还剩16页未读，
继续阅读
所属成套资源：浙教版（2023）信息技术九年级全册PPT课件全套
成套系列资料，整套一键下载
初中信息技术浙教版（2023）九年级全册第12课 预测模型构建优秀课件ppt
展开
这是一份初中信息技术浙教版（2023）九年级全册第12课 预测模型构建优秀课件ppt，共24页。PPT课件主要包含了深度学习的理论与应用等内容，欢迎下载使用。
智能预测出行方式的背景
智能预测出行方式的挑战与未来发展
交通拥堵：城市交通拥堵问题日益严重，需要更加智能的出行方式
出行效率：城市生活节奏加快，人们需要更加高效的出行方式
环保需求：随着环保意识的提高，人们越来越关注出行方式的环保性
个性化需求：随着人们生活水平的提高，个性化出行需求逐渐增多
移动设备的普及，使得出行信息更加容易获取和分享
互联网技术的普及，使得数据收集和处理变得更加容易
机器学习和人工智能技术的发展，使得预测模型更加精准
物联网技术的发展，使得出行数据更加全面和实时
信息获取不及时：无法实时获取交通状况、天气等信息
出行方式选择单一：只能选择固定的出行方式，无法根据实际情况进行调整
出行效率低：容易遇到拥堵、延误等问题，影响出行效率
出行成本高：交通费用、时间成本等较高，影响出行体验
神经网络模型用于智能预测出行，需要采集出行相关的数据，对数据进行预处理和特征提取，将数据划分为训练集和测试集;选择适合的模型进行训练和测试，并将训练好的模型应用到实际出行预测中，提高出行效率和降低出行成本。人体内有大量神经细胞,也叫神经元。神经细胞通过相互联系构成了一个功能强大、结构复杂的信息处理系统——人体神经系统。人能够思考并从事各种各样的复杂工作，是因为身体内部微小的神经细胞起着作用。科学家受到人体神经细胞的启发，把每个神经细胞抽象成一个叫作神经元模型的基本信息单元，把许多这样的信息单元按一定的廪次结构连接起来，就得到人工神经网络。通过输入层给人工神经网络输入夭量数据，由神经元模型构成的多层神经网络对这些数据进行计算，从而得到需要输出的结果。如图13-1所示，给计算机输入猫的图片数据，需要计算机输出是否为猫的判断。将图片数据输入给人工神经网络，第一层神经网络会提取图片的初始特征，然后输入给第二层神经网络,第二层神经网络会把上一层提取的特征通过参数调节的方式进╱步细化，再输入给下一层神经网络，以此类推,经过多层神经网络的处理，最终得到猫的特征模型，利用特征模型做出是否为猫的判断。
尽管人工神经网络是科学家们受到人体神经细胞的启发而发明的，但人工神经网络的信息处理能力与人体神经系统相差甚远。人工神经网络的种类很多，如卷积神经网络、循环神经网络等，不同算法实现不同用途。科学家们也在努力研究新的算法，从而让人工神经网络逐渐接近人体神经系统处理信息的能力。
深度学习是机器学习训练模型的一种算法，是人工神经网络算法的拓展。典型的深度学习模型就是多层神经网络。深度学习模型的结构如图13-1所示，就像人工神经网络一样有输入层,输出层，中间是神经网络构成的隐层。隐层的工作流程是一个一层一层不断递进的处理过程。一般情况下，我们把超过四层的人工神经网络称为深度学习。深度学习通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升计算机处理新数据的准确性。深度学习可以通过构建卷积神经网络（CNN)来进行图像识别。CNN可以自动从图像中提取出更有用的特征，从而实现对不同物体的识别。
深度学习的基本概念：神经网络、反向传播算法
深度学习的优势：强大的表征能力和学习能力
深度学习的发展历程：从人工神经网络到深度学习
深度学习的应用领域：计算机视觉、自然语言处理、语音识别等
深度学习的挑战与未来发展趋势：计算资源、数据质量、模型解释性等
神经网络进行出行预测的步骤
使用神经网络进行出行预测的步骤包括数据收集、数据预处理、模型设计、模型训练、模型优化等。下面仅皇现实现数据输入部分的Pythn代码。
由于机器学习的结果受到各种外界条件的影响，目前大部分的通过训练形成的模型,很难达到100%正确率，就像我们利用指纹解锁手机，并不是每次都能够解锁成功一样。因此，我们会把正确率高于某个百分率的模型认为是训练成功的模型。
预测准确性：提高预测模型的准确性，降低误差
大数据处理：有效处理和分析大量出行数据，提高预测效率
实时更新：实现预测模型的实时更新，适应不断变化的出行环境
跨领域合作：加强与交通、气象等领域的合作，提高预测的准确性和全面性
数据泄露：用户隐私信息可能被泄露，造成安全隐患
数据滥用：未经授权使用用户数据，可能导致用户权益受损
网络安全：黑客攻击可能导致系统瘫痪，影响出行预测准确性
法规限制：数据隐私法规可能限制智能预测出行方式的发展
智能预测出行方式与传统交通管理相结合，提高交通效率
智能预测出行方式与传统交通管理相结合，降低交通拥堵
智能预测出行方式与传统交通管理相结合，提高交通安全
智能预测出行方式与传统交通管理相结合，实现绿色出行和可持续发展
技术进步：人工智能、大数据等技术的发展将推动智能预测出行方式的进步
市场需求：随着城市化进程的加快，人们对智能出行的需求将不断增加
政策支持：政府对智能出行的扶持政策将推动行业发展
跨界合作：智能出行企业与其他行业的合作将促进行业的发展
智能预测出行方式的背景
智能预测出行方式的挑战与未来发展
交通拥堵：城市交通拥堵问题日益严重，需要更加智能的出行方式
出行效率：城市生活节奏加快，人们需要更加高效的出行方式
环保需求：随着环保意识的提高，人们越来越关注出行方式的环保性
个性化需求：随着人们生活水平的提高，个性化出行需求逐渐增多
移动设备的普及，使得出行信息更加容易获取和分享
互联网技术的普及，使得数据收集和处理变得更加容易
机器学习和人工智能技术的发展，使得预测模型更加精准
物联网技术的发展，使得出行数据更加全面和实时
信息获取不及时：无法实时获取交通状况、天气等信息
出行方式选择单一：只能选择固定的出行方式，无法根据实际情况进行调整
出行效率低：容易遇到拥堵、延误等问题，影响出行效率
出行成本高：交通费用、时间成本等较高，影响出行体验
神经网络模型用于智能预测出行，需要采集出行相关的数据，对数据进行预处理和特征提取，将数据划分为训练集和测试集;选择适合的模型进行训练和测试，并将训练好的模型应用到实际出行预测中，提高出行效率和降低出行成本。人体内有大量神经细胞,也叫神经元。神经细胞通过相互联系构成了一个功能强大、结构复杂的信息处理系统——人体神经系统。人能够思考并从事各种各样的复杂工作，是因为身体内部微小的神经细胞起着作用。科学家受到人体神经细胞的启发，把每个神经细胞抽象成一个叫作神经元模型的基本信息单元，把许多这样的信息单元按一定的廪次结构连接起来，就得到人工神经网络。通过输入层给人工神经网络输入夭量数据，由神经元模型构成的多层神经网络对这些数据进行计算，从而得到需要输出的结果。如图13-1所示，给计算机输入猫的图片数据，需要计算机输出是否为猫的判断。将图片数据输入给人工神经网络，第一层神经网络会提取图片的初始特征，然后输入给第二层神经网络,第二层神经网络会把上一层提取的特征通过参数调节的方式进╱步细化，再输入给下一层神经网络，以此类推,经过多层神经网络的处理，最终得到猫的特征模型，利用特征模型做出是否为猫的判断。
尽管人工神经网络是科学家们受到人体神经细胞的启发而发明的，但人工神经网络的信息处理能力与人体神经系统相差甚远。人工神经网络的种类很多，如卷积神经网络、循环神经网络等，不同算法实现不同用途。科学家们也在努力研究新的算法，从而让人工神经网络逐渐接近人体神经系统处理信息的能力。
深度学习是机器学习训练模型的一种算法，是人工神经网络算法的拓展。典型的深度学习模型就是多层神经网络。深度学习模型的结构如图13-1所示，就像人工神经网络一样有输入层,输出层，中间是神经网络构成的隐层。隐层的工作流程是一个一层一层不断递进的处理过程。一般情况下，我们把超过四层的人工神经网络称为深度学习。深度学习通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升计算机处理新数据的准确性。深度学习可以通过构建卷积神经网络（CNN)来进行图像识别。CNN可以自动从图像中提取出更有用的特征，从而实现对不同物体的识别。
深度学习的基本概念：神经网络、反向传播算法
深度学习的优势：强大的表征能力和学习能力
深度学习的发展历程：从人工神经网络到深度学习
深度学习的应用领域：计算机视觉、自然语言处理、语音识别等
深度学习的挑战与未来发展趋势：计算资源、数据质量、模型解释性等
神经网络进行出行预测的步骤
使用神经网络进行出行预测的步骤包括数据收集、数据预处理、模型设计、模型训练、模型优化等。下面仅皇现实现数据输入部分的Pythn代码。
由于机器学习的结果受到各种外界条件的影响，目前大部分的通过训练形成的模型,很难达到100%正确率，就像我们利用指纹解锁手机，并不是每次都能够解锁成功一样。因此，我们会把正确率高于某个百分率的模型认为是训练成功的模型。
预测准确性：提高预测模型的准确性，降低误差
大数据处理：有效处理和分析大量出行数据，提高预测效率
实时更新：实现预测模型的实时更新，适应不断变化的出行环境
跨领域合作：加强与交通、气象等领域的合作，提高预测的准确性和全面性
数据泄露：用户隐私信息可能被泄露，造成安全隐患
数据滥用：未经授权使用用户数据，可能导致用户权益受损
网络安全：黑客攻击可能导致系统瘫痪，影响出行预测准确性
法规限制：数据隐私法规可能限制智能预测出行方式的发展
智能预测出行方式与传统交通管理相结合，提高交通效率
智能预测出行方式与传统交通管理相结合，降低交通拥堵
智能预测出行方式与传统交通管理相结合，提高交通安全
智能预测出行方式与传统交通管理相结合，实现绿色出行和可持续发展
技术进步：人工智能、大数据等技术的发展将推动智能预测出行方式的进步
市场需求：随着城市化进程的加快，人们对智能出行的需求将不断增加
政策支持：政府对智能出行的扶持政策将推动行业发展
跨界合作：智能出行企业与其他行业的合作将促进行业的发展
相关课件
九年级全册第13课 智能预测出行方式优秀课件ppt： 这是一份九年级全册<a href="/xx/tb_c4038130_t3/?tag_id=26" target="_blank">第13课 智能预测出行方式优秀课件ppt</a>，共23页。PPT课件主要包含了无人机的定义和分类，无人机的组成和原理，无人机的应用场景，无人机的优势和局限性等内容，欢迎下载使用。
初中信息技术浙教版（2023）九年级全册第13课 智能预测出行方式获奖课件ppt： 这是一份初中信息技术浙教版（2023）九年级全册<a href="/xx/tb_c4038130_t3/?tag_id=26" target="_blank">第13课 智能预测出行方式获奖课件ppt</a>，文件包含第13课智能预测出行方式pptx、第13课智能预测出行方式doc、131人工智能预测出行硬件实例mp4、132人工智能趣味科普5分钟快速了解深度学习mp4等4份课件配套教学资源，其中PPT共28页， 欢迎下载使用。
初中信息技术浙教版（2023）九年级全册第三单元 智能预测与无人机飞行第13课 智能预测出行方式教学课件ppt： 这是一份初中信息技术浙教版（2023）九年级全册第三单元 智能预测与无人机飞行第13课 智能预测出行方式教学课件ppt，共32页。PPT课件主要包含了contents，无人机概述，无人机基本结构与原理，无人机技术特点与优势，无人机安全问题与挑战等内容，欢迎下载使用。
