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人工智能

集成数字技术

人工智能课程计划

人类表现出的是自然智能,而机器则表现出人工智能(AI)。

由于我们的目的,我们使用了各种定义,我们使用的是任何感知其环境的定义,并采取最大化其成功实现其目标的机会的动作[1]。此外,这些设备模仿了人类的沟通、学习和解决问题的能力。这些设备使用一系列相互关联的技术,在没有人类明确指导的情况下,自动解决问题并执行任务以实现既定目标[2]

机器学习是AI的一个子集。机器学习通常用于启用AI的其他字段,例如自然语言处理和计算机视觉。

  • 自然语言处理(NLP)是机器解释和分析人类交流形式的能力,例如文本和演讲。NLP的目的是通过向机器提供大量交流数据的例子,并通过例子或让机器自己发现模式,教会机器读、写、说、听来模仿人类的交流。NLP被用于谷歌自动完成和虚拟助手等技术中。

    计算机愿景是机器识别图像或视频中对象的能力。计算机视觉的目的是模仿人类的视觉,通过用大量标记图像的例子来教机器,或者让机器自己发现图像中的模式。计算机愿景的例子包括社交媒体照片和自行车使用的视野的面部标记。

机器学习是实现人工智能的过程。为了训练一台机器,我们给它大量的数据例子来说明我们想让它做什么,这样机器就能自己弄明白如何去做。系统从模式中学习。例如,通过给机器提供大量猫狗图像的例子,它可以在没有明确指令的情况下识别猫或狗,而不是使用模式和推理。机器学习算法主要使用两种方法来实现智能,即监督学习和非监督学习。

  • 监督学习是一种用于机器学习的技术。在这个过程中,人类向机器提供了许多例子,说明我们想让它识别什么,以及一个标签。通过提供大量的例子(重复),机器正在学习(特征),以便自己做出判断。监督学习涉及数据分类数据的分类,基于其特征进入二进制类别(例如猫和狗)或多个类别(例如Apple,Banana和Orange)。

    • 分类是一种监督学习技术,用于根据属性或特征对数据进行分组。人类可以在数据(如图像或文本)上提供标签,告诉机器每个数据中的属性或特征(如颜色、大小、形状、尺寸)以及如何对数据进行分组。然后机器根据新数据与预定义组的相似性来匹配未来的数据。例如,根据袋鼠和袋熊的腿的数量、有尾巴或没有尾巴以及耳朵的大小对它们的图像进行分类。

      回归是用于弄清楚数据沿着连续形式(例如汽车速度)的何处的监督学习技术。与将数据划分为一个组(例如,速度为慢、中、快)的分类不同,回归侧重于预测数据如何以数字形式匹配(例如,速度在数字中)。人类提供与特定事物相关的特征标签信息(例如,跑步者的身高和体重)。机器接收这些数据后,就能预测出某物在连续统一体中的位置(例如,跑步者相对于其他人的速度)。回归的例子包括基于降雨,湿度,温度或预测房价的基于房间,地点和易于运输的人数来预测当地天气。

  • 无监督的学习涉及为机器提供大量数据,并让它自己找到数据中的模式。然后机器确定类别。此过程称为群集 - 在一个类别中分组类似对象。

    • 聚类是一种无监督学习技术,用于让计算机自然地发现数据中的模式(例如图像或文本)。机器根据在数据中找到的共同属性或特征对数据进行分组。例如,集群被用来根据人们之前看过的内容(如YouTube或Netflix)来确定他们接下来可能想看什么。

深度学习是机器学习方法基于人工神经网络(人工神经网络)。它们的灵感来自于人脑中神经网络的工作原理,处理数据的结构与生物大脑中的类似。在此过程中,人工神经元(称为感知器)形成网络,并相互作用,共同学习和解决问题。ann的学习方式与我们人类相似。当他们犯错时,他们会利用反馈循环进行调整。谷歌的Alpha Go和自动驾驶汽车都使用了这种技术。

1Poole, Mackworth & Goebel 1998

2人工智能:解决问题,发展经济,提高我们的生活质量,澳大利亚政府2019

以下课程想法涵盖了各种专用和子集,如颜色编码所示。单击彩色方块以了解有关每个定义的更多信息。

机器
学习

监督
学习

自然
语言
加工

电脑
愿景

分类


聚类


回归


f - 2

机器学习监督式学习计算机视觉分类



AI可以猜你的情绪吗?

人工智能(AI)可以结合计算机视觉和分类从图像中提取特征。讨论情绪类,并介绍AI的想法,使用一个有趣的,易于使用的AI工具。

机器学习监督式学习计算机视觉分类



人工智能能识别你画的东西吗?

本课提供了一个机会,将使用在课堂上研究的相关上下文的数据表示结合起来。十博登录学生们用线描来描绘一个物体,重点是使其易于识别的物体的特征。

3 - 4

机器学习自然语言处理聚类



有趣的项目用语言翻译

自然语言处理越来越重要。这种类型的人工智能可以解读文本和语音。它可以用来翻译一种语言。从三个项目中选择,探索这种类型的AI满足学生的兴趣和编程技能。

机器学习监督式学习分类聚类



注意音乐

一个使用聚类技术的人工智能,在数据中寻找模式,在这种情况下,数据就是音符。十博登录学生可以硬编码一个程序,在固定的节拍下弹奏特定的音符(非人工智能),或者他们可以结合随机函数来模仿人工智能集群。

机器学习监督式学习计算机视觉分类



人工智能如何识别它看到的东西?

这节课介绍了计算机看东西的方式。它的重点是图像识别,包括特征提取,目标检测和分类。

机器学习监督式学习自然语言处理计算机视觉分类



AI智能手机安全

生物识别技术是一种人工智能,用于保护用户的数字设备免受未经授权的访问。十博登录学生们可以通过硬编码程序来解锁手机,或者他们可以创建一个包含人工智能模型的程序。

机器学习监督式学习计算机视觉分类



AI可以猜你的情绪吗?

人工智能(AI)可以结合计算机视觉和分类从图像中提取特征。讨论情绪类,并介绍AI的想法,使用一个有趣的,易于使用的AI工具。

5 - 6

机器学习监督式学习自然语言处理计算机视觉分类聚类



识别人工智能

使用本课程中的任务来介绍支撑人工智能(AI)的概念。大多数任务被拔掉(不需要数字设备)。

机器学习分类聚类



注意音乐

一个使用聚类技术的人工智能,在数据中寻找模式,在这种情况下,数据就是音符。十博登录学生可以硬编码一个程序,在固定的节拍下弹奏特定的音符(非人工智能),或者他们可以结合随机函数来模仿人工智能集群。

机器学习



AI应用分析,绘制道德理解

本课程计划探讨了人工智能的伦理方面和对我们未来生活的影响。

机器学习监督式学习自然语言处理分类



人工智能家庭自动化

当你对着手机说话时,家庭自动化可以通过语音识别人工智能来控制灯光、风扇、空调或其他智能设备。十博登录学生们通过人工神经网络来研究开关灯和风扇所需的控制。

机器学习分类聚类



家庭自动化编程

调查家庭自动化系统,包括具有语音识别能力的人工智能(AI)提供的那些。从迎合学生的编程技能范围的任务中选择任务。十博登录

机器学习监督式学习自然语言处理分类



电脑能识别你的情感吗?

自然语言处理可以使用分类技术来解释和分类用户的在线评论。十博登录学生使用if / then语句努力代码一个程序,或者他们可以创建一个注入AI模型的程序。

机器学习监督式学习自然语言处理分类



AI中的数据偏差

人工智能有时会偏向于特定的形状或颜色。当这种人工智能系统应用于涉及人类的情况时,这种偏见就会表现为对肤色或性别的偏见。这节课探讨了人工智能中的偏见。

机器学习监督式学习自然语言处理分类



反欺凌的人工智能

自然语言处理解释文本和演讲。探索模拟检查文本的人工智能应用程序,例如来自社交媒体帖子的文本。

机器学习监督式学习自然语言处理



有趣的项目用语言翻译

自然语言处理越来越重要。这种类型的人工智能可以解读文本和语音。它可以用来翻译一种语言。从三个项目中选择,探索这种类型的AI满足学生的兴趣和编程技能。

机器学习监督式学习自然语言处理计算机视觉分类



AI智能手机安全

生物识别技术是一种人工智能,用于保护用户的数字设备免受未经授权的访问。十博登录学生们可以通过硬编码程序来解锁手机,或者他们可以创建一个包含人工智能模型的程序。

机器学习监督式学习自然语言处理计算机视觉分类



人工智能测验

这节课为学生提供了一个机会,利用他们的道德理解,当被要求应对不同的情况。十博登录

7-8

机器学习监督式学习自然语言处理计算机视觉分类聚类



识别人工智能

使用本课程中的任务来介绍支撑人工智能(AI)的概念。大多数任务被拔掉(不需要数字设备)。

机器学习监督式学习自然语言处理分类



人工智能家庭自动化

当你对着手机说话时,家庭自动化可以通过语音识别人工智能来控制灯光、风扇、空调或其他智能设备。十博登录学生们通过人工神经网络来研究开关灯和风扇所需的控制。

机器学习监督式学习自然语言处理分类



家庭自动化:通用编程

调查家庭自动化系统,包括具有语音识别能力的人工智能(AI)提供的那些。这些建议的年度7-8的活动为使用通用编程语言JavaScript和Python的学生设计。十博登录

机器学习监督式学习自然语言处理分类



反欺凌的人工智能

自然语言处理解释文本和演讲。探索模拟检查文本的人工智能应用程序,例如来自社交媒体帖子的文本。

机器学习监督式学习自然语言处理分类



AI中的数据偏差

人工智能有时会偏向于特定的形状或颜色。当这种人工智能系统应用于涉及人类的情况时,这种偏见就会表现为对肤色或性别的偏见。这节课探讨了人工智能中的偏见。

机器学习计算机视觉分类



AI图像识别 - 探索限制和偏见

使用卡通面进行培训和测试人工智能(AI)模型,包括讨论潜在算法偏差的源,以及如何响应这些。

机器学习监督式学习自然语言处理



在Python中编写一个敏感的聊天

自然语言处理(NLP)解释文本和演讲。Chatbots提供了探索NLP的有用上下文。在该模块中,学生在Python十博登录中编写Chatbot,这是一个能够以不同方式响应用户输入的对话程序,包括使用智能情绪分析。

机器学习监督式学习自然语言处理



用AI技术预订分析

通过自然语言处理探索文本分析,这是人工智能的一个重要应用。查看一系列视频教程来开发一个可以分解和分析完整文本内容的Python程序,例如Robert Louis Stevenson的宝藏岛,并使用智能情绪分析来尝试确定恶棍和英雄。

机器学习



AI应用分析,绘制道德理解

本课程计划探讨了人工智能的伦理方面和对我们未来生活的影响。

机器学习监督式学习自然语言处理计算机视觉分类



人工智能测验

这节课为学生提供了一个机会,利用他们的道德理解,当被要求应对不同的情况。十博登录

机器学习计算机视觉



系统思维和人工智能应用

在本课中,学生将学习和分析涉及A十博登录I组件的现实世界系统,然后设想在新的或现有系统中应用AI以解决其选择的另一个问题。

机器学习聚类



系统思想家的习惯

这节课将介绍一些与系统思维相关的技能和概念。十博登录学生将被介绍一些系统思考者的习惯,正反馈和负反馈循环,以及超和子系统的概念。

机器学习监督式学习计算机视觉分类



石头、剪刀、布,人工智能!

在本课程中,我们使用游戏摇滚,纸剪刀来调查AI如何识别您的手势。首先学生创造,训十博登录练和测试自己的AI模型。他们将其AI模型导入预先制作的JavaScript程序,以修改计算机程序以合并游戏。游戏的水平取决于学生的编程技能水平。

9-10

机器学习监督式学习自然语言处理



在Python中编写一个敏感的聊天

自然语言处理(NLP)解释文本和演讲。Chatbots提供了探索NLP的有用上下文。在该模块中,学生在Python十博登录中编写Chatbot,这是一个能够以不同方式响应用户输入的对话程序,包括使用智能情绪分析。

机器学习监督式学习自然语言处理



用AI技术预订分析

通过自然语言处理探索文本分析,这是人工智能的一个重要应用。查看一系列视频教程来开发一个可以分解和分析完整文本内容的Python程序,例如Robert Louis Stevenson的宝藏岛,并使用智能情绪分析来尝试确定恶棍和英雄。

机器学习自然语言处理计算机视觉分类聚类



我偏爱的人工智能未来会是什么样子?

Malyn Mawby, Roseville学院个性化学习的负责人,解释了她是如何在10年级学生中实施基于项目的学习(PBL)来探索人工智能(AI)的。通过PBL任务,学生选择一个感兴趣的领域,并十博登录调查什么是可能的、可能的和首选的。

机器学习自然语言处理计算机视觉分类聚类



AI道德 - 有可能,可能的,且首选?

人工智能的发展和难以提高一些学生可以在数字技术教室探索的社会和道德问题。十博登录本课程的想法概述了一个项目,以帮助学生使用课程的课程来框架这样的讨论,以创建首选期货,与十博登录批判性和创造性的思维进行联系。

机器学习计算机视觉



系统思维和人工智能应用

在本课中,学生将学习和分析涉及A十博登录I组件的现实世界系统,然后设想在新的或现有系统中应用AI以解决其选择的另一个问题。

机器学习聚类



系统思想家的习惯

这节课将介绍一些与系统思维相关的技能和概念。十博登录学生将被介绍一些系统思考者的习惯,正反馈和负反馈循环,以及超和子系统的概念。