資源簡(jiǎn)介

中小學(xué)教育資源及組卷應(yīng)用平臺(tái)
第12課 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
課題 第12課 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 單元 第三單元 學(xué)科 信息技術(shù) 年級(jí) 九年級(jí)
教材分析 教材簡(jiǎn)要介紹數(shù)據(jù)集的概念，強(qiáng)調(diào)其在人工智能中的重要性。 還介紹神經(jīng)分類(lèi)模型的基本原理，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作方式。通過(guò)簡(jiǎn)化的圖示和實(shí)例，幫助學(xué)生理解如何通過(guò)神經(jīng)分類(lèi)模型對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)。最后，教材還解釋了如何利用前面構(gòu)建的數(shù)據(jù)集和神經(jīng)分類(lèi)模型進(jìn)行出行時(shí)間的預(yù)測(cè)。通過(guò)實(shí)例演示，展示從數(shù)據(jù)收集、模型建立到預(yù)測(cè)結(jié)果輸出的整個(gè)過(guò)程。本教材通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)集、神經(jīng)分類(lèi)模型與人工智能預(yù)測(cè)出行時(shí)間的內(nèi)容，旨在幫助學(xué)生理解人工智能的基本原理和應(yīng)用，并培養(yǎng)其實(shí)踐操作能力。通過(guò)簡(jiǎn)化的圖示和實(shí)例，使學(xué)生能夠輕松掌握相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，為后續(xù)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
學(xué)習(xí)目標(biāo) 實(shí)踐意識(shí)：培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)收集和整理數(shù)據(jù)集的能力，了解數(shù)據(jù)來(lái)源和選擇的重要性。教授學(xué)生如何篩選、清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù)，為建立預(yù)測(cè)模型做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)如何使用表格數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，并理解不同預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。通過(guò)案例分析和實(shí)際操作，讓學(xué)生體驗(yàn)從數(shù)據(jù)到模型的過(guò)程，培養(yǎng)其實(shí)踐操作能力。社會(huì)責(zé)任：引導(dǎo)學(xué)生探討人工智能預(yù)測(cè)技術(shù)的倫理問(wèn)題，如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見(jiàn)等。強(qiáng)調(diào)在使用智能預(yù)測(cè)技術(shù)時(shí)，要尊重用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。討論智能預(yù)測(cè)技術(shù)可能帶來(lái)的好處，如提高出行效率、減少擁堵等，以及潛在的問(wèn)題，如過(guò)度依賴技術(shù)、信息誤導(dǎo)等。鼓勵(lì)學(xué)生參與相關(guān)的社會(huì)項(xiàng)目或志愿活動(dòng)，將所學(xué)的智能預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題解決中。
重點(diǎn) 預(yù)測(cè)概念的概念。預(yù)測(cè)與科學(xué)預(yù)測(cè)的區(qū)別。預(yù)測(cè)結(jié)果的重要性。
難點(diǎn) 科學(xué)預(yù)測(cè)方法的掌握。預(yù)測(cè)活動(dòng)的實(shí)踐應(yīng)用。人工智能預(yù)測(cè)的理解。
教學(xué)過(guò)程
教學(xué)環(huán)節(jié) 教師活動(dòng) 學(xué)生活動(dòng) 設(shè)計(jì)意圖
導(dǎo)入新課 通過(guò)視頻播放，讓學(xué)生了解如何利用Excel完成預(yù)測(cè)信息實(shí)現(xiàn)1、你是如何根據(jù)一些環(huán)境數(shù)據(jù)(雨量、溫度、距離等)制訂出行計(jì)劃的 2、你覺(jué)得人工智能能幫忙做哪些預(yù)測(cè) 觀看Excel完成預(yù)測(cè)信息實(shí)現(xiàn)的視頻，也可以自己上手做做看學(xué)生討論問(wèn)題，舉手回答問(wèn)題 幫助學(xué)生了解預(yù)測(cè)的步驟是什么，怎么實(shí)現(xiàn)的。通過(guò)討論的方式讓學(xué)生從現(xiàn)實(shí)生活中去理解怎么預(yù)測(cè)。打開(kāi)課堂
講授新課 智能預(yù)測(cè)出行是利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)出行行為進(jìn)行預(yù)測(cè)和規(guī)劃。通過(guò)收集雨量、溫度和距離等數(shù)據(jù)，整理成數(shù)據(jù)集，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)出行方式或出行時(shí)間。一、構(gòu)建數(shù)據(jù)集構(gòu)建數(shù)據(jù)集可以先確定數(shù)據(jù)采集方式、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)范圍、采樣頻率等信息，再標(biāo)注、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)。最終得到的數(shù)據(jù)集可以用于各種數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。對(duì)已采集整理的數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，如雨量由小到大，可以用0-6之間的數(shù)字表示，0為晴天，6為特大暴雨;溫度就采用攝氏溫度值出行距離就用距離值即可。出行方式可以列出幾種:步行、自行車(chē)、自駕出租車(chē)、火車(chē)、飛機(jī)，依次用0、1、2、3、4、5來(lái)表示，如表12-1。雨量溫度、出行距離為影響因素，輸出的是實(shí)際出行方式。表12-1 出行數(shù)據(jù)集雨量(0-6)溫度(攝氏度)距離(千米)出行方式0201063023420500402010005 人們通過(guò)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出了規(guī)律:綜合考慮雨量、溫度、出行距離，可以預(yù)測(cè)出合理的出行方式。親身體驗(yàn)設(shè)計(jì)調(diào)研問(wèn)卷，對(duì)收集到的有關(guān)出行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，使用合適工具，初步建構(gòu)數(shù)據(jù)集。二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型將數(shù)據(jù)集導(dǎo)人已構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化參數(shù)得到訓(xùn)練后的模型模型讀人新的樣本特征數(shù)據(jù)，輸出出行方式。圖12-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型◇ 準(zhǔn)備數(shù)據(jù):采集大量“特征/標(biāo)簽”數(shù)據(jù)◇ 搭建網(wǎng)絡(luò):搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)◇ 優(yōu)化參數(shù):訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)獲取最佳參數(shù)◇ 應(yīng)用網(wǎng)絡(luò):將網(wǎng)絡(luò)保存為模型，輸入新數(shù)據(jù)，輸出分類(lèi)或預(yù)測(cè)結(jié)果我們按照上面的方式收集好樣本數(shù)據(jù)后，進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)束后，就可以對(duì)出行方式進(jìn)行預(yù)測(cè)了。我們可以輸入一個(gè)(雨量、溫度、距離)的數(shù)值，返回一個(gè)出行方式的預(yù)測(cè)結(jié)果，每種出行方式有一個(gè)置信度比例。日積月累：表格數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的不同，可以分為如下幾種類(lèi)型:回歸，二分類(lèi)，多分類(lèi)，三、人工智能預(yù)測(cè)出行時(shí)間使用電子地圖查詢你要去的地點(diǎn)的時(shí)候，它會(huì)告訴你采用不同的交通方式所需要的時(shí)間。那么它是怎么做到的呢 又有多準(zhǔn)確呢 其實(shí)通過(guò)人工智能我們也可以自己做一個(gè)這樣的出行時(shí)間預(yù)測(cè)。跟上面的案例一樣，通過(guò)人工智能進(jìn)行預(yù)測(cè)，也要采集樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。很關(guān)鍵的一點(diǎn)就是要確定好影響因子有哪些。對(duì)于預(yù)測(cè)出行時(shí)間來(lái)說(shuō)，影響因子一般有:日期、時(shí)間、出行方式、天氣、路況等。比如同樣是從公司打車(chē)回家，工作日跟周末，早上和晚上，晴天和雨天所用的時(shí)間都不一樣。對(duì)影響因子進(jìn)行合理的分析量化后，就可以去采集樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測(cè)了。 學(xué)生認(rèn)真學(xué)習(xí)并掌握相關(guān)知識(shí)，了解預(yù)測(cè)重要的作用學(xué)生認(rèn)真學(xué)習(xí)并掌握相關(guān)知識(shí)，了解如何構(gòu)建數(shù)據(jù)集以及預(yù)測(cè)的過(guò)程內(nèi)容設(shè)計(jì)調(diào)研問(wèn)卷，完成構(gòu)建數(shù)據(jù)集了解預(yù)測(cè)模型的方法認(rèn)真學(xué)習(xí)并開(kāi)動(dòng)腦筋，了解交通方式如何實(shí)現(xiàn) 了解預(yù)測(cè)重要的作用培養(yǎng)學(xué)生的理論學(xué)習(xí)能力，了解如何構(gòu)建數(shù)據(jù)集以及預(yù)測(cè)的過(guò)程內(nèi)容 培養(yǎng)學(xué)生自我學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)造力 培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)能力，擴(kuò)展學(xué)生知識(shí)面了解交通方式如何實(shí)現(xiàn)
課堂練習(xí) 隨堂練習(xí)1.智能預(yù)測(cè)出行的實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括哪些步驟 通過(guò)查閱百度或其它資料，回答隨堂練習(xí)答案 鍛煉學(xué)生查閱資料分析總結(jié)、信息處理、演講表達(dá)等能力
課堂小結(jié) 本堂課主要介紹了如何通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)集、應(yīng)用神經(jīng)分類(lèi)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能對(duì)出行時(shí)間的預(yù)測(cè)。首先，我們學(xué)習(xí)了如何收集、整理和預(yù)處理相關(guān)數(shù)據(jù)，這是構(gòu)建有效預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)。接著，通過(guò)神經(jīng)分類(lèi)模型的介紹，我們理解了如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。最后，通過(guò)實(shí)例演示，我們看到了人工智能如何基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的出行時(shí)間，從而幫助人們更好地規(guī)劃行程。本堂課不僅讓我們對(duì)智能預(yù)測(cè)有了更深入的理解，也為我們展示了人工智能在出行領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景。 分組總結(jié)歸納 鍛煉學(xué)生的總結(jié)能力，加強(qiáng)邏輯思維和語(yǔ)言表達(dá)能力
板書(shū) 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建知識(shí)點(diǎn)一、構(gòu)建數(shù)據(jù)集二、神經(jīng)分類(lèi)模型三、人工智能預(yù)測(cè)出行時(shí)間隨堂練習(xí)智能預(yù)測(cè)出行的實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括哪些步驟 根據(jù)知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)相應(yīng)內(nèi)容，完成相應(yīng)隨堂練習(xí) 明確教學(xué)內(nèi)容及重點(diǎn)和難點(diǎn)
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第12課 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
浙教版九年級(jí)上冊(cè)
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教學(xué)目標(biāo)
01
新知導(dǎo)入
02
新知講解
03
隨堂練習(xí)
04
拓展延伸
05
課堂總結(jié)
06
目錄
教學(xué)目標(biāo)
實(shí)踐意識(shí)：
培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)收集和整理數(shù)據(jù)集的能力，了解數(shù)據(jù)來(lái)源和選擇的重要性。
教授學(xué)生如何篩選、清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù)，為建立預(yù)測(cè)模型做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。
引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)如何使用表格數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，并理解不同預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。
通過(guò)案例分析和實(shí)際操作，讓學(xué)生體驗(yàn)從數(shù)據(jù)到模型的過(guò)程，培養(yǎng)其實(shí)踐操作能力。
教學(xué)目標(biāo)
社會(huì)責(zé)任：
引導(dǎo)學(xué)生探討人工智能預(yù)測(cè)技術(shù)的倫理問(wèn)題，如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見(jiàn)等。
強(qiáng)調(diào)在使用智能預(yù)測(cè)技術(shù)時(shí)，要尊重用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。
討論智能預(yù)測(cè)技術(shù)可能帶來(lái)的好處，如提高出行效率、減少擁堵等，以及潛在的問(wèn)題，如過(guò)度依賴技術(shù)、信息誤導(dǎo)等。
鼓勵(lì)學(xué)生參與相關(guān)的社會(huì)項(xiàng)目或志愿活動(dòng)，將所學(xué)的智能預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題解決中。
新知導(dǎo)入
上節(jié)課我們了解了預(yù)測(cè)的概念，也知道了人工智能預(yù)測(cè)的應(yīng)用。今天，我們來(lái)學(xué)習(xí)如何構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。首先，我們通過(guò)一個(gè)Excel的教學(xué)視頻了解以下如何使用Excel完成銷(xiāo)售成績(jī)的預(yù)測(cè)吧！
新知導(dǎo)入
新知導(dǎo)入
你是如何根據(jù)一些環(huán)境數(shù)據(jù)(雨量、溫度、距離等)制訂出行計(jì)劃的
你覺(jué)得人工智能能幫忙做哪些預(yù)測(cè)
新知導(dǎo)入
我們熟悉的語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別在應(yīng)用中存在以下安全隱患：
當(dāng)根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)如雨量、溫度、距離等制訂出行計(jì)劃時(shí)，可以遵循以下步驟
01
數(shù)據(jù)收集
02
數(shù)據(jù)分析
03
行程規(guī)劃
04
備選方案制定
05
實(shí)時(shí)調(diào)整
新知導(dǎo)入
我們熟悉的語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別在應(yīng)用中存在以下安全隱患：
人工智能在許多領(lǐng)域都能進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括但不限于以下幾個(gè)方面：
02
03
·
04
醫(yī)療預(yù)測(cè)
交通預(yù)測(cè)
人口預(yù)測(cè)
01
05
自然災(zāi)害預(yù)測(cè)
市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)預(yù)測(cè)
新知講解
相關(guān)知識(shí)
預(yù)測(cè)
預(yù)測(cè)模型
雨量(0-6) 溫度(攝氏度) 距離(千米) 出行方式
0 20 1 0
6 30 2 3
4 20 500 4
0 20 1000 5
新知講解
智能預(yù)測(cè)出行是利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)出行行為進(jìn)行預(yù)測(cè)和規(guī)劃。通過(guò)收集雨量、溫度和距離等數(shù)據(jù)，整理成數(shù)據(jù)集，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)出行方式或出行時(shí)間。
新知講解
構(gòu)建數(shù)據(jù)集可以先確定數(shù)據(jù)采集方式、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)范圍、采樣頻率等信息，再標(biāo)注、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)。最終得到的數(shù)據(jù)集可以用于各種數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。對(duì)已采集整理的數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，如雨量由小到大，可以用0-6之間的數(shù)字表示，0為晴天，6為特大暴雨;溫度就采用攝氏溫度值出行距離就用距離值即可。出行方式可以列出幾種:步行、自行車(chē)、自駕出租車(chē)、火車(chē)、飛機(jī)，依次用0、1、2、3、4、5來(lái)表示，如表12-1。雨量溫度、出行距離為影響因素，輸出的是實(shí)際出行方式。
一、構(gòu)建數(shù)據(jù)集
新知講解
一、構(gòu)建數(shù)據(jù)集
表12-1 出行數(shù)據(jù)集
雨量(0-6) 溫度(攝氏度) 距離(千米) 出行方式
0 20 1 0
6 30 2 3
4 20 500 4
0 20 1000 5
人們通過(guò)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出了規(guī)律:綜合考慮雨量、溫度、出行距離，可以預(yù)測(cè)出合理的出行方式。
親身體驗(yàn)
設(shè)計(jì)調(diào)研問(wèn)卷，對(duì)收集到的有關(guān)出行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，使用合適工具，初步建構(gòu)數(shù)據(jù)集。
新知講解
將數(shù)據(jù)集導(dǎo)人已構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化參數(shù)得到訓(xùn)練后的模型模型讀人新的樣本特征數(shù)據(jù)，輸出出行方式。
二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型
新知講解
◇ 準(zhǔn)備數(shù)據(jù):采集大量“特征/標(biāo)簽”數(shù)據(jù)
◇ 搭建網(wǎng)絡(luò):搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
◇ 優(yōu)化參數(shù):訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)獲取最佳參數(shù)
◇ 應(yīng)用網(wǎng)絡(luò):將網(wǎng)絡(luò)保存為模型，輸入新數(shù)據(jù)，輸出分類(lèi)或預(yù)測(cè)結(jié)果
二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型
圖12-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型
新知講解
我們按照上面的方式收集好樣本數(shù)據(jù)后，進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)束后，就可以對(duì)出行方式進(jìn)行預(yù)測(cè)了。我們可以輸入一個(gè)(雨量、溫度、距離)的數(shù)值，返回一個(gè)出行方式的預(yù)測(cè)結(jié)果，每種出行方式有一個(gè)置信度比例。
二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型
日積月累
表格數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的不同，可以分為如下幾種類(lèi)型:回歸，二分類(lèi)，多分類(lèi)，
新知講解
三、人工智能預(yù)測(cè)出行時(shí)間
使用電子地圖查詢你要去的地點(diǎn)的時(shí)候，它會(huì)告訴你采用不同的交通方式所需要的時(shí)間。那么它是怎么做到的呢 又有多準(zhǔn)確呢
其實(shí)通過(guò)人工智能我們也可以自己做一個(gè)這樣的出行時(shí)間預(yù)測(cè)。跟上面的案例一樣，通過(guò)人工智能進(jìn)行預(yù)測(cè)，也要采集樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。很關(guān)鍵的一點(diǎn)就是要確定好影響因子有哪些。
新知講解
三、人工智能預(yù)測(cè)出行時(shí)間
對(duì)于預(yù)測(cè)出行時(shí)間來(lái)說(shuō)，影響因子一般有:日期、時(shí)間、出行方式、天氣、路況等。
比如同樣是從公司打車(chē)回家，工作日跟周末，早上和晚上，晴天和雨天所用的時(shí)間都不一樣。
對(duì)影響因子進(jìn)行合理的分析量化后，就可以去采集樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測(cè)了。
隨堂練習(xí)
智能預(yù)測(cè)出行的實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括哪些步驟
隨堂練習(xí)
智能預(yù)測(cè)出行的實(shí)現(xiàn)過(guò)程涉及數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、特征提取、模型選擇與訓(xùn)練、模型評(píng)估與優(yōu)化、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)以及結(jié)果輸出與反饋等多個(gè)步驟。這些步驟共同構(gòu)成了智能預(yù)測(cè)出行的完整流程。
拓展延伸
想象一下，你有一個(gè)智能預(yù)測(cè)小助手，它可以根據(jù)你過(guò)去的行為來(lái)預(yù)測(cè)你未來(lái)的需求，并提前為你做好準(zhǔn)備。
1. 設(shè)定場(chǎng)景：
小明每天早上去學(xué)校前都會(huì)喝一杯牛奶。他的智能冰箱注意到了這個(gè)習(xí)慣。
2. 數(shù)據(jù)收集：
每次小明從冰箱里拿牛奶，智能冰箱都會(huì)記錄下來(lái)。幾天后，它收集到了足夠的數(shù)據(jù)：小明每天早上7點(diǎn)都會(huì)喝一杯牛奶。
3. 特征提取：
智能冰箱從數(shù)據(jù)中提取出一個(gè)關(guān)鍵特征：早上7點(diǎn)，小明需要牛奶。
拓展延伸
4. 模型訓(xùn)練：
智能冰箱基于這個(gè)特征訓(xùn)練了一個(gè)簡(jiǎn)單的模型：當(dāng)時(shí)間是早上7點(diǎn)時(shí)，自動(dòng)為小明準(zhǔn)備好一杯牛奶。
5. 實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與結(jié)果輸出：
第二天早上，當(dāng)時(shí)間到達(dá)7點(diǎn)時(shí)，智能冰箱自動(dòng)為小明準(zhǔn)備好了牛奶。小明走到冰箱前，發(fā)現(xiàn)牛奶已經(jīng)準(zhǔn)備好了，他很高興。
6. 反饋與調(diào)整：
小明告訴智能冰箱，他有時(shí)早上也想喝果汁。智能冰箱記錄下這個(gè)新的信息，并調(diào)整它的模型：當(dāng)時(shí)間是早上7點(diǎn)且小明選擇喝果汁時(shí)，為他準(zhǔn)備好果汁。
拓展延伸
結(jié)論：
通過(guò)這個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我們可以看到智能預(yù)測(cè)是如何工作的。它收集數(shù)據(jù)，從中提取特征，訓(xùn)練模型，然后進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，并根據(jù)用戶的反饋進(jìn)行調(diào)整。這就是智能預(yù)測(cè)構(gòu)建的基本流程。
課堂總結(jié)
本堂課主要介紹了如何通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)集、應(yīng)用神經(jīng)分類(lèi)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能對(duì)出行時(shí)間的預(yù)測(cè)。首先，我們學(xué)習(xí)了如何收集、整理和預(yù)處理相關(guān)數(shù)據(jù)，這是構(gòu)建有效預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)。接著，通過(guò)神經(jīng)分類(lèi)模型的介紹，我們理解了如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。
課堂總結(jié)
最后，通過(guò)實(shí)例演示，我們看到了人工智能如何基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的出行時(shí)間，從而幫助人們更好地規(guī)劃行程。本堂課不僅讓我們對(duì)智能預(yù)測(cè)有了更深入的理解，也為我們展示了人工智能在出行領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景。
板書(shū)設(shè)計(jì)
預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
知識(shí)點(diǎn)
一、構(gòu)建數(shù)據(jù)集
二、神經(jīng)分類(lèi)模型
三、人工智能預(yù)測(cè)出行時(shí)間
隨堂練習(xí)
智能預(yù)測(cè)出行的實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括哪些步驟
謝謝
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