师梦圆高中信息技术教材同步粤教版选修5 人工智能初步 4.2.1 广度优先搜索方法下载详情

粤教2003课标版《4.2.1广度优先搜索方法》精品优质课教案设计

时间: 09月06日 14:18:03

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粤教2003课标版《4.2.1广度优先搜索方法》精品教案优质课下载

课型

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二、教学分析

课题与课标、教材的分析

在人工智能中，把解答问题的过程，称为问题求解。搜索是人工智能常用的求解方法。本节我们通过对简单问题的分析，了解基本搜索和启发式搜索的搜索过程。与现实人的思维对比，寻找出计算机与人类不同的解决问题的思路。

学情分析

学生已学习过人工智能专家系统，本章进入人工智能的另一个全新领域——问题求解，在之前的课中，已经基本介绍了九宫格问题的初步解决办法，但学生并没有形成系统的思维。本节课主要是在这个基础上，继续利用九宫格问题，整理出一套系统的方法即，广度优先搜索的方法，使学生对于解决问题时，有一个遵循的规则而不至于盲目寻找。

教学目标

知识

技能

1、了解广度优先搜索方法的基本原理。

2、能够利用广度优先搜索方法，结合实际解决实际问题。

过程

方法

1、通过华容道、九宫格、迷宫等的探索，了解广度优先搜索的基本原理

2、让学生自主实践，写出计算机如何解决九宫格及迷宫的搜索方法。

情感、态度价值观

1、感受人工智能给人类带来的方便

2、让学生体会解决问题时的一种不一样的思维方式。

粤教2003课标版《4.2.1广度优先搜索方法》精品优质课教案设计

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