[人工智能普及教育]人工智能分类算法项目初体验
2022-04/总第313期
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教学背景
分类是人工智能技术中一个非常经典的应用场景。很多教师在讲解人工智能技术课程时都运用过“猫狗图像分类、鸢尾花分类”项目进行课程实践。分类算法项目也是比较容易激发学生学习兴趣的一项人工智能技术应用,随着算法与参数的不断调整与修改,能够不断提升分类的准确率。为了更好地激发学生学习人工智能技术的兴趣和热情,教师可以设计更多具有挑战性的分类任务。本文将以任务驱动的方式介绍几个不同的分类项目。
教学主题
以不同的分类项目作为教学主题,由浅入深引导学生学习人工智能分类算法知识。同时,在实践过程中,以生活场景作为学习情境,让学生感受人工智能技术在生活中的应用。
教学实施
在教学实施过程中,突出任务的引导和驱动,关注学生的最近发展区。将课程目标融入任务中,学生在完成任务的过程中不断体验分类算法的特点,学习和了解分类算法的知识。
任务1:形状分类(主题引入)
以1个简单且拓展性较强的分类项目作为导入,让学生进入学习情景中;教师在学生实践后进行总结,学生经历从感性到理性的认知过程,更容易将知识与技能内化。在任务实施过程中,教师要对学生提出以下2个要求。
分类任务
● 学生自行思考设计3个条件,对教师提供的不同形状和颜色的块进行分类。
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