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2.剖析k-均值聚类算法

沪科教高三信息技术选择性必修4 人工智能初步目录

第一单元 走进人工智能的世界
  项目一 初识人工智能——了解人工智能的发展历史与现状
    1.通过实例感受人工智能
    2.回顾人工智能的发展历程
    3.了解当前人工智能技术应用状况
    知识链接
  项目二 探秘智能车——认识人工智能系统
    1.了解人工智能系统的基本技术要素

    2.分析智能车的机构组成
    3.明确人工智能的特征
    知识链接
  单元挑战 探究服务机器人
第二单元 理解人工智能技术的思想与方法
  项目三 让智能车能够“刷脸”开车门——探究图像识别与理解
    1.了解图像识别与人脸识别技术
    2.获取、表示人脸特征
    3.解析人脸识别原理
    4.评价人脸识别性能
    知识链接
  项目四 让智能车与用户对话——探究语音交互技术
    1.认识语音交互
    2.让机器理解语音
    3.用算法实现语音识别
    4.应用语音交互技术
    知识链接
  项目五 让智能车自动规划路径——探究智能决策与搜索算法
    1.用人工智能实现路径规划
    2.预测交通流量
    3.根据路况进行智能决策
    4.搜索最佳路线
    知识链接
  项目六 让智能车识别道路障碍物——认识人工神经网络与深度学习
    1.初识人工神经网络
    2.了解深度学习及其基本操作
    3.探索深度学习的最新发展
    知识链接
  项目七 在车展中实现“车以类聚”——探究无监督学习与聚类算法
    1.认识无监督学习与聚类算法
    2.剖析k-均值聚类算法
    知识链接
  单元挑战 用SVM算法及深度学习给图像分类
第三单元 开发简单人工智能系统
  项目八 搭建可“刷脸”启动的循迹智能车——设计简单的人工智能系统
    1.进行总体设计,确定基本开发方案
    2.设计人脸识别启动系统
    3.设计智能车循迹系统
    4.测试智能车
    知识链接
  单元挑战 设计智能车避障系统
第四单元 推动人工智能健康发展
  项目九 认识人工智能的巨大价值和潜在威胁——辩证看待人工智能
    1.了解人工智能技术的应用现状
    2.直面人工智能的安全、伦理问题
    3.展望人工智能的未来
    知识链接
  单元挑战 设计无人驾驶时代的交通准则
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