课时

4课时（180 min）

教学目标

知识技能目标：

（1）了解人工智能的理论支撑，掌握知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理、计算智能和机器学习等相关知识

（2）了解人工智能的土壤支撑，掌握物联网的定义和基本特征

思政育人目标：

（1）研究人工智能的基础支撑，培养学生的钻研精神

（2）提升学生的知识水平，帮助学生树立心系社会并有时代担当的精神追求

教学重难点

教学重点：人工智能的理论支撑

教学难点：掌握物联网的基本特征

教学方法

情景模拟法、问答法、讨论法

教学用具

电脑、投影仪、多媒体课件、教材

教学设计

第1节课：课前任务→考勤（2   min）→ 互动导入（15 min）→ 传授新知（28 min）

第2节课：问题导入（5 min）→ 传授新知（25 min）→ 课堂讨论（10min）→ 课堂小结（3 min）→ 作业布置（2 min）

教学过程

主要教学内容及步骤

设计意图

第一节课

课前任务

n  【教师】布置课前任务，和学生负责人取得联系，让其提醒

同学通过网络或其他软件，查阅云从科技张立公开上的演讲《中国人工智能发展需要理论支撑》。

云从科技张立在金融公开课的演讲上称，服务金融机构，云从科技主要从三个维度考虑：第一，如何帮助银行在G端助力，连接政府，助力社会治理。第二，如何做好B端的赋能，帮助银行更好服务小微企业。第三，C端延伸，植根百姓，在普惠金融领域为银行助力，提升银行的温度。

此外张立介绍，中国工程院徐匡迪院士提出人工智能的基石在数学，其核心关键是算法，呼吁数学界潜心研究，为我国人工智能开发出核心算法。张立也呼吁更多数学专家参与人工智能领域，为人工智能的发展提供理论支撑。

提前上网观看相关资料，熟悉教材

通过课前的预热，让学生了解所学课程的大概内容，激发学生的学习欲望

考勤
  （2 min）

n  【教师】清点上课人数，记录好考勤

n  【学生】班干部报请假人员及原因

培养学生的组织纪律性，掌握学生的出勤情况

互动导入
  （15 min）

【教师】创设情景，进行案例分析、提问

通过达芬奇人机协同平台，云从科技整合识别相机、刷脸支付产品线、人工智能认知算法与大数据分析决策技术，链接底层算法、应用与终端，为金融机构提供完善的场景化服务。

把人工智能运用在金融科技方面，你最关心的是什么问题？

n  【学生】思考、讨论

n  【教师】组织发言

请小组组长总结全组结论，派代表进行发言。

n  【学生】发言

通过互动导入，引导学生思考，调动学生的主观能动性

传授新知
  （28 min）

【教师】通过大家的发言，引入新的知识点，讲解人工智能的理论支撑

一、知识表示

人类的智能活动主要是获得并运用知识，即通过对外部世界进行观察等方式获得知识，然后运用知识做出正确的判断和决策，最后采取正确的行动。

（一）知识的概念

1、是人类对自然世界、人类社会、思维方式及运动规律的认

识与掌握。

2、是人类在长期的生活及社会实践中、科学研究及实验中积累起来的经验。

3、是人的大脑通过思考，把实践中获得的有关信息关联在一起形成的信息结构。

n  【多媒体】展示“蚂蚁搬家”图片，讲解知识的关联规则

在人工智能中，将前一种知识称为事实，而把采用“如果……，则……”关联起来所形成的知识称为规则。

（二）知识表示的概念

知识表示（knowledge   representation）是将人类知识形式化或模型化。

知识表示=知识的数据结构 知识的处理机制

（三）知识表示方法

1、谓词逻辑表示法。

2、状态空间表示。

3、产生式表示法。

4、语义网络表示法。

5、框架表示法。

二、确定性推理

1、推理的概念

推理是指从已知事实出发，按照某种策略，运用已掌握的知识，推导出其中蕴含的事实性结论或归纳出某些新的结论的过程。

2、推理方式及分类

（1）按推理时所用知识的确定性分类：确定性推理、不确定性推理。

（2）按推理的逻辑基础分类：演绎推理、归纳推理、默认推理。

（3）按推理过程中所推出的结论是否单调地增加分类：单调推理、非单调推理。

（4）按推理过程中是否运用与问题有关的启发性知识分类：启发式推理、非启发式推理。

3、自然演绎推理

自然演绎推理从一组已知为真的事实出发，直接运用命题逻辑

或谓词逻辑中的推理规则推出结论的过程。

4、归结演绎推理

归结演绎推理是一种基于归结原理的机器推理技术。

三、搜索策略

1、盲目搜索策略：又称无信息搜索策略，也就是说，在搜索

过程中，只按照预先规定的搜索策略进行搜索，而没有任何中间信息来改变这些策略。

（1）宽度优先搜索：其基本思想是从起始节点开始，逐层对

节点进行扩展（或搜索），同时考察它是否为目标节点。

（2）深度优先搜索：其基本思想是从起始节点开始，在其子节点中选择一个节点进行考察，如果不是目标节点，则在该子节点的子节点中选择一个节点进行考察，一直如此向下搜索，如果发现不能到达目标节点，则返回到上一个节点，然后选择该节点的另一个子节点往下搜索，如此反复，直到搜索到目标节点或搜索完全部节点为止。

2、启发式搜索策略

启发式搜索策略，是指在搜索过程中，利用与问题有关的信息，

引导搜索朝最有利的方向进行，从而加快搜索的速度，提高搜索效率。

四、不确定性推理

不确定性推理是从不确定的初始证据（即已知事实）出发，通

过运用不确定的知识（或规则），最终推出具有一定程度的不确定性但却合理或近乎合理的结论的思维过程。

（1）可信度方法：是在确定性理论的基础上，结合概率论等理

论提出的一种不确定性推理模型。

（2）证据理论方法：又称D-S理论，是登普斯特（Dempster）

首先提出，谢弗（Shafer）实现进一步发展的不确定性推理方法。

五、计算智能

计算智能（computational intelligence，CI）是人们受自然规律和生物智能机制的启迪，根据其原理模仿设计的一组算法，用于解决复杂的现实世界问题。

1、进化计算：是一种通过模拟生物进化机制而设计的具有高鲁棒性和广泛性的全局优化方法。

2、群体智能：是一种受自然界生物群体的智能现象启发而提出的智能优化方法，是计算智能领域的关键技术之一。

特点：①控制是分布式的，不存在控制中心。

②扩充性较好。

③具有简单性。

④具有自组织性。

六、机器学习

机器学习（machine   learning）是通过各种算法从数据中学习如

何完成任务，并获得完成任务方法的一门学科。

1、有监督学习：是一种比较简单且直接的机器学习方式，它是利用含有标签的数据集对学习模型进行训练，然后得到预测模型，最后利用测试集对预测模型的性能进行评估的学习方法。

（1）分类任务：通常用于将事物打上一个标签，结果为离散值。

（2）回归任务：通常用来预测一个值，如预测房价、预测股价等。

2．无监督学习：是在没有标签的数据集里发现数据之间潜在关系的学习方法。

聚类任务是指根据输入的特征向量寻找数据（没有标签）的规律，并将类似的样本汇聚成类。

n  【学生】聆听、思考、理解、记忆

通过讲解，让学生了解人工智能的理论支撑有那些，并分别掌握其理论知识

第二节课

问题导入
  （5 min）

n  【教师】提问引出新知识点

中国有底气让人工智能走在前面，除国家政策支持之外，一是数据，二是需求，三是人才。如果把当前的人工智能看作初生的幼狮，那么数据就是它成长为王者的食粮，而中国堪称人工智能的“美食天堂”。第40期《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至今年6月，我国网民规模达到7.51亿，半年累计新增网民1992万人，占全球网民总数的五分之一；我国手机网民规模达7.24亿，手机网民占比达96.3%。

为什么说中国有人工智能成长的最佳土壤？

n  【学生】思考、发言

用问题导入，让学生对物联网产生兴趣，激发学生的求知欲

传授新知
  （25 min）

n    【教师】提供网络，可供学生查找资料，对学生进行分组，

安排任务

请大家分组收集并分析物联网的主要应用场景 。

n     【学生】聆听、探索、分组查找资料、白纸书写、小组展示与互评。

n  【教师】播放图片（详见教材）点评、讲解、通过大家的发言，

引入新的知识点，讲解人工智能的土壤支持。

一、什么是物联网

n  【多媒体】播放动画“什么是物联网”，讲解物联网的发展现

状，引出物联网的定义。

（1）技术理解

物联网是将物体的信息利用感应装置，经过传输网络，到达指定的信息处理中心，最终实现物与物、人与物的自动化信息交互与处理的智能网络。

（2）应用理解

物联网是把世界上所有的物体都连接到一个网络中，形成“物联网”，然后又与现有的互联网相连，实现人类社会与物体系统的整合，并采用更加精细和动态的方式去管理生产和生活。

二、物联网的基本特征

1．全面感知

是指利用传感器、射频识别、定位器和二维码等手段随时随地

对物体进行信息采集和获取。

2、可靠传输

是指通过各种网络与互联网的融合，对接收到的感知信息进行

实时远程传输，实现信息的交互和共享，并进行各种有效的处理。

3、智能处理

是指利用人工智能、云计算和数据挖掘等各种智能计算技术，

对随时接收到的跨地域、跨行业、跨部门的海量数据进行分析和处理，提升对物理世界、经济社会各种活动和变化的洞察力，实现智能化的决策和控制。

n  【学生】聆听、记录、思考。

利用实践探索法，让学生们主动查找资料，留下印象，然后教师进行系统的讲解，帮助学生更好地理解知识点

课堂讨论
  （10 min）

n  【教师】组织学生讨论以下问题：

物联网与移动网络相结合，运用在我们生活中的哪些方面？

n  【学生】思考、讨论、举手发言

n  【教师】对学生的发言进行总结

通过课堂讨论，使学生进一步理解所学知识

课堂小结
  （3 min）

n  【教师】简要总结本节课的要点

本节课学习了知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理、计算智能和机器学习的理论知识，了解物联网及物联网的基本特征。希望大家通过本节课的学习，能够对人工智能的理论支撑和土壤支撑有一个清晰的认识。

n  【学生】总结回顾知识点

总结知识点，巩固印象

作业布置
  （2 min）

n  【教师】布置课后作业

（1）请查阅资料，简述你知道的搜索策略有哪些，并举例说明几种搜索策略的应用。

3～5人一组，选择负责人，自行查阅资料，结合自身想法，简述你知道的搜索策略及应用（不少于500字、图文结合），制作汇报PPT，下次课交流汇报；

（2）登录文旌课堂APP或其他学习平台查看相关知识链接。

n  【学生】完成课后任务

延展知识面，多学科交叉学习

教学反思

这节课课堂容量较大，学生的讨论时间太少，在深化认识、加深理解，最终促使知识的内化方面有点没到位。在今后的教学工作中会吸取这次的教训，更合理地安排教学时间