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初中信息技术浙教版(2023)九年级全册第12课 预测模型构建一等奖课件ppt
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实践意识:培养学生主动收集和整理数据集的能力,了解数据来源和选择的重要性。教授学生如何筛选、清洗和预处理数据,为建立预测模型做好数据准备。引导学生学习如何使用表格数据建立预测模型,并理解不同预测模型的优缺点。通过案例分析和实际操作,让学生体验从数据到模型的过程,培养其实践操作能力。
社会责任:引导学生探讨人工智能预测技术的伦理问题,如数据隐私、算法偏见等。强调在使用智能预测技术时,要尊重用户隐私和数据安全。讨论智能预测技术可能带来的好处,如提高出行效率、减少拥堵等,以及潜在的问题,如过度依赖技术、信息误导等。鼓励学生参与相关的社会项目或志愿活动,将所学的智能预测技术应用于实际问题解决中。
当根据环境数据如雨量、温度、距离等制订出行计划时,可以遵循以下步骤
人工智能在许多领域都能进行预测,包括但不限于以下几个方面:
智能预测出行是利用机器学习等技术,对出行行为进行预测和规划。通过收集雨量、温度和距离等数据,整理成数据集,再利用机器学习对这些数据进行训练,建立预测模型,用于预测出行方式或出行时间。
构建数据集可以先确定数据采集方式、数据格式、数据范围、采样频率等信息,再标注、存储和管理数据。最终得到的数据集可以用于各种数据分析和机器学习任务。对已采集整理的数据进行量化,如雨量由小到大,可以用0-6之间的数字表示,0为晴天,6为特大暴雨;温度就采用摄氏温度值出行距离就用距离值即可。出行方式可以列出几种:步行、自行车、自驾出租车、火车、飞机,依次用0、1、2、3、4、5来表示,如表12-1。雨量温度、出行距离为影响因素,输出的是实际出行方式。
表12-1 出行数据集
人们通过经验总结出了规律:综合考虑雨量、温度、出行距离,可以预测出合理的出行方式。
将数据集导人已构建的神经网络模型,网络优化参数得到训练后的模型模型读人新的样本特征数据,输出出行方式。
◇ 准备数据:采集大量“特征/标签”数据◇ 搭建网络:搭建神经网络结构◇ 优化参数:训练网络获取最佳参数◇ 应用网络:将网络保存为模型,输入新数据,输出分类或预测结果
图12-1神经网络训练模型
我们按照上面的方式收集好样本数据后,进行训练,训练结束后,就可以对出行方式进行预测了。我们可以输入一个(雨量、温度、距离)的数值,返回一个出行方式的预测结果,每种出行方式有一个置信度比例。
三、人工智能预测出行时间
使用电子地图查询你要去的地点的时候,它会告诉你采用不同的交通方式所需要的时间。那么它是怎么做到的呢?又有多准确呢?其实通过人工智能我们也可以自己做一个这样的出行时间预测。跟上面的案例一样,通过人工智能进行预测,也要采集样本数据进行训练。很关键的一点就是要确定好影响因子有哪些。
对于预测出行时间来说,影响因子一般有:日期、时间、出行方式、天气、路况等。比如同样是从公司打车回家,工作日跟周末,早上和晚上,晴天和雨天所用的时间都不一样。对影响因子进行合理的分析量化后,就可以去采集样本数据进行训练并预测了。
智能预测出行的实现过程包括哪些步骤?
智能预测出行的实现过程涉及数据收集、预处理、特征提取、模型选择与训练、模型评估与优化、实时预测以及结果输出与反馈等多个步骤。这些步骤共同构成了智能预测出行的完整流程。
想象一下,你有一个智能预测小助手,它可以根据你过去的行为来预测你未来的需求,并提前为你做好准备。1. 设定场景:小明每天早上去学校前都会喝一杯牛奶。他的智能冰箱注意到了这个习惯。2. 数据收集:每次小明从冰箱里拿牛奶,智能冰箱都会记录下来。几天后,它收集到了足够的数据:小明每天早上7点都会喝一杯牛奶。3. 特征提取:智能冰箱从数据中提取出一个关键特征:早上7点,小明需要牛奶。
4. 模型训练:智能冰箱基于这个特征训练了一个简单的模型:当时间是早上7点时,自动为小明准备好一杯牛奶。5. 实时预测与结果输出:第二天早上,当时间到达7点时,智能冰箱自动为小明准备好了牛奶。小明走到冰箱前,发现牛奶已经准备好了,他很高兴。6. 反馈与调整:小明告诉智能冰箱,他有时早上也想喝果汁。智能冰箱记录下这个新的信息,并调整它的模型:当时间是早上7点且小明选择喝果汁时,为他准备好果汁。
结论:通过这个简单的例子,我们可以看到智能预测是如何工作的。它收集数据,从中提取特征,训练模型,然后进行实时预测,并根据用户的反馈进行调整。这就是智能预测构建的基本流程。
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