人工智能教学案例（人工智能教学案例模板）

## 人工智能教学案例：图像识别与垃圾分类 ### 一、 简介本案例旨在通过一个简单有趣的图像识别项目，引导学生了解人工智能的基本概念，并初步体验机器学习的流程。学生将学习使用 Teachable Machine 训练一个能够识别不同类型垃圾的模型，并将其应用于实际场景中，提升垃圾分类的效率和准确率。### 二、 目标人群

中小学生（建议三年级以上）

对人工智能和编程感兴趣的初学者### 三、 学习目标

了解人工智能、机器学习、图像识别的基本概念

掌握使用 Teachable Machine 训练简单图像识别模型的方法

体验将人工智能应用于解决实际问题的过程

培养创新思维和解决问题的能力### 四、 教学步骤#### 1. 引入 (10分钟)

提问

:

你知道什么是人工智能吗？

你在生活中见过哪些人工智能的应用？

介绍

:

什么是人工智能，以及它与传统计算机程序的区别

人工智能的应用领域，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等

图像识别的概念，以及它在生活中的应用，例如人脸识别、自动驾驶等

引入课题

:

垃圾分类的重要性

人工智能可以如何帮助我们更好地进行垃圾分类#### 2. 实践 (30分钟)

工具

:

电脑/平板电脑

网络连接

Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/)

步骤

:1.

收集数据

: 将学生分成小组，每组负责收集一种类型垃圾的图片（例如：可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾），每种类型至少收集 10 张图片。2.

训练模型

: 使用 Teachable Machine 创建一个新的图像识别项目，将收集到的图片上传到对应的类别中，并点击“训练模型”按钮进行训练。3.

测试模型

: 使用手机或电脑摄像头拍摄不同类型的垃圾，观察模型的识别结果，并记录准确率。4.

优化模型

:

如果模型识别准确率较低，可以尝试增加训练数据的数量和多样性，或者调整模型的参数。

引导学生思考如何提高模型的准确率，例如拍摄更清晰的图片、选择更具代表性的垃圾样本等。#### 3. 拓展 (15分钟)

讨论

:

模型的识别准确率如何？

有哪些因素会影响模型的识别结果？

如何将这个项目应用到实际生活中？

延伸

:

可以尝试使用其他类型的垃圾数据进行训练，例如不同材质的塑料瓶、不同种类的纸张等。

可以尝试将训练好的模型嵌入到手机应用程序或智能垃圾桶中，实现自动识别和分类垃圾的功能。### 五、 总结通过本案例，学生可以初步了解人工智能的基本概念和应用，体验机器学习的基本流程，并学会使用简单的工具进行图像识别。更重要的是，学生可以将所学知识应用于解决实际问题，培养创新思维和解决问题的能力。

人工智能教学案例：图像识别与垃圾分类

一、 简介本案例旨在通过一个简单有趣的图像识别项目，引导学生了解人工智能的基本概念，并初步体验机器学习的流程。学生将学习使用 Teachable Machine 训练一个能够识别不同类型垃圾的模型，并将其应用于实际场景中，提升垃圾分类的效率和准确率。

二、 目标人群* 中小学生（建议三年级以上） * 对人工智能和编程感兴趣的初学者

三、 学习目标* 了解人工智能、机器学习、图像识别的基本概念 * 掌握使用 Teachable Machine 训练简单图像识别模型的方法 * 体验将人工智能应用于解决实际问题的过程 * 培养创新思维和解决问题的能力

四、 教学步骤

1. 引入 (10分钟)* **提问**: * 你知道什么是人工智能吗？* 你在生活中见过哪些人工智能的应用？ * **介绍**:* 什么是人工智能，以及它与传统计算机程序的区别* 人工智能的应用领域，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等* 图像识别的概念，以及它在生活中的应用，例如人脸识别、自动驾驶等 * **引入课题**:* 垃圾分类的重要性* 人工智能可以如何帮助我们更好地进行垃圾分类

2. 实践 (30分钟)* **工具**:* 电脑/平板电脑* 网络连接* Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/) * **步骤**:1. **收集数据**: 将学生分成小组，每组负责收集一种类型垃圾的图片（例如：可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾），每种类型至少收集 10 张图片。2. **训练模型**: 使用 Teachable Machine 创建一个新的图像识别项目，将收集到的图片上传到对应的类别中，并点击“训练模型”按钮进行训练。3. **测试模型**: 使用手机或电脑摄像头拍摄不同类型的垃圾，观察模型的识别结果，并记录准确率。4. **优化模型**: * 如果模型识别准确率较低，可以尝试增加训练数据的数量和多样性，或者调整模型的参数。* 引导学生思考如何提高模型的准确率，例如拍摄更清晰的图片、选择更具代表性的垃圾样本等。

3. 拓展 (15分钟)* **讨论**:* 模型的识别准确率如何？* 有哪些因素会影响模型的识别结果？* 如何将这个项目应用到实际生活中？ * **延伸**:* 可以尝试使用其他类型的垃圾数据进行训练，例如不同材质的塑料瓶、不同种类的纸张等。* 可以尝试将训练好的模型嵌入到手机应用程序或智能垃圾桶中，实现自动识别和分类垃圾的功能。

五、 总结通过本案例，学生可以初步了解人工智能的基本概念和应用，体验机器学习的基本流程，并学会使用简单的工具进行图像识别。更重要的是，学生可以将所学知识应用于解决实际问题，培养创新思维和解决问题的能力。