关于信息技术怎样有效支撑教学的思考.pptx下载

weixin_39820780 2023-01-20 21:00:11
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A I 遇见应用 兴趣引领未来 人工智能基础与应用认知人工智能的基础支撑 《人工智能基础与应用》教学课件—认知人工智能的基础支撑全文共39页,当前为第1页。 目 录 教学目标 教学要求 内容概览 相关知识 2.1.1 人工智能的核心驱动力 2.1.2 人工智能的其他支撑技术 2.1.3 了解人工智能的数据服务 练习与思考 人工智能基础与应用 认知人工智能的基础支撑 《人工智能基础与应用》教学课件—认知人工智能的基础支撑全文共39页,当前为第2页。 1.学习人工智能的核心驱动力——算力、算法、数据,以及相互间的关系 2.概要了解人工智能的其他支撑技术——物联网、云计算、5G及相互间的赋能 3.数据作为AI算法"燃料"的重要性以及采集、标注及分析的基本流程 【教学目标】 《人工智能基础与应用》教学课件—认知人工智能的基础支撑全文共39页,当前为第3页。 1. 知识点 人工智能芯片的分类及特点 认知物联网和AIoT,以及云计算、5G的概念及应用 人工智能数据服务的采集、标注及统计分析 2. 重难点 通过本单元的学习,厘清机器学习、深度学习之间的关系及重点应用领域;了解AIoT这一高频词的出现背景,思考人工智能技术与物联网在实际行业应用中的落地融合;深刻理解数据、算法模型及场境应用的流程及相互关系,由此学习人工智能数据服务的相关内容。 【教学要求】 《人工智能基础与应用》教学课件—认知人工智能的基础支撑全文共39页,当前为第4页。 【内容概览】 燃料 加速器 发动机 项目二 认知人工智能的基础支撑 2.1.3 了解人工智能的数据服务 数据采集 数据标注 数据分析 2.1.2 人工智能的其他支撑技术 物联网和AIoT AIoT"万物智联" 云计算 2.1.1 人工智能的核心驱动力 算力 人工智能的基础硬件层,为算法提供基础计算能力 涵盖:GPU、CPU、FPGA和各种各样的ASIC专用芯片 物联网"万物互联" 5G 提供快速安全的云计算与数据存储服务,让用户可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心 性能目标 被监测的各种物理量、影音图文信息、生产生活记录等 通过数据标注员借助标记工具,对人工智能学习数据进行加工的一种行为 典型分析步骤:探索性数据分析、模型选定分析、推断分析 数据标注的类型:图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等 数据 算法 数据来源 大数据特点 与人工智能的关系 规模性、高速性、多样性、价值稀疏性 相互促进,大数据要求AI不断提高计算能力,同时也在不断训练着AI 机器学习 深度学习 让机器像人一样的学习和思考——从已知数据中获得规律,并对未知进行预测 学习方式分类:监督学习、无监督学习和强化学习 让算法自动从数据中获取特征,而不是像机器学习人为提取特征 主要应用方向 图像识别:图像分类、物体检测、图像分割、图像回归 语音识别:语音识别、声纹识别、语音合成 自然语言处理:情感分析、神经机器翻译、自然语言推理 典型应用场景 在线视频、4K/8K业务、车联网、无人驾驶、远程医疗、智慧城市等 图像、声音等媒体数据;动作、姿态等行为数据;位置、天气等环境数据 实现物体与物体、环境与状态信息之间实时共享 AI+IoT,人工智能技术与物联网在实际行业应用中的落地融合 与人工智能的关系 人工智能的基础计算平台,人工智能的能力集成到千万应用中的便捷途径 高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接 《人工智能基础与应用》教学课件—认知人工智能的基础支撑全文共39页,当前为第5页。 人工智能的核心驱动力 人工智能的核心驱动力包括:大数据、算法、算力。 大数据可以比作人工智能的燃料,算法是发动机,算力则是支撑发动机高速运转的加速器。 三者相辅相成,数据量的上涨、运算力的提升和深度学习算法的出现才能极大地促进人工智能行业的发展。 【相关知识】 人工智能三要素 《人工智能基础与应用》教学课件—认知人工智能的基础支撑全文共39页,当前为第6页。 大数据——这是让计算机获得智能的钥匙,具有三大特征:体量大、多维度、全面性; 算法——如深度学习、机器学习等,就是让计算机通过大量的数据具备学习能力; 算力——每个聪明的人工智能系统背后都有一套强大的硬件系统,用于计算处理大数据和执行先进算法的能力。 一、人工智能的核心驱动力 《人工智能基础与应用》教学课件—认知人工智能的基础支撑全文共39页,当前为第7页。 (一)人工智能的"加速器"——算力 什么是算力? 算力是人工智能的基础硬件层,为算法提供基础计算能力。涵盖:GPU、CPU、FPGA和各种各样的ASIC专用芯片。 芯片的发展历程? 传统计算机芯片为CPU, 但这种传统计算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算需求。 GPU(图像处理器) 作为应对图像处理需求而出现的芯片,其海
本课程同步书籍:《Python编程从零基础到项目实战》,共500页,其中,电子练习册100页,加上本书400页。同步赠送书籍pdf电子书下载,去每一章第一节或第二节课件下载。赠送电子书:Python编程从零基础到项目实践习题答案及分析.pdfPython内置函数案例演示.pdfPython编程从零基础到项目实战-PPT.rar 电子书目录如下:Python编程从零基础到项目实践习题答案及分析.pdf目录Python内置函数案例演示.pdf包含70个内置函数。Python编程从零基础到项目实战-PPT.rar       第1章 从零开始.pptx    第2章 变量和简单数据类型.pptx    第3章 条件分支与循环.pptx    第4章 列表与元组.pptx    第5章 字典.pptx    第6章 函数.pptx    第7章 类.pptx    第8章 标准库.pptx    第9章 异常.pptx    第10章 文件处理.pptx    第11章 图形用户界面.pptx    第12章 数据库操作.pptx    第13章 线程与进程.pptx    第14章 测试及打包.pptx    第15章 Web应用入门.pptx    第16章 商业级别的技术框架.pptx    第17章 大数据应用入门.pptx    第18章 AI应用入门.pptx视频学时共8小时教学视频目录:       0_前导课_与入门者交流学习编程心得.mp4    1_1第一节课概述.mp4    1_2第二节课_什么是Python语言.mp4    1_3节第三节课安装Python.mp4    1_4第四节Python代码编辑工具.mp4    1_5第五课第一个程序.mp4    1_5第六课第一个程序_出错调试.mp4    1_6第七节课良好的编程约定.mp4    2_1第一节变量.mp4    2_2第三节课字符基本操作.mp4    2_2第二节课字符串基本命名.mp4    2_3第四节课数字的运算一.mp4    2_3第四节课数字的运算二.mp4    2_4第六节课数据类型转换.mp4    3_1 第一节课if条件分支.mp4    3_1 第二节课if条件分支elif.mp4    3_2第三节课while循环.mp4    3_2第四节课while循环嵌套.mp4    3_3第五节for循环.mp4    3_4第七节课循环控制语句continue.mp4    3_4第六节课循环控制语句break.mp4    3_5第八节复杂条件及处理.mp4    4_1第一节课接触列表.mp4    4_1第三节课列表元素修改删除.mp4    4_1第二节课列表元素增加查找.mp4    4_1第四节课列表元素合并排序.mp4    4_2第五节课列表冒泡排序算法.mp4    4_3第六节课元组.mp4    5_1第一节课接触字典.mp4    5_1第三节课字典的遍历.mp4    5_1第二节课字典的建立读取修改删除.mp4    5_2第四节课字典的嵌套.mp4    5_3第五节课基于字典的算法.mp4    6_1 第一节课函数基本知识.mp4    6_2 第二节课自定义函数第一步.mp4    6_3 第三节课自定义函数第二步.位置参数.mp4    6_3 第四节课自定义函数第二步默认值和不定长参数.mp4    7_1第一节初识类.mp4    7_2第二节类属性使用.mp4    7_3第三节类改造问题.mp4    7_4第四节类私有.mp4    7_5第六节类回顾.mp4    7_5第四节把类放到模块中.mp4    7_6第七节类总结.mp4    8_1第一节课Python标准库知识.mp4    8_2第二节课datetime模块.mp4    8_3第三节课math模块.mp4    8_4第四节课random模块.mp4    8_5第五节课os模块.mp4    8_6第六节课sys模块..mp4    8_7第七节课time模块.mp4    8_8第九节课再论模块_包.mp4    8_8第八节课t再论模块.mp4    8_9第十节窥探标准库源码.mp4    9_1第一节课程序中的问题.mp4    9_2第二节课捕捉异常.mp4    9_3第三节课抛出异常.mp4    10_1第一节课文本文件.mp4    10_2第二节JSON格式文件.mp4    10_3第三节XML格式文件.mp4    11_1第一节课初识图形用户界面.mp4    11_2第二节tkinter开发包.mp4    11_3第三节tkinter下的基本组件.mp4    11_4第四节tkinter的ttk子模块下组件.mp4    11_5第五节tkinter的tix子模块下组件.mp4    11_6第六节scrolledtext子模块下组件.mp4    11_7第七节拖拽组件.mp4    11_8第八节编译成可执行文件.mp4    12_1第一节课数据库使用概述.mp4    12_2第二节课关系型数据库.mp4    12_3第三节课NoSQL数据库.mp4    13_1第一节课接触多任务技术.mp4    13_2第二节课第一个多线程抢火车票.mp4    13_3第三节课线程同步.mp4    13_4第四节课线程队列模块.mp4    13_5第五节课并发进程模块.mp4    13_6第六节课其他同步方法.mp4    14_1代码测试.mp4    14_2第二节课代码打包.mp4    15_1第一节课Web基础知识.mp4    15_2第二节课Web服务器.mp4    15_3第三节课WSGI服务器接口.mp4    15_4第四节课Web应用程序开发.mp4    16 _1初识Web应用框架.mp4    16 _2第二节课webpy框架.mp4    16 _3第三节课Django框架.mp4    17_1第一节课什么是大数据.mp4    17_2第二节课一个完整的网络爬虫.mp4    17_2节一个完整的网络爬虫.mp4    17_3第三节课Python_Spark.mp4    18_1节什么是人工智能.mp4    18_2PythonAI编程库介绍.mp4    18_3第三节课Numpy应用示例.mp4    18_4第四节课三酷猫的梦.mp4    numpy专题讲座一安装及一维数组.mp4    numpy专题讲座三e底数组指数计算.mp4    numpy专题讲座二二维数组及维度调整.mp4    numpy专题讲座五把不同集合转为数组.mp4    numpy专题讲座六访问数组.mp4    numpy专题讲座四空数组0或1数组的建.mp4  
第4章 数据科学与大数据技术导论 数据的采集与 预处理 本章教学要点 本章主要介绍数据的采集、数据的预处理、联机分析处理等相关理论概念。其中需要掌握大数据采集的来源和方法、大数据的预处理技术以及联机分析处理;熟悉大数据采集的概念和质量评估;了解联机分析处理的常用工具。 目录 大数据的采集 4.1 4.2 大数据的预处理 4.3 联机分析处理 01 大数据的采集 PART ONE 引言 大数据采集是大数据技术体系中至关重要的一项技术,涉及不同的采集来源、方法和质量评估。互联网数据是数据采集的主要来源之一,通常使用网络数据采集方法进行采集。大数据采集方法的选择取决于数据本身的结构和数据量,合理选择采集方法可以在很大程度上提高数据采集的效率和质量。大数据采集的质量依赖于数据的应用需求,直接决定了大数据预处理的难度和工作量,所以质量评估是大数据采集的最后一道防线。 4.1.1 大数据采集的概念 大数据采集是指通过射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)、传感器、社交网络、移动互联网等方式获得各种类型的结构化、半结构化、准结构化和非结构化的海量数据。采集后对这些数据进行处理,从中分析和挖掘出有价值的信息。 4.1.1 大数据采集的概念 在实际应用中,大数据可能是企业内部的经营交易信息,比如联机交易数据、联机分析数据等;也可能是源于各种网络和社交媒体的半结构化、准结构化和非结构化数据,比如Web文本、手机呼叫详细记录、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、评价数据等;还有源于各类传感器的海量数据,比如摄像头、可穿戴设备、智能家电工业设备等收集的数据。面对如此复杂、海量的数据,制定适合大数据的采集策略或者方法是值得深入研究的。 在大数据的采集过程中,其主要特点是成千上万的用户同时进行访问和操作而引起的高并发数,所以在采集端需要部署大量数据库才能对其支撑,并且在这些数据库之间进行负载均衡和分片是需要深入思考和设计的。 4.1.1 大数据采集的概念 传统的数据采集与大数据采集对比如表所示。 数据情况 传统的数据采集 大数据采集 数据来源 来源单一,数据量相对大数据较小 来源广泛,数据量巨大 数据类型 结构单一 数据类型丰富,包括结构化、 半结构化、准结构化、非结构化 数据处理 关系型数据库和并行数据仓库 分布式数据库 4.1.2 大数据采集的来源 随着互联网技术的发展,数据形式变得越来越多样化,数据量也呈现爆炸式增长,数据的产生已经完全不受时间、地点的限制。从开始采用数据库被动的产生数据到社会网络的发展,用户主动产生数据再到物联网技术的崛起,大量传感器自动产生大量复杂的数据。这些数据共同构成了大数据的数据来源。 大数据采集的主要来源包括商业数据、互联网数据、物联网数据、政府数据等。其中,商业数据来自企业ERP、各种POS终端及网上支付等业务系统;互联网数据来自通信记录、QQ、微信、微博等社交媒体;物联网数据来自RFID装置、全球定位设备、传感器设备和视频监控设备等。政府数据来自政府各部分业务系统产生的数据。 4.1.2 大数据采集的来源 商业数据是指来自企业ERP、各种POS终端及网上支付等业务系统的数据,是大数据采集的最主要数据来源。世界上最大的零售商沃尔玛公司每小时可收集2.5PB的销售数据,存储的数据量是美国国会图书馆的167倍。沃尔玛公司详细记录了所有消费者的购买清单、消费金额、消费时间等信息,拥有全球零售业最先进的数字化仓库。 01 商业数据 4.1.2 大数据采集的来源 互联网数据是指网络空间交互过程中产生的数据,包括通信记录、QQ、微信、微博等社交网络产生的数据,这些数据复杂且难以被利用。社交网络中记录的数据大部分是用户的当前状态信息,包括用户的所在地、教育背景、职业、兴趣等。 互联网数据是大数据采集的主要来源之一,能够采集什么样的信息、采集到多少信息及哪些类型的信息,直接影响着大数据应用功能的发挥效果。 02 互联网数据 4.1.2 大数据采集的来源 互联网数据在大量化、多样化、快速化等特点的基础上,还有其独有的特点: (1)价值密度低:对于互联网数据的应用,既是在浪里淘沙,又是在挖掘弥足珍贵的信息。随着互联网的广泛应用,虽然信息变得海量,但价值密度较低。 (2)数据在线:互联网数据是永远在线的,是随时能调用和计算的,这是互联网数据区别于其他数据最大的特征。 02 互联网数据 4.1.2 大数据采集的来源 物联网数据是指通过RFID装置、传感器、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议将不同物品与互联网联接起来,以进行信息交换和通信,从而实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络体系中产生的部分或全部数据。物联网包含两个方面:一是物
A I 遇见应用 兴趣引领未来 人工智能基础与应用项目一 初探人工智能 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第1页。 目 录 教学目标 教学要求 内容概览 相关知识 1.1.1 机器能思考吗? 1.1.2 人工智能的发展历程 1.1.3 人工智能的产业结构 1.1.4 人工智能砸了谁的饭碗 练习与思考 人工智能基础与应用项目一 初探人工智能 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第2页。 1.掌握人工智能发展以及与其他新技术的关系 2.了解人工智能的发展历程 3.了解人工智能的产业结构、代表企业及人才培养要求 4.思考人工智能可能替代哪些岗位、催生哪些就业机会 【教学目标】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第3页。 1. 知识点 AI发展历程 AI产业结构 人工智能训练师 2. 技能点 理解人工智能的发展目标及与其他新技术的相互关系 3. 重难点 通过本单元的学习,重点了解人工智能的产业结构、具体应用及对应的人才培养层次;难点是拓展学习人工智能训练师诞生的职业背景,理解其岗位能力要求和数据标注及训练的重要性。 【教学要求】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第4页。 【内容概览】 人工智能产业的基础 人工智能产业的核心 人工智能产业的延伸 项目一 初探人工智能 1.1.3 人工智能的产业结构 基础支撑层(基础层) 技术驱动层(技术层) 场景应用层(应用层) 1.1.4 人工智能砸了谁的饭碗 你的职业未来会消失吗? "人工智能训练师"——你准备好了吗? 1.1.2 人工智能的发展历程 1950s-1980s:AI起步期 1980s-1990s:专家系统推广 1.1.1 机器能思考吗 人工智能是什么? 使机器具备以下能力:能听、会说、能看、能思考、会学习、会行动、能应变 人工智能发展阶段 第一层次:计算智能 第二层次:感知智能 第三层次:认知智能 2000s-至今:深度学习-AI新热潮 计算硬件(AI芯片、传感器等) 其他支撑技术(大数据、云计算和5G) 数据算法和平台 感知智能:图像识别、生物识别、语音识别等 行业应用场景(如"AI+"制造、交通、安防、医疗、物流、零售等) AI消费级终端产品(如智能汽车、机器人、无人机、可穿戴设备等) 认知智能:机器学习、智能问答、知识图谱等 培养目标:持续训练机器更"懂"人,通"人"性,更好地为人服务 能力划分:智能产品应用、数据分析、业务理解、智能训练 人工智能替代职业的概率排名及特点 高端研究型人才 研究型、应用型人才 应用型、技术技能型人才 人 才 需 求 非技术类"新职位","人工智能+专业应用"的新岗位 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第5页。 "云""物" "大""智" 物联网:对接真实的物理世界,获取海量数据; 云计算:为海量数据提供强大的承载能力; 大数据:对海量数据进行挖掘和分析,实现数据到信息的转换; 人工智能:对数据进行学习,对信息进行理解,最终实现数据到知识和智能的转换。 如果用人体来比喻,物联网是人体的神经网络,大数据是流动的血液,云计算是心脏,人工智能则是掌控的大脑。 【相关知识】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第6页。 艾智讯AI小课堂:一起来了解"云""物""大""智" 【相关知识】 (点击播放视频 ) 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第7页。 人工智能是什么? 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。概括来说,就是研究如何使机器具备以下能力: 能听(语音识别、机器翻译等); 会说(语音合成、人机对话等); 能看(图像识别、文字识别); 能思考(人机对弈、定理证明等); 会学习(机器学习、知识表示等); 会行动(机器人、自定驾驶汽车等); 能应变(认知智能、自主行动)。 一、机器能思考吗? 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第8页。 人工智能的研究领域 包括语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱、脑机互动等等。 一、机器能思考吗? 人工智能拟人能力图 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第9页。 人工智能的智能水平 人工智能像"人"一样,其智能水平也在逐步发展,从低到高可划分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。 第一层次:计算智能——机器像人类一样会计算、传递信息,例如神经网络、遗传算法等,各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能。 第二层次:感知智能——机器能听会说、能看会认,像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶等。 第三层次:认知智能——机器能理解会思考,主动采取行动,这是人工智能领域专家们正在努力的方向,比如微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。 一、机器能思

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