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      人工智能時代背景下Python 課程的案例教學探討

      2021-01-16 06:03:02張鵬唐山職業(yè)技術(shù)學院
      環(huán)球市場 2021年10期
      關鍵詞:版塊機器案例

      張鵬 唐山職業(yè)技術(shù)學院

      在科學技術(shù)的飛速發(fā)展下,我國已經(jīng)進入到人工智能時代。由于目前世界各國的人工智能計劃與方案陸續(xù)出現(xiàn),隨之我國各高等學校開設計算機人工智能的專業(yè),目的在于為我國培養(yǎng)出高素質(zhì)、高技能的復合型人工智能人才,以便推動新時代的人工智能行業(yè)發(fā)展。因此,對于最為適用于人工智能開發(fā)、研究工作中的Python 語言,開始得到更多業(yè)務人士的關注,所以這就需要高等教育在人才培養(yǎng)計劃之中,要面向計算機專業(yè)設置Python 課程,為學生引入機器學習方法,將其作為案例教學,以此來增強教學的質(zhì)量與效果,從而確保學生具備扎實的專業(yè)基礎與人工智能應用經(jīng)驗,進一步符合人才市場的需求。

      一、Python 特征

      通常情況下,這是以專修課方式,出現(xiàn)在計算機教學中,安排在C、C+的課程之后。當學生具備一定的編輯基礎,掌握編程語言的基本數(shù)據(jù)類型后,開始上課前,就可以為學生講解重點的語言特點,以及與其他高級語言之間,其差別,促使學生形成初步的感知與記憶,為其編程思維體系的構(gòu)建奠定基礎[1]。因為Python 具有語言通俗、簡單的特點,加之其程序包管理系統(tǒng)中,其pip 命令可以快捷的安全與編寫程序包,以及具有很多的數(shù)據(jù)分析版塊,還能實現(xiàn)不同平臺之間,移植,并配以強大功能的標準版塊,與其他的語言加以混合、編程,其領域眾多,已經(jīng)包含游戲、圖像處理及人工智能等。

      二、Python 課程的案例教學有效策略

      (一)掌握常用標準模塊

      根據(jù)Python 課程的特點,教師要加強對學生的自主學習培養(yǎng),引導其開發(fā)項目,讓學生在實踐之中不斷汲取知識與經(jīng)驗。由于當前的教材中基礎的語法、程序的設計結(jié)構(gòu)內(nèi)容較多,且人工智能方法,所應用的案例,都是比較難以學習,學生理解起來具有一定的難度,加之實驗課的時間有限,想要在短時間內(nèi)幫助學生去牢記知識,就需要教師精心設計實驗的內(nèi)容,為學生創(chuàng)造實踐的機會,并且在此之中引入案例進行教學,去進一步強化學生對其算法的記憶。

      對于Python 課程引入案例教學,其中,機器的學習相關版塊,包括pandas、sklearn及ma t p lo t lib、nu m p y 等。因此在實際的教學之中,教師要加強對學生重點知識的介紹,以機器學習方法,及其應用的常用標準版塊來說,比如,nu m p y,這是性能極高的基礎包,有科學計算、數(shù)據(jù)分析,主要用于存儲、處理大型矩陣,相比Python 而言,其所嵌套的列表結(jié)構(gòu)要更佳[2];而s kl earn,作為一種應用十分廣泛的機器學習庫,裝有大量的機器學 習算法,例如分類與聚類、回歸或降維等等,還有監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習以及數(shù)據(jù)變換這些模塊;以及ma t p lo t lib,屬于繪圖庫,能夠跨平臺生成直方圖、柱狀圖及散點圖,還有功率譜等等的圖像,以此來呈現(xiàn)出更加高品質(zhì)的效果。

      (二)建立案例的數(shù)據(jù)集

      對于不同的客戶,都是由其獨有的特征,都可以看作為一個空間上的數(shù)據(jù)點。因此根據(jù)s kl earn,可以更加快速的將二維空間的樣本點,加以生成,以便建立起數(shù)據(jù)集,用于聚類分析,能夠生成月牙形的離散數(shù)據(jù),或者團狀的離散數(shù)據(jù)的樣本點,以此來充分彰顯Python 的標準庫方法,其直觀的閱讀感知。所以教師引入案例教學法,將其融入Python 課程之中,有利于學生全面的掌握,其不同機器學習方法,以便學生朝向更加廣闊的人工智能領域發(fā)展。

      比如:fro m s kl earn imp or t data sets X1,y1=datasets.Make_moons(n_samples =4000,noise=.04)X2,y2=atasets.Make_bolbs(n_samples=2000,n_feature=4,centers=[[2,4,2.4]],c lu ste r_std=[[.2]])。其中n_samples作為待生成樣本總數(shù),noise 是樣本點的分散程度,其取值越大就會越分散,n_feature 為每一個樣本的特征數(shù),而centers 為樣本點的中心,cluster_std 是每個簇標準的偏差。

      因此在numpy 庫之中,其con ca ten ate方法,可以組合、合并多個數(shù),并通過ma t p lo t lib 庫,其中py p lot,去調(diào)用scatter 方法,繪制樣本點二維圖,show 方法,可以將展示的原始數(shù)據(jù)其分布情況加以呈現(xiàn)。所以直觀上看這組數(shù)據(jù)集是被分成上月牙數(shù)據(jù)、下月牙數(shù)據(jù),還有右上角的團狀數(shù)據(jù)這三個簇最為合適。

      三、結(jié)束語

      綜上所述,人工智能時代背景下,Python 課程的案例教學,更利于學生掌握人工智能算法,幫助學生汲取豐富的知識與經(jīng)驗,真正實現(xiàn)學生的理論與實踐的有效統(tǒng)一,從而培養(yǎng)出高技能、復合型的人工智能人才。通過教師為學生精心設計實踐教學內(nèi)容,并挑選好教學案例融入Python 課程之中,對學生的學習熱情、主動性的激發(fā)幫助很大,以便學生更加深刻的理解、記憶機器學習方法,為今后的高效工作奠定好基礎。

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