人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在它众多技术应用当中，模式识别是最基础的一项技术。日常生活中模式识别的应用实例也十分广泛，可以说模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。

学生分析

高二年级学生，虽经过一年的信息技术课程的学习，但他们对信息技术这门学科，尤其是现在火热的——“人工智能”充满了好奇心和求知欲，而“模式识别技术”又是“人工智能”的基础核心技术，抓住学生的心理，通过与学生共同学习、讨论生活相关的“模式识别技术”的应用实例，引导学生理解“式识别技术”。

教学目标

知识与技能

通过各类模式识别的软件或例子的介绍及使用，体验其基本工作过程，了解其使用价值。

简单了解模式识别类只能信息处理工具的工作原理。

能够熟练使用一些常见的模式识别智能工具。

过程与方法

（1）合理运用视频及一些智能软件讲解模式识别

（2）掌握协作讨论，学会与他人或做沟通通过讲解和软件演练操作既让学生了解模式识别的一些基本原理

情感态度与价值观

让学生在应用和体验智能信息处理工具的过程中，学会自主发现、自主探索的学习方法，认识到模式识别类智能信息处理工具的实际应用价值，让学生对当前信息技术的探索产生兴趣，提高学生的信息素养。

教学重点

让学生熟练使用常见的各式模式识别智能工具并理解及其工作原理

教学难点

理解模式识别智能工具的工作原理

教学环境及资源准备

粤教2003课标版《1.3.1模式识别》公开课教案下载

相关资源

教材

第一章 人工智能初探

1.1 什么是人工智能

1.1.1 什么是智能

1.1.2 人工智能及其特点

1.1.3 为什么要学习人工智能

1.2 人工智能的基本内容

1.2.1 机器感知

1.2.2 机器思维

1.2.3 机器学习

1.2.4 机器行为

1.2.5 机器人为什么会踢足球

1.3 人工智能的主要应用领域

1.3.1 模式识别

1.3.2 机器证明

1.3.3 自然语言理解

1.3.4 专家系统

1.3.5 自动程序设计

1.3.6 人工神经网络

1.3.7 智能代理

第二章 知识表示及Prolog语言

2.1 知识

2.1.1 知识及其分类

2.1.2 为什么要学习知识表示

2.1.3 知识的格式化表示方法

2.2 框架表示法

2.2.1 框架的基本结构

2.2.2 框架表示知识实例

2.3 “与/或”图表示法

2.3.1 “与/或”图表示法

2.3.2 “与/或”图表示实例

2.4 状态空间表示法

2.4.1 状态及操作

2.4.2 状态空间表示知识实例

2.5 产生式规则表示法

2.5.1 产生式的基本形式

2.5.2 动物识别系统的产生式规则

2.6 Prolog语言

2.6.1 初识Prolog语言

2.6.2 Prolog语言的三种基本语句

2.6.3 Prolog程序的基本结构

2.6.4 Prolog语言内部谓词

2.6.5 匹配与递归方法

2.6.6 Prolog语言的特点

2.7 综合活动：知识表示法运用

2.7.1 活动目的

2.7.2 活动任务

2.7.3 活动过程

2.7.4 活动结果

2.7.5 活动评价

第三章 专家系统

3.1 认识专家系统

3.1.1 什么是专家系统

3.1.2 专家系统的组成

3.1.3 专家系统的分类

3.2 专家系统的知识获取

3.2.1 专家知识

3.2.2 用知识表示法来表示专家知识

3.2.3 用Prolog语言表示专家知识的实例

3.2.4 知识获取的方法

3.3 专家系统的推理过程

3.3.1 正向推理和反向推理

3.3.2 不精确推理

3.4 专家系统的解释功能

3.4.1 解释的概念和作用

3.4.2 解释的内容

3.5 专家系统的开发

3.5.1 语言及工具

3.5.2 专家系统的开发过程

3.6 综合活动：植物分类专家系统的建造

3.6.1 活动目的

3.6.2 活动任务

3.6.3 活动过程

3.6.4 活动结果

3.6.5 活动评价

第四章 问题求解

4.1 重排九宫问题及其树的表示

4.1.1 重排九宫问题

教材

第一章人工智能初探

1.1 什么是人工智能

1.1.1 什么是智能

1.1.2 人工智能及其特点

1.1.3 为什么要学习人工智能

1.2 人工智能的基本内容

1.2.1 机器感知

1.2.2 机器思维

1.2.3 机器学习

1.2.4 机器行为

1.2.5 机器人为什么会踢足球

1.3 人工智能的主要应用领域

1.3.1 模式识别

1.3.2 机器证明

1.3.3 自然语言理解

1.3.4 专家系统

1.3.5 自动程序设计

1.3.6 人工神经网络

1.3.7 智能代理

第二章知识表示及Prolog语言

2.1 知识

2.1.1 知识及其分类

2.1.2 为什么要学习知识表示

2.1.3 知识的格式化表示方法

2.2 框架表示法

2.2.1 框架的基本结构

2.2.2 框架表示知识实例

2.3 “与/或”图表示法

2.3.1 “与/或”图表示法

2.3.2 “与/或”图表示实例

2.4 状态空间表示法

2.4.1 状态及操作

2.4.2 状态空间表示知识实例

2.5 产生式规则表示法

2.5.1 产生式的基本形式

2.5.2 动物识别系统的产生式规则

2.6 Prolog语言

2.6.1 初识Prolog语言

2.6.2 Prolog语言的三种基本语句

2.6.3 Prolog程序的基本结构

2.6.4 Prolog语言内部谓词

2.6.5 匹配与递归方法

2.6.6 Prolog语言的特点

2.7 综合活动：知识表示法运用

2.7.1 活动目的

2.7.2 活动任务

2.7.3 活动过程

2.7.4 活动结果

2.7.5 活动评价

第三章专家系统

3.1 认识专家系统

3.1.1 什么是专家系统

3.1.2 专家系统的组成

3.1.3 专家系统的分类

3.2 专家系统的知识获取

3.2.1 专家知识

3.2.2 用知识表示法来表示专家知识

3.2.3 用Prolog语言表示专家知识的实例

3.2.4 知识获取的方法

3.3 专家系统的推理过程

3.3.1 正向推理和反向推理

3.3.2 不精确推理

3.4 专家系统的解释功能

3.4.1 解释的概念和作用

3.4.2 解释的内容

3.5 专家系统的开发

3.5.1 语言及工具

3.5.2 专家系统的开发过程

3.6 综合活动：植物分类专家系统的建造

3.6.1 活动目的

3.6.2 活动任务

3.6.3 活动过程

3.6.4 活动结果

3.6.5 活动评价

第四章问题求解

4.1 重排九宫问题及其树的表示

4.1.1 重排九宫问题

4.1.2 重排九宫问题的状态树表示

4.1.3 树的一些术语