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人工智能預測出行

2023-06-28 22:09:25
江蘇科技報·E教中國 2023年2期
關(guān)鍵詞:貝葉斯人工智能傳感器

盛玉嬌

蘑菇云資深課程設(shè)計工程師,開發(fā)《掌控板入門教程》《掌控板進階教程》等科創(chuàng)類教程教材百余篇,收獲超10萬瀏覽量,曾榮獲第一屆掌控板教學應用設(shè)計大賽三等獎。

學習背景

人工智能正在對人們的學習、生活與工作,特別是解決問題的思維方式產(chǎn)生深刻影響。教師可以引導學生從生活中感興趣的問題出發(fā)設(shè)計活動,如在不同天氣條件下,預測其他學生會選擇何種交通工具來到學校;如何選擇通過多種方式收集到的多組數(shù)據(jù),建構(gòu)多維度數(shù)據(jù)集,初步運用人工智能方式對同伴出行的交通工具進行預測。

本項目可滿足新課標中“人工智能與智慧社會”內(nèi)容要求,結(jié)合新課標中的跨學科主題“人工智能預測出行”,體現(xiàn)用數(shù)據(jù)集結(jié)合人工智能算法解決出行問題的一般過程。

教學目標

1.通過認識身邊的人工智能應用,體會人工智能技術(shù)正在幫助人們以更便捷的方式投入學習、生活和工作中,感受人工智能技術(shù)的發(fā)展給人類社會帶來的深刻影響。2.通過分析典型的人工智能應用場景,了解人工智能的基本特征及所依賴的數(shù)據(jù)、算法和算力三大技術(shù)基礎(chǔ)。3.初步了解人工智能中機器學習的實現(xiàn)方式。

教學重點與難點

教學重點 能夠使用傳感器采集數(shù)據(jù)并制作數(shù)據(jù)集,利用機器學習算法中的貝葉斯算法訓練出模型。

教學難點 能理解機器學習算法的原理。

教學過程

一、項目簡介

人工智能是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。本項目將介紹人工智能的基本概念和術(shù)語,通過生活中的人工智能應用,帶領(lǐng)大家理解人工智能的特點、優(yōu)勢和能力邊界,了解人工智能與社會的關(guān)系,以及發(fā)展人工智能應遵循的倫理道德規(guī)范。

在“人工智能預測出行”項目中,學生將根據(jù)出行的歷史數(shù)據(jù),如溫度、濕度、光照、是否下雨、出行方式,利用機器學習算法訓練模型,最后根據(jù)傳感器數(shù)據(jù),預測合適的出行方式。項目中的主控器為行空板,連接溫濕度傳感器和水分傳感器,實現(xiàn)模型訓練和出行預測,通過行空板屏幕,實現(xiàn)數(shù)據(jù)顯示和交互流程。

二、項目所需硬件介紹

在“人工智能預測出行”項目中,學生學會使用主控器結(jié)合傳感器,實現(xiàn)項目功能。主控器為行空板,傳感器為溫濕度傳感器和水分傳感器。

三、項目硬件接線

“人工智能預測出行”項目的硬件接線原理圖如圖1。使用3pin硅膠絞線,將溫濕度傳感器接到行空板的P21引腳,將水分傳感器接到行空板的P24引腳。

參考接線實物圖如圖2。

四、項目流程圖

教師讓學生在編寫程序前,共同討論并梳理出項目流程圖,以便更好地理解和編寫程序。在“人工智能預測出行”項目中,需要經(jīng)歷訓練、預測兩個過程。

在訓練過程中,行空板屏幕上顯示出行數(shù)據(jù)集,點擊屏幕上的“訓練”按鈕,即可開始訓練;訓練完成后,點擊屏幕上的“預測”按鈕,即可進入“預測”過程,此時行空板屏幕上會實時顯示傳感器數(shù)據(jù),并根據(jù)傳感器的實時數(shù)據(jù),輸出預測出行結(jié)果。根據(jù)上述分析,項目系統(tǒng)功能流程圖如圖3。

五、項目程序編寫

教師分析總結(jié)完流程圖后,學生們可以著手編寫程序。在編寫程序過程前,教師對項目進行進一步的功能細化。本項目可分解為以下三個功能。

功能一:制作出行數(shù)據(jù)集

使用溫濕度傳感器收集溫度、濕度數(shù)據(jù);使用行空板上自帶的光線傳感器采集光照數(shù)據(jù);使用水分傳感器采集下雨(雨滴)數(shù)據(jù),采集出行方式數(shù)據(jù),包括自行車出行、汽車出行等。

功能二:訓練出行模型

將采集到的數(shù)據(jù)整理為數(shù)據(jù)集,對數(shù)據(jù)集進行一定的數(shù)據(jù)清洗。將清洗的數(shù)據(jù)集放入貝葉斯算法中,借助貝葉斯算法將采集到的溫度、濕度、光照、是否下雨、出行方式相關(guān)數(shù)據(jù)集訓練成模型,讓學生明確感知數(shù)據(jù)的重要性,進一步了解人工智能的基本特征及所依賴的數(shù)據(jù)、算法、算例的三大技術(shù)基礎(chǔ),以及貝葉斯算法的原理和作用。

功能三:預測出行方式

通過實時采集溫度、濕度、光照、是否下雨四種數(shù)據(jù)結(jié)合生成的模型來預測出行方式,通過實時的環(huán)境數(shù)據(jù),根據(jù)模型文件,也能預測當天的出行方式;最后通過行空板界面告知預測結(jié)果。這樣能使學生掌握人工智能中預測結(jié)果的實現(xiàn)方式,也能讓學生深切感受和對比計算機傳統(tǒng)方法和人工智能方法處理同類問題的不同效果。接下來,根據(jù)流程圖和項目細化功能,學生們編寫程序,逐步實現(xiàn)上面功能。部分參考程序如圖4。

(注意:如需下載完整項目程序,請訪問 https://mp.weixin.qq.com/s/81-UQ4DtwGeXlX6VIhEk7w)

六、運行效果

運行程序,行空板界面如圖5,點擊“訓練”即可開始訓練模型。訓練完成后,點擊“預測”,行空板界面切換為如圖6,在行空板屏幕上會顯示傳感器實時數(shù)據(jù)和出行方式預測結(jié)果。

七、項目原理分析

“人工智能預測出行”項目使用了人工智能機器學習算法中的貝葉斯算法,其算法實現(xiàn)流程如圖7。

貝葉斯算法的實現(xiàn)過程為:首先將歷史出行數(shù)據(jù)集,包括出行溫度、濕度、光照、是否下雨、出行方式的表格數(shù)據(jù),利用貝葉斯算法訓練成模型。然后,將傳感器實時檢測的數(shù)據(jù),輸入到模型中。最后,模型輸出出行預測結(jié)果。

八、項目知識點回顧

“人工智能預測出行”項目核心知識點:1.了解項目中所依賴的數(shù)據(jù)、算法和算力。2.初步了解機器學習算法中貝葉斯算法的實現(xiàn)過程,即先將歷史出行數(shù)據(jù)放到算法中,訓練成模型,然后將傳感器檢測的數(shù)據(jù)輸入模型中,最后模型輸出預測的出行方式。3.通過人工智能預測的出行案例,對比計算機傳統(tǒng)方法和人工智能方法處理同類問題的效果。4.通過實驗探究,讓學生明確感知到數(shù)據(jù)的重要性,數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)完善的數(shù)據(jù)集能夠得到更好的效果,學習并了解貝葉斯算法的原理和作用。

教學總結(jié)

本節(jié)課涉及跨學科融合,綜合運用了信息科技、數(shù)學、物理、化學、生物等學科知識。項目設(shè)計貼近學生生活,并能遷移到其他更多相似的場景應用中。

本項目綜合難度較高,建議在教學過程中,作為綜合項目,分成多節(jié)課來完成,幫助學生進一步認識身邊的人工智能應用,理解人工智能技術(shù),了解人工智能中機器學習的實現(xiàn)方式。

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