人工智能分類算法項目初體驗

高凱

教學(xué)背景

分類是人工智能技術(shù)中一個非常經(jīng)典的應(yīng)用場景。很多教師在講解人工智能技術(shù)課程時都運用過“貓狗圖像分類、鳶尾花分類”項目進行課程實踐。分類算法項目也是比較容易激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的一項人工智能技術(shù)應(yīng)用，隨著算法與參數(shù)的不斷調(diào)整與修改，能夠不斷提升分類的準(zhǔn)確率。為了更好地激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的興趣和熱情，教師可以設(shè)計更多具有挑戰(zhàn)性的分類任務(wù)。本文將以任務(wù)驅(qū)動的方式介紹幾個不同的分類項目。

教學(xué)主題

以不同的分類項目作為教學(xué)主題，由淺入深引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能分類算法知識。同時，在實踐過程中，以生活場景作為學(xué)習(xí)情境，讓學(xué)生感受人工智能技術(shù)在生活中的應(yīng)用。

教學(xué)實施

在教學(xué)實施過程中，突出任務(wù)的引導(dǎo)和驅(qū)動，關(guān)注學(xué)生的最近發(fā)展區(qū)。將課程目標(biāo)融入任務(wù)中，學(xué)生在完成任務(wù)的過程中不斷體驗分類算法的特點，學(xué)習(xí)和了解分類算法的知識。

→任務(wù)1：形狀分類（主題引入）

以1個簡單且拓展性較強的分類項目作為導(dǎo)入，讓學(xué)生進入學(xué)習(xí)情景中;教師在學(xué)生實踐后進行總結(jié)，學(xué)生經(jīng)歷從感性到理性的認(rèn)知過程，更容易將知識與技能內(nèi)化。在任務(wù)實施過程中，教師要對學(xué)生提出以下2個要求。

·學(xué)生自行思考設(shè)計3個條件，對教師提供的不同形狀和顏色的塊進行分類。

·在有限的條件下，盡可能提高分類準(zhǔn)確率。

這項任務(wù)中，學(xué)生可根據(jù)被分類形狀的顏色、角的數(shù)量、面積、周長等參數(shù)進行條件設(shè)定，并能夠在設(shè)定條件后，得到分類的準(zhǔn)確率。我們期望不同類別的形狀能被學(xué)生設(shè)定的規(guī)則區(qū)分開，通過分析分類正確和錯誤形狀的特點，引導(dǎo)學(xué)生思考分類的核心要素。

設(shè)計意圖：通過一項簡單的任務(wù)，讓學(xué)生體驗影響分類準(zhǔn)確率的因素，在任務(wù)總結(jié)中引導(dǎo)學(xué)生了解“特征”在分類過程中的重要作用，這也是本節(jié)課的核心教學(xué)目標(biāo)。

通過第一項任務(wù)，學(xué)生了解了分類的關(guān)鍵在于尋找特征，以及人工定義分類的規(guī)則，現(xiàn)代人工智能中的機器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)能執(zhí)行這部分任務(wù)。只要給定每個類別的數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)算法就能自動學(xué)習(xí)出分類的準(zhǔn)則，并且輸出一個可以針對新的未知數(shù)據(jù)進行分類的模型。

→任務(wù)2：人體姿態(tài)分類

任務(wù)2的主題是人體姿態(tài)分類，使用人體關(guān)節(jié)點作為特征對人體的姿態(tài)進行識別和分類，需要教師進一步為學(xué)生介紹人體姿態(tài)分類的特征及相關(guān)的機器學(xué)習(xí)算法，任務(wù)中要能將識別到的人體姿態(tài)分為站立、坐下、雙手張開3種不同的類型。實踐中，學(xué)生可利用攝像頭拍攝3個姿態(tài)的照片，然后利用教師提供的模型進行訓(xùn)練，訓(xùn)練完成后再通過攝像頭實時交互，驗證模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性。

完成姿態(tài)識別后，可引導(dǎo)學(xué)生繼續(xù)拓展，學(xué)生可自行設(shè)定需要分類的內(nèi)容，并利用攝像頭采集不同分類的圖像信息。比如，在攝像頭前拍攝躺下與仰臥起坐的圖片，或者利用人臉識別特征，對人臉屬性進行分類，拍攝戴口罩或不帶口罩的圖片等，完成拍攝后將拍攝好的訓(xùn)練集圖片導(dǎo)入模型中進行檢測。

設(shè)計意圖：與任務(wù)l相比，任務(wù)2增加了更多的交互性，學(xué)生可拍攝照片，并將照片導(dǎo)入分類模型中。通過拍攝、訓(xùn)練、驗證等實踐活動，讓學(xué)生更加深刻地體會分類過程，以及與分類相關(guān)的模型。

→任務(wù)3：鄰近算法體驗

鄰近算法是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中比較簡單的算法之一，在分類決策上只依據(jù)特征空間中最鄰近的1個或幾個樣本的類別，決定待分樣本所屬的類別，簡單講，就是與訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某一類比較像的樣本會被歸為同一類別。這個分類過程與人類意識中的分類有些相似，我們看到一個新的物品后，會把這個物品與腦海中已有的物品進行比較，從中找出一個與之最相似的，再將其劃分到這個類別中。

課程實踐過程中，學(xué)生可使用攝像頭拍攝不同物品，屏幕上會顯示出與拍攝物品相同類別的物品。例如，拍攝l張手掌的照片，屏幕上也會顯示l張手掌的圖片;拍攝l張鼠標(biāo)的圖片，屏幕上也會顯示1個鼠標(biāo)。通過這個實驗?zāi)茏寣W(xué)生體會到鄰近算法的原理和識別分類的過程。

設(shè)計意圖：鄰近算法是人工智能技術(shù)分類的一種經(jīng)典算法，通過任務(wù)可讓學(xué)生體會到這種經(jīng)典算法的工作過程。教師也可將教室中可能出現(xiàn)的物品提前錄入圖庫，觀察學(xué)生能否用以圖搜圖檢索出這些物品，甚至進行小比賽。同時，教師在課程實踐過程中還可引導(dǎo)學(xué)生不斷進行思考和拓展，探究是否能將這種算法運用到新的領(lǐng)域，實現(xiàn)人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的創(chuàng)新。

→反思與總結(jié)

本節(jié)課以分類概念作為主線，通過3個任務(wù)將人工智能分類技術(shù)向?qū)W生作了介紹。3個任務(wù)各有特色，從簡單的形狀分類逐漸過渡到人體姿態(tài)識別和鄰近算法學(xué)習(xí)。整個教學(xué)過程以學(xué)生實踐和參與為主，在實踐和操作中體驗分類算法的原理。

人工智能技術(shù)在中小學(xué)課堂還屬于新興的課程內(nèi)容，技術(shù)難度對于學(xué)生的認(rèn)知水平有一定的挑戰(zhàn)，因此，教學(xué)過程中教師應(yīng)設(shè)計豐富多彩的活動，以激發(fā)學(xué)生興趣，幫助學(xué)生理解。