摘要：目的：隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機器學習被視為其中的核心領(lǐng)域之一，這無疑對教育領(lǐng)域提出了新的挑戰(zhàn)。因此，必須加快提高機器學習導論教學質(zhì)量，以保證相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的平衡。方法：文章通過分析現(xiàn)有的教學方法，明確機器學習在人工智能領(lǐng)域的重要性，并闡述實施可視化案例教學的現(xiàn)實需求。同時，在傳統(tǒng)教學的基礎(chǔ)上結(jié)合TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等現(xiàn)代化工具，提出一種結(jié)合理論與實踐、直觀與互動的教學模式，借助可視化案例教學的創(chuàng)新方式，開展機器學習導論教學研究，以期提升學生的學習興趣和實際應(yīng)用能力。結(jié)果：可視化案例教學的設(shè)計與應(yīng)用，可以強化機器學習導論課程的教學效果，特別是在針對非專業(yè)學生的教學中，可以借助可視化案例教學直觀、形象、動態(tài)的呈現(xiàn)方式，將復雜的代碼及問題進行轉(zhuǎn)化和簡化，以便學生能夠更好地理解與分析。其中，分別對TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具開展實踐，通過可視化案例的全方位展現(xiàn)，為學生創(chuàng)造出優(yōu)質(zhì)、直觀的學習環(huán)境，使機器學習導論課程教學呈現(xiàn)出良好的效果。結(jié)論：使用可視化案例教學方法及工具，能夠使學生更直觀地理解機器學習的概念和原理，借助簡單、直觀的呈現(xiàn)方式，提升學生的理解和實踐能力。同時，可視化教學不僅能夠激發(fā)學生的學習興趣，還能培養(yǎng)學生解決實際問題的能力。

關(guān)鍵詞：人工智能；機器學習；可視化教學；TensorFlow Playground；Jupyter Notebook

中圖分類號：TP181-4；G642 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）17-0-03

0 引言

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能（AI）已成為全球關(guān)注的焦點，其影響力遍及各個領(lǐng)域，從學術(shù)研究到工業(yè)應(yīng)用，再到人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?。?016年谷歌DeepMind開發(fā)的AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石以來，AI技術(shù)不斷進步，應(yīng)用范圍不斷擴大，其在學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的應(yīng)用已經(jīng)成為衡量一個國家科技實力和創(chuàng)新能力的重要指標［1］。AlphaGo的勝利不僅是AI技術(shù)的一次重大突破，更是AI在復雜決策和策略問題中應(yīng)用潛力的一次展示。在此背景下，應(yīng)加強前沿科技人才應(yīng)用能力培養(yǎng)，借助可視化案例教學實踐保持AI技術(shù)領(lǐng)域長效教學優(yōu)勢，進一步促進機器學習的技術(shù)積累和創(chuàng)新。

1 人工智能環(huán)境下機器學習的必要性

在學術(shù)界，AI的應(yīng)用超越了計算機科學的范疇，并滲透到包括物理學、生物學、經(jīng)濟學、語言學等在內(nèi)的多個學科。AI技術(shù)的發(fā)展為這些學科提供了新的研究工具和方法，推動了跨學科研究的深入發(fā)展。例如，諾貝爾化學獎的獲得者哈薩比斯和江珀，基于人工智能模型AlphaFold 2，能預測大約2億種已知蛋白質(zhì)的復雜結(jié)構(gòu)。

另外，在實際產(chǎn)品應(yīng)用方面，AI技術(shù)已經(jīng)從實驗室走向市場，成為推動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新的重要力量。例如，諾貝爾化學獎的獲得者哈薩比斯和江珀，基于人工智能模型AlphaFold 2將AI技術(shù)從實驗室轉(zhuǎn)向市場，成為推動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新的重要力量。此外，以ChatGPT為代表的自然語言處理技術(shù)的出現(xiàn)，不僅改變了人機交互方式，也為教育、醫(yī)療、客服等行業(yè)提供了智能化解決方案。在此背景下，AI已經(jīng)成為未來人才的核心競爭力。為了培養(yǎng)能夠適應(yīng)AI時代的新型人才，全球各地的高校已經(jīng)開始將AI技術(shù)納入課程體系，甚至非相關(guān)專業(yè)也將AI作為通識課程，以培養(yǎng)學生的AI素養(yǎng)和跨學科思維能力。

2 基于可視化案例教學的機器學習導論教學要求

隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)已逐步成為各領(lǐng)域關(guān)注和競爭的焦點。在工業(yè)化時代，其因受到諸多因素的掣肘而與國外差距明顯，在人工智能時代，則必須加緊做好高素質(zhì)人才培養(yǎng)和教學優(yōu)化，圍繞課程、內(nèi)容及教學等要求，融入可視化案例教學模式，推動機器學習導論教學創(chuàng)新發(fā)展，確保人才培育始終與實際需求保持一致。

2.1 構(gòu)建人工智能課程體系

南京大學在全國高校中首創(chuàng)，面向全體本科新生開設(shè)了人工智能通識核心課程體系。該課程由中國科學院院士譚鐵牛、歐洲科學院院士周志華等人工智能領(lǐng)域的頂尖學者領(lǐng)銜，匯聚海內(nèi)外一流專家學者組成高水平教師團隊。引導學生正確認識和理解智能時代，對人工智能的學科發(fā)展、基本概念、基礎(chǔ)技術(shù)等有基本認識，并能從跨學科視角思考人工智能倫理、治理以及與社會發(fā)展的關(guān)系。南京郵電大學發(fā)布了“人工智能+創(chuàng)新人才培養(yǎng)”行動方案，學校將依托信息通信優(yōu)勢領(lǐng)域，面向國家戰(zhàn)略需求，全面啟動面向非信息類專業(yè)的“人工智能+微專業(yè)”和面向信息類專業(yè)的“人工智能+微課程”模式，強化“通專、科教、產(chǎn)教”三融合。

2.2 緊貼機器學習核心內(nèi)容

機器學習作為人工智能領(lǐng)域最核心的方法，重要性不言而喻。其涉及從數(shù)據(jù)中自動提取模式和知識的過程，是構(gòu)建智能系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。在人工智能通識教育中，機器學習導論課不僅能為學生奠定理解智能系統(tǒng)工作原理的基礎(chǔ)，還能激發(fā)學生對人工智能技術(shù)的興趣和好奇心。機器學習導論課程通常包括數(shù)據(jù)預處理、特征選擇、模型訓練、評估和優(yōu)化等關(guān)鍵概念，這些都是構(gòu)建有效機器學習模型的基石。通過這門課程，學生可以了解到機器學習算法如何應(yīng)用于圖像識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等實際問題，從而對人工智能的實際應(yīng)用有一個直觀的認識。當然，機器學習中的一些概念，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、決策樹等，雖然在理論上具有吸引力，但在實際教學中如何將這些抽象的概念轉(zhuǎn)化為學生能夠理解和掌握的知識，是一個亟待解決的突出問題。特別是那些非專業(yè)學生對這些概念的直觀理解不足，暫時難以將理論知識與實際應(yīng)用聯(lián)系起來。

2.3 優(yōu)化創(chuàng)新教學模式

由于機器學習導論課往往顯得比較抽象和復雜，而非專業(yè)學生缺乏必要的數(shù)學和統(tǒng)計學背景，因此理解算法的數(shù)學推導和理論基礎(chǔ)比較困難。此外，機器學習涉及的編程實踐和數(shù)據(jù)操作技能，對沒有編程經(jīng)驗的學生來說是一個不小的挑戰(zhàn)。因此，必須在機器學習導論課的施教方面下功夫，如實施可視化案例教學是一種有效的教學方法，尤其在機器學習導論課程中，能夠幫助非相關(guān)專業(yè)的學生克服學習障礙，激發(fā)學習興趣，增強學習效果。此外，這種教學方法還能鼓勵學生自主探索和實驗，培養(yǎng)他們解決實際問題的能力。

3 機器學習導論教學中可視化案例教學優(yōu)勢

可視化案例教學是一種創(chuàng)新的教學方法，通過案例來展示所學內(nèi)容，從而利用視覺元素提升信息傳遞效率，幫助學生構(gòu)建知識框架，提升問題分析和解決能力，具體優(yōu)勢包括多個方面。

3.1 理論與實踐相結(jié)合

可視化案例教學是一種將抽象理論具體化的教學方法，不僅僅展示圖像和動畫，還涉及將理論與實踐相結(jié)合［2］。其中，可以通過可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練過程，使學生看到不同參數(shù)設(shè)置如何影響模型的準確性和效率，并利用各類較為直觀的視覺元素，將復雜的教學內(nèi)容轉(zhuǎn)化為易于理解的圖表、圖像和動畫，從而大幅提高信息傳遞效率。具體來說，重點是要通過案例展示和分析，讓學生充分體驗在實際中的應(yīng)用，加深對概念的理解，同時借助實際問題深度參與和互動。

3.2 激發(fā)學生的學習興趣

對非計算機專業(yè)的學生而言，復雜的代碼和數(shù)學推導可能降低他們對機器學習的興趣，這也是實踐教學中最常見、最現(xiàn)實的問題。相較于傳統(tǒng)的教學方法，可視化教學可以通過生動的案例演示和互動體驗，將刻板的代碼或數(shù)字轉(zhuǎn)化為動態(tài)數(shù)據(jù)，從而改變學生對機器學習導論的刻板印象，并有效激發(fā)學生的學習興趣。在此過程中，要讓學生觀察模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，使其更好地理解機器學習的應(yīng)用價值，以幫助非計算機專業(yè)的學生打開一扇通往機器學習世界的大門，讓他們無須深入掌握編程和復雜數(shù)學，也能感受到機器學習的內(nèi)在魅力。

3.3 培養(yǎng)創(chuàng)新思維

在機器學習導論課程中，培養(yǎng)創(chuàng)新思維能力是重中之重。與以往的課堂教學相比，在可視化工具的幫助下，學生可以在優(yōu)質(zhì)的環(huán)境中實驗，自由嘗試不同的機器學習模型和參數(shù)設(shè)置，直觀地觀察這些選擇對實驗結(jié)果的影響［3］。這種探索性的學習方式，能夠打破傳統(tǒng)單向知識傳遞模式，鼓勵學生通過實踐和試錯來深化理解。這種互動體驗?zāi)苁箤W生對機器學習算法產(chǎn)生更深刻的認識，并且在不斷的嘗試和調(diào)整中，學生不再是被動的知識接受者，而是成為積極的探索者和問題解決者。

4 基于可視化案例教學的機器學習導論教學實踐

可視化案例教學的應(yīng)用與實踐，不僅有助于加深學生對機器學習技術(shù)的理解，還可以激發(fā)學生的創(chuàng)新思維，增強學生的實踐能力。尤其是TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具的使用，將通過直觀的圖像和實際應(yīng)用場景，使抽象的概念轉(zhuǎn)化為具體的視覺表現(xiàn)，讓復雜理論更易于理解。

4.1 基于TensorFlow Playground的教學實踐

TensorFlow Playground是由Google提供的在線工具，允許用戶通過直觀的方式理解和實驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，特別適合非相關(guān)專業(yè)的學生。因為其不需要編程基礎(chǔ)，用戶無須編寫代碼，也能通過交互式界面創(chuàng)建、訓練和可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這大大降低了學習門檻。

4.1.1 交互式界面

TensorFlow Playground提供了一個直觀的交互式界面，用戶可以通過拖放節(jié)點和調(diào)整參數(shù)來構(gòu)建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種交互性使學生能夠親手操作和觀察模型的變化，從而加深對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)調(diào)整的理解。

4.1.2 實時可視化

TensorFlow Playground的一個獨特功能是實時可視化。當用戶調(diào)整模型參數(shù)或運行訓練時，界面會實時更新顯示輸出結(jié)果的變化。這種實時反饋機制能夠幫助學生即時看到調(diào)整對模型性能的影響，加深對參數(shù)調(diào)整意義的理解。

4.1.3 數(shù)據(jù)集和模型類型選擇

用戶可以在TensorFlow Playground中選擇不同的數(shù)據(jù)集和模型類型，從簡單的線性分類器到深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，感受非線性激活函數(shù)帶來的非線性模型分類效果。這種多樣性使學生可以在不同類型的問題上實踐和學習。

4.1.4 數(shù)學模型和公式原理

TensorFlow Playground應(yīng)用了多種數(shù)學模型和公式原理，如線性模型、激活函數(shù)、損失函數(shù)等，這些原理共同構(gòu)成了深度學習的基礎(chǔ)。通過可視化和交互式學習，用戶可以直觀理解這些原理如何通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和參數(shù)來影響模型性能。然而，TensorFlow Playground主要用于可視化和初步理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，幫助用戶調(diào)整參數(shù)，并觀察這些調(diào)整對網(wǎng)絡(luò)模型性能的影響，但其不支持進階的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

4.2 基于Jupyter Notebook的教學實踐

作為一個強大的交互式編程環(huán)境，Jupyter Notebook非常適合用于機器學習導論的可視化案例教學，尤其是在需要更進階的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和機器學習任務(wù)及方法時。

4.2.1 交互式開發(fā)環(huán)境

Jupyter Notebook提供了一個交互式開發(fā)環(huán)境，允許用戶編寫代碼、查看結(jié)果、添加注釋和文檔，所有這些都在一個文檔中完成。這種環(huán)境非常適合逐步展示機器學習模型的構(gòu)建和訓練過程，使學生能夠跟隨并理解每一步的操作和結(jié)果。

4.2.2 豐富的可視化工具

Jupyter Notebook支持多種可視化庫，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，這些工具可以幫助學生更直觀地理解數(shù)據(jù)和模型。通過在Notebook中直接繪制圖表和圖像，學生可以實時看到數(shù)據(jù)的變化和模型的預測效果。

4.2.3 代碼共享和協(xié)作

Jupyter Notebook支持代碼的共享和協(xié)作，這意味著教師可以創(chuàng)建包含完整代碼和解釋的Notebook，學生可以直接在這些Notebook上操作和實驗，或者與其他同學協(xié)作完成項目，使教學過程更加流暢，保證教學協(xié)作與互動效果。相較于以往的教學模式，Jupyter Notebook支持下的機器學習導論教學始終保持著與學生的直接互動，在理論學習的同時增強實踐操作的體驗感，對內(nèi)容的轉(zhuǎn)化和理解大有裨益。

4.2.4 支持多種機器學習框架

Jupyter Notebook與多種機器學習框架兼容，如Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等。這為學生提供了使用不同工具和框架實驗的機會，同時使教師能夠展示不同框架在解決同一問題時的異同。

5 結(jié)語

本文分析了可視化案例教學在機器學習導論課程中的應(yīng)用。通過TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具，學生能夠更直觀地理解機器學習的概念和原理，并增強實踐能力。這種教學方法不僅能夠激發(fā)學生的學習興趣，還能培養(yǎng)學生解決實際問題的能力，幫助其適應(yīng)未來的AI時代。

參考文獻：

［1］ 袁野. Matlab可視化與機器學習課程的案例教學實踐［J］.福建電腦，2019，35（7）：116-118.

［2］ 吳珍珍，朱峰.基于移動AR的可視化教學案例設(shè)計［J］.電腦知識與技術(shù)，2021，17（31）：155-156，159.

［3］ 劉宏，王彥芳.基于Jupyter Notebook平臺的C語言教學改革探討［J］.電子商務(wù)，2018（7）：95-96.

作者簡介：萬相 （1989—） ，男，博士，講師，研究方向：集成電路。

本文引用格式：萬相.基于可視化案例教學的機器學習導論教學研究［J］.藝術(shù)科技，2024，37（17）：-.