教学目标
知识目标
- 掌握机器学习、深度学习基本概念
- 了解自然语言处理和计算机视觉原理
- 熟悉AI技术的主要分类和应用场景
- 理解AI技术的优势与局限性
能力目标
- 能区分不同类型的机器学习算法
- 能识别常见的AI应用场景
- 能分析AI技术的优势与局限
情感目标
- 培养对AI技术的理性认知
- 激发深入学习AI技术的兴趣
- 增强对AI应用场景的敏感度
教学内容
1
复习导入（5分钟）
回顾上节课关于AI发展历程的内容，提问学员分享搜集的AI应用案例，引出本节课对AI基本概念和原理的探讨。
2
讲解机器学习（20分钟）
详细阐述机器学习的定义、分类及对应的应用场景。通过案例说明不同学习方式的特点。
监督学习：通过标注数据训练模型，如图像分类、语音识别。
无监督学习：从未标注数据中发现模式，如客户聚类分析。
半监督学习：结合少量标注数据和大量未标注数据。
强化学习：通过环境反馈学习最优策略，如游戏AI。
3
讲解深度学习（20分钟）
阐释深度学习的概念、特点，说明其与机器学习的关系。介绍深度学习中的神经网络结构及其工作原理。
多层感知机：基础的神经网络结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。
卷积神经网络(CNN)：擅长图像处理，通过卷积层提取特征。
循环神经网络(RNN)：处理序列数据，如自然语言文本。
Transformer：基于自注意力机制的模型，在NLP领域取得突破性进展。
4
讲解自然语言处理与计算机视觉（20分钟）
介绍自然语言处理和计算机视觉的核心任务、技术原理及实际应用案例。
自然语言处理：文本分类、机器翻译、问答系统等，应用于智能客服、机器翻译软件。
计算机视觉：目标检测、图像识别、图像分割等，应用于安防监控、自动驾驶。
5
小组讨论AI技术的优势与局限性（10分钟）
将学员分成小组，结合前面讲解的内容和生活实际，讨论AI技术的优势与局限性，各小组派代表发言。
6
小结（5分钟）
总结本节课重点概念和学员讨论结果，强调理解这些概念对后续学习的重要性。
教学资源
PPT课件
包含AI基本概念和原理讲解
机器学习分类流程图
直观展示不同类型机器学习的关系
神经网络结构动画
展示神经网络工作原理的动态演示
应用案例集
自然语言处理和计算机视觉应用案例