值。任務目標0302Kaggle平臺是一個致力于數(shù)據(jù)科學與機器學習競賽的在線社區(qū)，為數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的研究者及機器學習的愛好者提供了一個展示其專業(yè)技能、解決實際問題并參與獎項角逐的場所。Kaggle平臺介紹在預覽或下載數(shù)據(jù)之前，您必須先注冊賬戶，隨后進行登錄，只有登錄后，才能訪問數(shù)據(jù)集、下載數(shù)據(jù)、參與競賽等，所以登錄是使用Kaggle平臺的必要步驟。注冊登錄Kaggle任務實現(xiàn)登錄Kaggle平臺0302任務實現(xiàn)下載數(shù)據(jù)篩選和排序數(shù)據(jù)您可以通過不同的篩選和排序功能，快速找到您所需要的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集的詳細描述將為您提供關(guān)于數(shù)據(jù)集的背景信息、數(shù)據(jù)采集方法、數(shù)據(jù)處理過程以及數(shù)據(jù)集的應用場景等重要信息。檢索房價數(shù)據(jù)集通過在搜索框內(nèi)輸入“Houseprice”，您可以檢索到與房價相關(guān)的數(shù)據(jù)集，并在左側(cè)對數(shù)據(jù)集進行篩選，包括按時間、大小以及數(shù)據(jù)文件類型等條件來篩選符合需求的數(shù)據(jù)集。瀏覽數(shù)據(jù)集點擊“Dataset”標簽頁，您將能夠訪問并瀏覽數(shù)據(jù)集，在這個標簽頁中，您可以詳細查看數(shù)據(jù)集相關(guān)的信息，包括數(shù)據(jù)集的名稱、來源、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量大小以及數(shù)據(jù)集的具體描述。01020303任務實現(xiàn)下載數(shù)據(jù)查看數(shù)據(jù)集信息選擇“FeatureEngineeringforHousePrices”數(shù)據(jù)集，點擊“Datasource”鏈接，訪問“房價預測”數(shù)據(jù)集頁面，登錄后，請選擇“Data”選項卡，查看數(shù)據(jù)集的基本信息。下載數(shù)據(jù)集在選項卡中找到“DownloadAll”按鈕，以下載包含所有數(shù)據(jù)的壓縮包，該壓縮包內(nèi)含一個名為“train.csv”的文件，這是接下來需要處理的數(shù)據(jù)集，使用Excel打開“train.csv”文件瀏覽數(shù)據(jù)。03任務實現(xiàn)觀察數(shù)據(jù)處理大數(shù)據(jù)集鑒于原始數(shù)據(jù)集的規(guī)模龐大，建議創(chuàng)建一個新的house.xlsx文件，并將前8行數(shù)據(jù)復制過去，以便后續(xù)處理，這樣做可以提高數(shù)據(jù)處理效率，并避免對完整數(shù)據(jù)集進行不必要的操作。觀察數(shù)據(jù)內(nèi)容觀察數(shù)據(jù)文件內(nèi)容，盡管ID字段有助于我們識別各個樣本（即每行數(shù)據(jù)），但它并不包含對后續(xù)模型訓練有價值的信息，因此可以考慮移除該列，以簡化數(shù)據(jù)集并減少不必要的計算。0302任務實現(xiàn)異常值處理四分位數(shù)定義四分位數(shù)是將數(shù)據(jù)集分為四等分的特定數(shù)值，第一四分位數(shù)（Q1）代表25%數(shù)據(jù)小于此值，第三四分位數(shù)（Q3）代表75%數(shù)據(jù)小于此值。四分位數(shù)間距四分位數(shù)間距（IQR）是第三四分位數(shù)與第一四分位數(shù)之差，反映數(shù)據(jù)集中間50%的分布區(qū)間，其計算公式為IQR=Q3-Q1。異常值識別在“LotArea”列中，通過計算四分位數(shù)間距（IQR）識別異常值；排序后數(shù)據(jù)集顯示，14115和14260超出正常范圍，被識別為異常值。02任務實現(xiàn)缺失值處理缺失值定義缺失值指數(shù)據(jù)集中未記錄或無法獲取的觀測值，常見于數(shù)據(jù)處理，且可能對機器學習模型效能產(chǎn)生負面影響。缺失值處理方法平均值填充法處理缺失值的方法包括刪除法、預測法和填充法；刪除法雖簡單但易減少數(shù)據(jù)量，預測法適用于缺失值比例不高情況，填充法則適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。我們采用平均值填充法處理缺失值，將缺失值視為0，計算得出平均值約等于65，因此將“NA”標記替換為65以填充缺失值。0302任務實現(xiàn)特征處理對數(shù)據(jù)進行標準化處理，使其均值為0，標準差為1；包括計算平均數(shù)、標準差，并轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)點為標準化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標準化處理將標準化后的數(shù)據(jù)進一步調(diào)整至-1至1的范圍，通過識別最小值和最大值，計算差額并除以總差額得到最終數(shù)值。調(diào)整數(shù)據(jù)范圍至-1至1構(gòu)建非線性特征組合，如房屋面積與臥室數(shù)量的平方項，以捕捉特征間的復雜非線性關(guān)系。創(chuàng)建多項式特征0302任務實現(xiàn)特征處理交互特征構(gòu)建特征組合，如房屋面積與建造年份的乘積，以揭示特征間的相互作用，如面積大且建造早的房產(chǎn)價格可能較低。分類特征編碼為了確保機器學習模型能夠有效地處理分類變量，將分類變量通過獨熱編碼、標簽編碼或二進制編碼等方法轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征。0302任務二：酒店評論的情感傾向標注0302任務目標數(shù)據(jù)標注與情感分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與情感識別掌握文本標注的準確方法，能夠根據(jù)文本的實際內(nèi)容，進行恰當?shù)那楦袠俗?。文本標注和情感標注學習情感分析的基本概念，了解情感極性的分類標準，如積極、消極、中性的劃分。情感分析基礎(chǔ)概念掌握數(shù)據(jù)清洗的基本技巧，特別是有效去除重復數(shù)據(jù)的方法，為情感分析提供干凈、準確的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)清洗與預處理理解數(shù)據(jù)標注在情感分析中的關(guān)鍵作用，通過精準標注情感傾向，助力構(gòu)建智能情感分析系統(tǒng)。學會查看和分析包含評論數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化文件，能夠準確識別評論中的主題、情感及觀點。0302任務實現(xiàn)標注準備在著手數(shù)據(jù)標注任務之前，首要步驟是打開那些需要細致處理的評論數(shù)據(jù)文件，文件包含了客戶對酒店的評論信息，主要由編號和評論內(nèi)容兩部分組成。查看數(shù)據(jù)在進行數(shù)據(jù)標注之前，對數(shù)據(jù)進行清洗，以移除其中的重復條目；在“數(shù)據(jù)”標簽頁中，利用“重復項”功能，點擊“刪除重復項”按鈕，系統(tǒng)清除重復的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗0302任務實現(xiàn)文本標注情感分析定義情感分析是識別與分類文本中情感傾向、主觀信息或情緒狀態(tài)的關(guān)鍵技術(shù)，通過算法和工具確定文本的情感色彩，判斷為積極、消極還是中性。010302任務實現(xiàn)文本標注積極情感極性積極情感極性表現(xiàn)為對某事物的滿意、愉悅和贊賞等正面情緒反應，是情感分析中的一類重要極性。消極情感極性消極情感極性表現(xiàn)為對某事物的不滿、憤怒和失望等負面情緒反應，是情感分析中另一類重要的極性。中性情感極性中性情感極性表現(xiàn)為缺乏明顯正面或負面情緒色彩的客觀事實陳述或信息查詢行為。情感極性分類0302情感標注執(zhí)行根據(jù)評論文本的內(nèi)容，執(zhí)行情感標注，以確定其情感傾向（正面、負面或中性），并將其標注在評論文本之后，確保情感分析的準確性與高效性。02任務實現(xiàn)文本標注02做一做創(chuàng)建一個綜合流程圖，展示從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)標注的完整工作流程。一、實訓標題二、實訓描述圖中應包括：目標定義、數(shù)據(jù)源選擇、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注步驟（包括標注規(guī)范、工具選擇、數(shù)據(jù)標注執(zhí)行、審核與質(zhì)檢）、數(shù)據(jù)存儲和管理，以及如何通過反饋機制優(yōu)化整個流程。請解釋每個流程節(jié)點的作用及其在數(shù)據(jù)質(zhì)量控制中的重要性。討論0302課堂測評1.學生自評實踐體驗情況。2.小組分享討論成果。0302課堂小結(jié)1.回顧本節(jié)課的重點內(nèi)容2.布置課后拓展閱讀和思考任務謝謝大家，下次課見！選用《信息技術(shù)課程標準（2021年版）》新型活頁式教材我們畢業(yè)啦其實是答辯的標題地方3.1機器學習的入門與基礎(chǔ)第3章機器學習的應用機器學習背景、類型和基本數(shù)學知識

課前答題1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。教學難點：1.機器學習的定義；2.機器學習的類型的區(qū)別；3.機器學習應用案例教學難點：1.Kmeans算法。課前答題1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。智能語音助手什么是機器學習？

機器學習是人工智能的一個分支，它使計算機能夠在不進行明確編程的情況下從數(shù)據(jù)中學習并做出預測或決策。簡而言之，機器學習讓計算機通過數(shù)據(jù)和統(tǒng)計方法自我優(yōu)化，以執(zhí)行特定任務。機器學習的特點（1）數(shù)據(jù)處理與分析機器學習提供了一種高效的數(shù)據(jù)處理與分析方法，能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，為決策提供支持。（2）自動化與智能化：機器學習使得計算機能夠自動完成一些復雜的任務，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等，從而提高了工作效率和準確性。（3）預測與決策支持：機器學習模型能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測未來趨勢，為企業(yè)和個人提供決策支持。（4）個性化服務：機器學習能夠根據(jù)用戶的偏好和行為提供個性化服務。（5）推動科技進步：機器學習作為人工智能的核心技術(shù)之一，推動了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。同時，它也促進了其他領(lǐng)域的技術(shù)進步，如計算機視覺、自然語言處理、機器人技術(shù)等。（6）社會與經(jīng)濟價值：機器學習在醫(yī)療、金融、教育、交通等領(lǐng)域的應用機器學習的發(fā)展機器學習的發(fā)展機器學習的類型根據(jù)學習方式分類：監(jiān)督學習是最常見的類型，它使用已標記的訓練數(shù)據(jù)來訓練模型，以便能夠?qū)π碌?、未見過的數(shù)據(jù)進行預測或分類。無監(jiān)督學習則不使用已標記的數(shù)據(jù)，而是從未標記的數(shù)據(jù)中尋找隱藏的模式和結(jié)構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行分組或聚類。半監(jiān)督學習結(jié)合了監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的特點，使用部分已標記和大量未標記的數(shù)據(jù)進行訓練。強化學習通過獎勵和懲罰機制讓智能體在與環(huán)境的交互中學習最佳行為策略。

機器學習的類型---監(jiān)督學習

泛化能力：監(jiān)督學習的目標是使模型具有泛化能力，即能夠準確地預測新的、未見過的數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)這一點，模型需要在訓練過程中避免過擬合和欠擬合，如圖所示，以確保其能夠在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色。機器學習的類型---監(jiān)督學習常用算法線性回歸（LinearRegression）：線性回歸是一種用于預測連續(xù)數(shù)值的監(jiān)督學習算法。它通過找到最佳擬合直線（或超平面）來建立輸入變量與輸出變量之間的線性關(guān)系如圖所示。線性回歸常用于房價預測、股票價格預測等場景。機器學習的類型---監(jiān)督學習常用算法決策樹（DecisionTree）：決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)的監(jiān)督學習模型如圖所示。它通過遞歸地選擇最優(yōu)特征進行劃分，構(gòu)建出一系列決策規(guī)則來實現(xiàn)分類或回歸。決策樹易于理解和解釋，常用于信用評估、醫(yī)學診斷等場景。機器學習的類型---無監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習（UnsupervisedLearning）是機器學習中的一種方法，與監(jiān)督學習不同，它在訓練過程中不使用帶有標簽的數(shù)據(jù)。無監(jiān)督學習的目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)、規(guī)律或模式，而不需要事先知道這些結(jié)構(gòu)或模式是什么。在無監(jiān)督學習中，模型僅接收輸入數(shù)據(jù)，并嘗試通過統(tǒng)計分析、聚類、降維等技術(shù)來揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性。①無標簽數(shù)據(jù)：②發(fā)現(xiàn)內(nèi)在結(jié)構(gòu)：③靈活性：④難以評估性能：⑤算法多樣性：無監(jiān)督學習的特點機器學習的類型---無監(jiān)督學習常用算法聚類算法：K-means聚類：這是一種常見的聚類算法，它將數(shù)據(jù)分成K個簇，每個簇由一個質(zhì)心代表，如圖所示。算法通過迭代更新質(zhì)心和重新分配數(shù)據(jù)點來優(yōu)化簇內(nèi)的相似性。機器學習的類型---半監(jiān)督學習半監(jiān)督學習（Semi-SupervisedLearning）是機器學習領(lǐng)域中的一種方法，它結(jié)合了監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的特點。在這種學習模式下，模型同時利用少量的標記數(shù)據(jù)（labeleddata）和大量的未標記數(shù)據(jù)（unlabeleddata）進行訓練。半監(jiān)督學習的目標是提高模型的學習效率和泛化能力，通過利用未標記數(shù)據(jù)中的信息來增強對標記數(shù)據(jù)的理解和學習如圖所示。機器學習的類型---強化學習強化學習（ReinforcementLearning,RL）是機器學習領(lǐng)域中的一個重要分支，它研究的是智能體（agent）在與環(huán)境（environment）的交互過程中，如何通過學習策略（policy）以最大化累積獎勵（cumulativereward）的問題。在強化學習中，智能體不會直接得到正確的行為指導，而是必須通過嘗試和錯誤（trialanderror）來發(fā)現(xiàn)哪些行為能夠帶來最大的獎勵。機器學習的類型---強化學習常用算法Q-learning特點：Q-learning是一種無模型、非策略的強化學習算法，它使用Bellman方程估計最佳動作值函數(shù)，該方程迭代地更新給定狀態(tài)動作對的估計值。Q-learning以其簡單性和處理大型連續(xù)狀態(tài)空間的能力而聞名。應用場景：適用于各種游戲、機器人控制等任務。策略梯度方法（PolicyGradientsMethods）特點：策略梯度方法直接對策略進行參數(shù)化，并通過梯度上升來優(yōu)化策略。這種方法適用于連續(xù)動作空間或需要直接輸出動作概率的場景。應用場景：常用于機器人控制、金融交易等領(lǐng)域?；緮?shù)學知識（1）線性代數(shù)的基本術(shù)語①向量（Vector）向量是線性代數(shù)中最基礎(chǔ)的概念之一，它是一個有大小和方向的量，可以表示為有序?qū)崝?shù)對或數(shù)組。在機器學習中，向量常用于表示數(shù)據(jù)的特征。②

矩陣（Matrix）矩陣是由行和列組成的數(shù)字表格，可以表示為[a_{ij}]m×n。線性代數(shù)在機器學習中的應用（1）數(shù)據(jù)表示和處理：通過計算特征向量的均值和標準差，可以對數(shù)據(jù)進行標準化處理，以提高機器學習算法的性能。（2）模型構(gòu)建和訓練：許多機器學習算法需要解決線性方程組或近似解決線性方程組的問題，如線性回歸、支持向量機、樸素貝葉斯等，都是基于線性代數(shù)原理構(gòu)建的，（3）優(yōu)化算法：機器學習中的優(yōu)化算法，如梯度下降、牛頓法等，都涉及到線性代數(shù)的知識。（4）深度學習：神經(jīng)網(wǎng)絡中的各種運算，如權(quán)重更新、激活函數(shù)等，都涉及到線性代數(shù)的知識。基本數(shù)學知識---最小二乘法用python編程實現(xiàn)（最小二乘法）小結(jié)

1.分組討論機器學習對未來社會的影響。2.分享專業(yè)中可能應用機器學習的場景。討論

K-means算法是一種基于迭代優(yōu)化的聚類算法，其核心思想是將數(shù)據(jù)集劃分為K個簇，使得每個數(shù)據(jù)點都屬于最近的簇，并且簇的中心（質(zhì)心）是所有數(shù)據(jù)點的平均值。聚類算法---K-means

1、數(shù)據(jù)探索與理解揭示分布模式：能直觀展現(xiàn)數(shù)據(jù)分布，通過聚合相似數(shù)據(jù)點，發(fā)現(xiàn)如客戶消費群體等不同模式。挖掘特征關(guān)聯(lián)：可以揭示數(shù)據(jù)特征內(nèi)在聯(lián)系，例如在汽車數(shù)據(jù)集中，呈現(xiàn)價格、馬力和油耗等特征的關(guān)聯(lián)組合。2、數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)簡化：將大量數(shù)據(jù)點劃分到聚類中，以聚類中心代表數(shù)據(jù)，可用于圖像識別等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量壓縮。異常值識別：能找出遠離聚類中心的數(shù)據(jù)點，用于網(wǎng)絡流量等數(shù)據(jù)中的異常值檢測。3、支持其他分析方法助力分類算法：為分類算法提供先驗知識，如在文本分類前先聚類來輔助分類。構(gòu)建推薦系統(tǒng)：對用戶或物品聚類，在電商平臺等場景下，提高推薦的精準度。聚類算法---K-means

步驟：（1）初始化：選擇要將數(shù)據(jù)集分成K個簇，然后隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始簇中心（質(zhì)心）。（2）分配：計算每個數(shù)據(jù)點到K個簇中心的距離，并將每個數(shù)據(jù)點分配到距離其最近的簇中心，每個數(shù)據(jù)點只能屬于一個簇。（3）更新：根據(jù)分配的數(shù)據(jù)點更新簇中心點，這是通過計算屬于每個簇的數(shù)據(jù)點的平均值來實現(xiàn)的。（4）重復：重復分配和更新步驟，直到簇中心點不再發(fā)生變化，或者達到預定的迭代次數(shù)。（5）輸出：得到K個簇和每個簇的中心點。聚類算法---K-means

特點：

1.易于實現(xiàn)和理解：K-means算法步驟簡單明了，易于實現(xiàn)和理解。2.計算效率高：適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，計算效率較高。3.需要手動指定簇的個數(shù)K：K值的選擇會影響到最終聚類效果，需要用戶根據(jù)經(jīng)驗和數(shù)據(jù)特點進行設(shè)定。4.對初始質(zhì)心敏感：初始的簇中心點的隨機選擇可能導致不同的聚類結(jié)果，可能陷入局部最優(yōu)解。適用于處理高維數(shù)據(jù)：在高維數(shù)據(jù)空間中，K-means算法仍然能夠保持較好的聚類效果。聚類算法---K-means

應用場景K-means算法在多個領(lǐng)域都有廣泛的應用，包括但不限于：1.文檔分類和聚類：在信息檢索和文本挖掘中，K-means算法常用于對文檔進行聚類，識別出文檔組中的相似性。2.物品傳輸優(yōu)化：在物流領(lǐng)域，K-means算法可以應用于物品傳輸優(yōu)化，找到最佳發(fā)射位置和行車路線。3.犯罪地點識別：在安全領(lǐng)域，K-means算法可以用于識別犯罪地點，分析犯罪類別和地點之間的關(guān)聯(lián)。4.客戶分類：在市場營銷領(lǐng)域，K-means算法常用于客戶分類，幫助營銷人員改善客戶群并制定特定的廣告策略。5.球隊狀態(tài)分析：在體育領(lǐng)域，K-means算法可以用于球隊狀態(tài)分析，識別出球員的不同狀態(tài)模式。聚類算法---K-means

典型代碼聚類算法--K-means

典型代碼聚類算法---K-means

（1）導入了必要的庫：numpy用于數(shù)值計算，sklearn.cluster中的KMeans用于執(zhí)行K-means聚類，matplotlib.pyplot用于數(shù)據(jù)可視化，sklearn.datasets中的make_blobs用于生成模擬數(shù)據(jù)。（2）使用make_blobs函數(shù)生成了一個包含300個樣本、2個特征、3個簇的模擬數(shù)據(jù)集。（3）使用matplotlib可視化了原始數(shù)據(jù)。（4）創(chuàng)建了一個KMeans對象，并指定了簇的數(shù)量n_clusters為3（與數(shù)據(jù)集中的真實簇數(shù)量一致），然后使用fit_predict方法對數(shù)據(jù)進行聚類，得到每個樣本的簇標簽。（5）最后，再次使用matplotlib可視化了聚類結(jié)果，其中不同簇的樣本使用不同的顏色表示，簇中心用紅色的“X”標記。聚類算法---K-means

在實際應用中，簇的數(shù)量n_clusters通常是未知的，需要通過實驗或其他方法來確定。此外，random_state參數(shù)用于確保結(jié)果的可重復性；在實際應用中，你可以省略這個參數(shù)或?qū)⑵湓O(shè)置為不同的值來獲得不同的初始質(zhì)心選擇。聚類算法---K-means聚類算法---K-means（參考代碼）聚類算法---K-means（運行結(jié)果）

n_clusters=4時，輸出了4個clustering聚類算法---K-means課堂測評學生自評實踐體驗情況小組分享討論成果教師（1）發(fā)布測評內(nèi)容。（2）說明測評機制。課堂小結(jié)1.回顧本節(jié)課的重點內(nèi)容2.布置課后拓展閱讀和思考任務謝謝大家，下次課見！選用《信息技術(shù)課程標準（2021年版）》新型活頁式教材我們畢業(yè)啦其實是答辯的標題地方3.2機器學習的應用實踐第3章機器學習的應用鳶尾花分類、用戶畫像、棋類游戲

教學重點：1.通過案例展示機器學習的實際應用---鳶尾花分類；2.Python代碼導入，scikit-learn等機器學習庫的使用。課前答題1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。

教學重點：1.數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和特征工程等預處理步驟的掌握和應用；2.算法的理解。課前答題1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。鳶尾花用戶畫像棋類游戲常用模塊：sklearn.datasets：提供了一些用于測試和實驗的常用數(shù)據(jù)集。sklearn.model_selection：提供了交叉驗證、分割數(shù)據(jù)集等功能。sklearn.preprocessing：提供了數(shù)據(jù)預處理功能，如標準化、歸一化、編碼等。sklearn.decomposition：提供了降維算法，如PCA（主成分分析）。sklearn.ensemble：提供了集成學習方法，如隨機森林、梯度提升等。sklearn.neighbors：提供了基于鄰居的算法，如K-近鄰。scikit-learn庫scikit-learn是一個基于Python的開源機器學習庫，它提供了各種用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的工具。它特別適用于簡單和高效的數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析任務，同時能夠無縫地與其他Python庫集成。主要特點：簡單易用：提供了一致的API接口，使得算法和模型的使用變得簡單。高效：基于NumPy、SciPy和Cython等底層庫，計算效率高。廣泛支持：支持多種常見的機器學習算法，包括分類、回歸、聚類、降維等。社區(qū)支持：有一個活躍的社區(qū)，文檔豐富，更新頻繁。scikit-learn庫numpy是Python的一個開源數(shù)值計算擴展庫，用于處理大型多維數(shù)組和矩陣運算，并提供了大量的數(shù)學函數(shù)庫。它是科學計算中不可或缺的基礎(chǔ)庫之一。主要特點：多維數(shù)組對象：numpy.ndarray，支持高效的數(shù)組和矩陣運算。廣播功能：允許在不同大小的數(shù)組上進行數(shù)學運算。集成C/C++和Fortran代碼：通過Cython和F2PY等工具，可以高效地使用C/C++和Fortran代碼。豐富的數(shù)學函數(shù)庫：提供了大量的數(shù)學函數(shù)，如線性代數(shù)、傅里葉變換、隨機數(shù)生成等。numpy庫常用功能數(shù)組創(chuàng)建：numpy.array,numpy.zeros,numpy.ones,numpy.arange,numpy.linspace等。數(shù)組操作：索引、切片、形狀變換、數(shù)組拼接等。數(shù)學運算：元素級運算、矩陣運算、統(tǒng)計計算等。線性代數(shù)：求解線性方程組、矩陣分解等。隨機數(shù)生成：生成均勻分布、正態(tài)分布等隨機數(shù)。numpy庫

應用實踐任務一：鳶尾花分類鳶尾花分類任務是一個經(jīng)典的機器學習問題，通常用于演示和測試分類算法的性能。該任務的目標是根據(jù)鳶尾花的特征將其分為三個不同的品種，即山鳶尾（Setosa）、變色鳶尾（Versicolor）和維吉尼亞鳶尾（Virginica）。

輸出鳶尾花的數(shù)據(jù)集（前6組）--數(shù)據(jù)集準備數(shù)據(jù)集獲?。壶S尾花分類任務使用的數(shù)據(jù)集是著名的鳶尾花數(shù)據(jù)集（Irisdataset）。該數(shù)據(jù)集包含了150個鳶尾花樣本，每個樣本有四個特征：萼片長度（SepalLength）、萼片寬度（SepalWidth）、花瓣長度（PetalLength）和花瓣寬度（PetalWidth）。每個樣本還標有其所屬的品種。數(shù)據(jù)預處理：使用Pandas庫導入CSV文件格式的鳶尾花數(shù)據(jù)集。查看數(shù)據(jù)集的基本情況，如樣本數(shù)量和特征數(shù)量。進行特征工程，如繪制散點圖觀察數(shù)據(jù)特征的關(guān)系，挖掘特征與種類之間的關(guān)系。劃分數(shù)據(jù)集：使用scikit-learn中的train_test_split函數(shù)將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集。通常，測試集占總數(shù)據(jù)的20%至30%。

輸出鳶尾花的數(shù)據(jù)集（前6組）--使用sklearn庫加載sklearn（Scikit-learn）是Python中廣泛使用的機器學習庫，它包含了多個內(nèi)置的數(shù)據(jù)集，包括鳶尾花數(shù)據(jù)集。以下是使用sklearn加載鳶尾花數(shù)據(jù)集的步驟：安裝必要的庫（如果尚未安裝）：使用pipinstallscikit-learn命令安裝sklearn庫。導入庫：在Python腳本或交互式環(huán)境中導入必要的庫，例如pandas（用于數(shù)據(jù)處理）和sklearn.datasets（用于加載數(shù)據(jù)集）。加載數(shù)據(jù)集：使用sklearn.datasets.load_iris()函數(shù)加載鳶尾花數(shù)據(jù)集。這個函數(shù)會返回一個類似于字典的對象，其中包含了數(shù)據(jù)集的特征（data）和目標類別（target）。探索數(shù)據(jù)集：可以使用pandas.DataFrame將特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個表格形式，以便更方便地查看和探索數(shù)據(jù)。

輸出鳶尾花的數(shù)據(jù)集（前6組）fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()X=iris.dataforiinrange(6):print(X[i])

y=iris.targetprint(y)

這些標簽以數(shù)字0、1、2進行區(qū)分，分別對應不同的鳶尾花種類。具體而言，數(shù)字0代表setosa（山鳶尾），數(shù)字1代表versicolour（變色鳶尾），而數(shù)字2則對應virginica（維吉尼亞鳶尾）。使用print()函數(shù)輸出數(shù)據(jù)集的分類標簽targe的內(nèi)容print(iris.feature_names)使用print()函數(shù)輸出特征列表訓練模型訓練模型scikit-learn庫中的train_test_split函數(shù)來分割數(shù)據(jù)集，然后使用決策樹分類器（DecisionTreeClassifier）來訓練模型，并最終使用plot_tree函數(shù)來可視化決策樹。這里，您假設(shè)已經(jīng)有了特征數(shù)據(jù)X和標簽數(shù)據(jù)y，這些數(shù)據(jù)應該是從鳶尾花（Iris）數(shù)據(jù)集中提取的。這行代碼將數(shù)據(jù)集分割為訓練集和測試集，其中測試集占30%。random_state=42確保了每次運行代碼時分割的方式都是相同的，這有助于結(jié)果的可重復性。使用plot_tree函數(shù)來繪制決策樹。filled=True參數(shù)使得節(jié)點根據(jù)它們所屬的類別被填充不同的顏色。feature_names和class_names參數(shù)分別用于指定特征名稱和類別名稱，以便在圖中顯示中文。運行截圖訓練模型根據(jù)花萼長度、花瓣寬度和花萼寬度等特征來預測鳶尾花的種類。從圖中可以看出，該決策樹首先通過判斷花萼長度是否小于2.45厘米來確定樣本屬于山鳶尾還是變色鳶尾或維吉尼亞鳶尾。對于花萼長度小于4.75厘米的變色鳶尾，進一步通過花瓣寬度和花萼寬度的條件進行細分，最終得到各個類別的子集。每個內(nèi)部節(jié)點都表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，而每個樹葉節(jié)點代表一個分配給類或類的分布。模型評估模型評估：雖然已經(jīng)分割了數(shù)據(jù)集，但代碼中沒有包含使用測試集來評估模型性能的部分?？梢允褂胐t_classifier.score(X_test,y_test)來快速獲取模型的準確率，或者使用更詳細的評估指標，如混淆矩陣、精確率、召回率和F1分數(shù)。接下來，評估模型的準確度。如果準確度過高，這可能表明模型出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象。過擬合（Overfitting）是機器學習領(lǐng)域中一個普遍存在的問題，它指的是模型在訓練數(shù)據(jù)集上不僅學習到了數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，還捕捉到了噪聲和偶然的細節(jié)，從而導致模型對訓練數(shù)據(jù)過度適應。計算模型準確性

此處的準確度達到了1，顯然模型已經(jīng)陷入了過擬合的狀況，因此后續(xù)必須進行模型優(yōu)化。模型評估Score這個值反映了模型在訓練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。如果Score很高（接近1.0），則意味著模型在訓練集上能夠很好地預測樣本的類別。過擬合的風險：雖然高準確率在訓練集上聽起來很好，但它也可能表明模型過于復雜，以至于它記住了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲和細節(jié)，而不是學習到數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律。這種情況下，模型可能在未見過的數(shù)據(jù)（如測試集）上表現(xiàn)不佳，即存在過擬合的風險。score的值可以作為調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)的參考。如果模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率較低，那么可能需要簡化模型、增加訓練數(shù)據(jù)、進行特征選擇或正則化等此處的準確度達到了1，顯然模型已經(jīng)陷入了過擬合的狀況，因此后續(xù)必須進行模型優(yōu)化。還有一個特別有用的特點是feature_importances_。這個特性在運用決策樹或隨機森林這類機器學習模型時特別關(guān)鍵。它能夠告訴我們每個特征在模型預測時有多重要。通過這個屬性，我們可以清楚地看到每個特征的影響力，搞清楚哪些特征對模型的預測結(jié)果起到了最大的作用。這樣，我們就可以在后續(xù)的工作中對這些關(guān)鍵特征的數(shù)據(jù)進行更有針對性的處理和優(yōu)化。模型準確度以及特征重要性模型準確度以及特征重要性

使用print()函數(shù)輸出，具體實現(xiàn)代碼如下：print(dt_classifier.feature_importances_)運行效果：如上圖所示，我們構(gòu)建的模型中，第一個特征的重要性為0%，第二個特征的重要性為1.911002%，而第三個特征的重要性顯著，達到了89.326355%，第四個特征的重要性則為8.762643%。從這些數(shù)據(jù)中，我們可以清晰地看出，第三個特征對模型的預測結(jié)果具有最大的影響力。因此，在接下來的數(shù)據(jù)處理和模型訓練過程中，我們應當特別關(guān)注這一特征。第一個特征（通常對應于鳶尾花數(shù)據(jù)集中的第一個列，比如花萼長度）的重要性分數(shù)為0，這意味著在訓練決策樹時，這個特征對模型的決策沒有貢獻，或者它可能被其他特征所“掩蓋”。然而，這種情況在實際應用中很少見，特別是當數(shù)據(jù)集經(jīng)過預處理且特征沒有高度相關(guān)時。有時候，這可能是由于樹的深度限制、最小樣本拆分等參數(shù)設(shè)置導致的。第二個特征的重要性分數(shù)為0.01911002，這表明它在模型決策中起到了一定的作用，但相對較小。第三個特征的重要性分數(shù)最高，為0.89326355，這表明它是模型決策過程中最重要的特征。在鳶尾花數(shù)據(jù)集中，這很可能對應于花瓣長度，因為花瓣長度通常是一個很好的分類特征。第四個特征的重要性分數(shù)為0.08762643，雖然低于第三個特征，但在模型中也起到了一定的作用。模型準確度以及特征重要性在鳶尾花數(shù)據(jù)集中，特征通常按照以下順序排列：花萼長度（sepallength）花萼寬度（sepalwidth）花瓣長度（petallength）花瓣寬度（petalwidth）因此，根據(jù)這個順序和上面的重要性分數(shù)，我們可以推斷出第三個特征（重要性分數(shù)為0.89326355）很可能是花瓣長度。這個特征在決策樹模型中起到了最重要的作用，用于區(qū)分不同的鳶尾花種類。模型準確度以及特征重要性模型優(yōu)化修改上面顯示決策樹代碼`dt_classifier=DecisionTreeClassifier(random_state=42)`部分模型優(yōu)化通過修改模型參數(shù)，例如設(shè)定最小樣本分割數(shù)、最小葉子節(jié)點樣本數(shù)等，可以提升模型的性能表現(xiàn)，參數(shù)調(diào)整實際上相當于執(zhí)行剪枝操作。最小樣本節(jié)點分割參數(shù)的作用是規(guī)定決策樹節(jié)點分裂時所需的最小樣本量，這個參數(shù)確定了節(jié)點分裂的最低樣本限制。例如，若此參數(shù)設(shè)為10，那么樣本量不足10的節(jié)點將不會進行分裂。最小葉子節(jié)點樣本數(shù)參數(shù)則規(guī)定了決策樹中葉節(jié)點應含有的最小樣本量，這個參數(shù)設(shè)定了葉節(jié)點的最低樣本要求。換言之，當葉節(jié)點的樣本量低于此參數(shù)設(shè)定的最小值時，該節(jié)點就不會生成。模型優(yōu)化現(xiàn)在Socre=0.9428571

1.輸入用戶畫像。2.導入cvs類。3.K-means聚類算法。用戶畫像實戰(zhàn)步驟

用戶畫像是指根據(jù)用戶的屬性、偏好、生活習慣、行為等信息而抽象出來的標簽化用戶模型。它是通過對用戶信息進行分析，提煉出高度精煉的特征標識，從而方便理解和計算機處理。用戶畫像

數(shù)據(jù)收集：1.收集用戶的基本信息，如年齡、性別、職業(yè)、地域等。收集用戶的消費行為數(shù)據(jù)，如購買記錄、購買頻率、購買金額等。收集用戶的瀏覽行為數(shù)據(jù)，如在網(wǎng)站或APP上的瀏覽路徑、停留時間、關(guān)注的頁面等。數(shù)據(jù)分析和用戶研究：2.對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、整理和轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。運用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘等，對用戶數(shù)據(jù)進行深入分析。進行用戶研究，如用戶訪談、問卷調(diào)查等，以獲取用戶的深層次需求和偏好。構(gòu)建用戶畫像：1.根據(jù)數(shù)據(jù)分析和用戶研究的結(jié)果，提煉出用戶的典型特征和標簽。將這些特征和標簽整合起來，形成用戶畫像。如何構(gòu)建用戶畫像

CSV（Comma-SeparatedValues，逗號分隔值）是一種常用的文本文件格式，用于存儲表格數(shù)據(jù)，如電子表格或數(shù)據(jù)庫。CSV文件由純文本組成，通常使用逗號作為字段分隔符（盡管其他字符也可以作為分隔符，如制表符或分號，但逗號是最常見的）。CSV文件通常用于在不同程序之間交換數(shù)據(jù)，因為它們易于創(chuàng)建和讀取，并且可以被大多數(shù)電子表格程序（如MicrosoftExcel、GoogleSheets等）和編程語言（如Python、R等）支持。導入CVS

導入CVS

加Kmeans聚類

1.五子棋的規(guī)則和玩法2.訓練棋類游戲AI并對決棋類游戲

棋盤與棋子：使用15×15（或19×19）網(wǎng)格棋盤，棋子分為黑白兩色。落子：輪流將棋子置于棋盤交叉點上，不能落在格子里。勝利條件：先形成連續(xù)五顆同色棋子的玩家獲勝，方向可以是橫、豎、斜。禁手規(guī)則（部分規(guī)則適用）：黑棋在某些情況下（如形成兩個活三、四等）的特定走法為禁手。游戲結(jié)束：一方獲勝或棋盤滿且雙方均未獲勝則為平局。五子棋的規(guī)則和玩法

確定游戲：選擇五子棋等棋類游戲作為訓練目標。收集數(shù)據(jù)：獲取人類玩家的棋局數(shù)據(jù)，或通過自我對弈生成數(shù)據(jù)。構(gòu)建模型：選擇一個簡單的機器學習算法（如決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡），并使用數(shù)據(jù)訓練模型。實現(xiàn)對決：編寫代碼，使玩家能與AI進行實時對弈。調(diào)整優(yōu)化：根據(jù)AI的表現(xiàn)和玩家反饋，調(diào)整模型參數(shù)或算法，以提高AI的水平。訓練棋類游戲AI并對決課堂測評和AI下五子棋課堂小結(jié)1.回顧本節(jié)課的重點內(nèi)容2.布置課后拓展閱讀和思考任務謝謝大家，下次課見！選用《信息技術(shù)課程標準（2021年版）》新型活頁式教材我們畢業(yè)啦其實是答辯的標題地方4.1機器學習的基礎(chǔ)和入門第4章深度學習的應用深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習框架

教學重點：1.深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念。2.深度學習框架的基本構(gòu)成和常用框架。課前答題1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。

教學重點：神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理和深度學習框架的應用。課前答題1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。深度學習在智能醫(yī)療（如精準醫(yī)療）深度學習在環(huán)保（如垃圾分類）深度學習深度學習是機器學習領(lǐng)域中的一個重要分支，它基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的概念，通過構(gòu)建具有多層處理結(jié)構(gòu)的模型，來模擬人腦的學習機制。這些多層神經(jīng)網(wǎng)絡能夠從大量的數(shù)據(jù)中自動學習并提取特征，進而實現(xiàn)高效的分類、預測、識別等復雜任務。深度學習的特點（1）圖像識別與分類（2）語音識別與自然語言處理（3）推薦系統(tǒng)（4）自動駕駛（5）醫(yī)療健康（6）金融領(lǐng)域（7）智能制造（8）游戲與娛樂神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元連接方式的計算模型，它由多個節(jié)點（神經(jīng)元）組成，這些節(jié)點通過連接（突觸）進行信息傳遞。每個節(jié)點接收來自其他節(jié)點的輸入信號，并通過加權(quán)求和與激活函數(shù)處理，產(chǎn)生輸出信號。這些輸出信號又可以作為其他節(jié)點的輸入，從而形成復雜的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡激活函數(shù)（ActivationFunction）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的重要組成部分，它負責將神經(jīng)元的輸入映射到輸出端，并引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)W習和理解復雜的非線性函數(shù)。激活函數(shù)的作用引入非線性：激活函數(shù)給神經(jīng)元引入了非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡可以任意逼近任何非線性函數(shù)，從而能夠應用到眾多的非線性模型中。映射輸出：激活函數(shù)能夠?qū)⑤斎霐?shù)據(jù)映射到特定的輸出范圍，便于后續(xù)的處理和決策。激活函數(shù)的概念Sigmoid函數(shù)Sigmoid函數(shù)常用于輸出層的二分類問題，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出解釋為概率。此外，在特征相差比較復雜或是相差不是特別大時，Sigmoid函數(shù)也表現(xiàn)出較好的效果。常見激活函數(shù)及其應用ReLU函數(shù)ReLU函數(shù)（RectifiedLinearUnit）是一種簡單而有效的激活函數(shù)，其數(shù)學形式為f(x)=max(0,x)。當輸入大于零時，輸出與輸入相同；當輸入小于零時，輸出為零。ReLU函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡中廣泛用于隱藏層的激活函數(shù)，能夠加速訓練過程，并避免Sigmoid函數(shù)和Tanh函數(shù)存在的梯度消失問題。ReLU函數(shù)計算簡單，只需比較輸入和零的大小即可，運算速度快。常見激活函數(shù)及其應用使用Python來繪制Sigmoid函數(shù)的曲線使用numpy來計算Sigmoid函數(shù)的值，并使用matplotlib來繪制曲線。首先，確保已經(jīng)安裝了numpy和matplotlib庫。如果沒有安裝，可以使用以下命令進行安裝：繪制Sigmoid函數(shù)的曲線運行這段代碼后，會看到一個Sigmoid函數(shù)的曲線圖，x軸范圍從-10到10，y軸表示Sigmoid函數(shù)的值。這個曲線展示了Sigmoid函數(shù)如何將輸入值映射到(0,1)區(qū)間內(nèi)，并且當x值非常大或非常小時，輸出值接近于0或1。繪制Sigmoid函數(shù)的曲線ReLU函數(shù)，全稱RectifiedLinearUnit（線性整流函數(shù)），是深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的一種激活函數(shù)。其數(shù)學表達式為：f(x)=max(0,x)其中，x為輸入值，f(x)為ReLU函數(shù)的輸出值。這意味著，當輸入值x大于等于0時，ReLU函數(shù)的輸出為x本身；而當輸入值x小于0時，ReLU函數(shù)的輸出為0。繪制ReLU函數(shù)的曲線簡單性：ReLU函數(shù)的定義非常直觀，僅需比較輸入值和0的大小即可確定輸出值，因此計算效率高。非線性：雖然ReLU函數(shù)被稱為線性整流函數(shù)，但實際上它是非線性的，能夠引入非線性因素，增強模型的表達能力。激活稀疏性：ReLU函數(shù)在輸入值小于0時輸出為0，這意味著它可以激活稀疏性，即只激活輸入中的一部分神經(jīng)元，有助于增強模型的泛化能力和魯棒性。梯度穩(wěn)定性：ReLU函數(shù)在正區(qū)間上的梯度為常數(shù)1，在負區(qū)間上梯度為0，這避免了梯度消失問題，并且相比于sigmoid函數(shù)和雙曲正切函數(shù)，ReLU函數(shù)更不容易導致梯度爆炸問題。生物合理性：ReLU函數(shù)的形式與生物神經(jīng)元的激活方式較為接近，能夠更好地建模生物神經(jīng)系統(tǒng)的特性。繪制ReLU函數(shù)的曲線使用Python來繪制ReLU（RectifiedLinearUnit）函數(shù)的曲線。可以使用numpy來計算ReLU函數(shù)的值，并使用matplotlib來繪制曲線。首先，確保已經(jīng)安裝了numpy和matplotlib庫。如果沒有安裝，可以使用以下命令進行安裝：或者是

繪制ReLU函數(shù)的曲線繪制ReLU函數(shù)的曲線參考代碼運行這