人工智能时代背景下Python 课程的案例教学探讨

2021-01-16 06:03张鹏唐山职业技术学院
环球市场 2021年10期
关键词:版块机器样本

张鹏 唐山职业技术学院

在科学技术的飞速发展下,我国已经进入到人工智能时代。由于目前世界各国的人工智能计划与方案陆续出现,随之我国各高等学校开设计算机人工智能的专业,目的在于为我国培养出高素质、高技能的复合型人工智能人才,以便推动新时代的人工智能行业发展。因此,对于最为适用于人工智能开发、研究工作中的Python 语言,开始得到更多业务人士的关注,所以这就需要高等教育在人才培养计划之中,要面向计算机专业设置Python 课程,为学生引入机器学习方法,将其作为案例教学,以此来增强教学的质量与效果,从而确保学生具备扎实的专业基础与人工智能应用经验,进一步符合人才市场的需求。

一、Python 特征

通常情况下,这是以专修课方式,出现在计算机教学中,安排在C、C+的课程之后。当学生具备一定的编辑基础,掌握编程语言的基本数据类型后,开始上课前,就可以为学生讲解重点的语言特点,以及与其他高级语言之间,其差别,促使学生形成初步的感知与记忆,为其编程思维体系的构建奠定基础[1]。因为Python 具有语言通俗、简单的特点,加之其程序包管理系统中,其pip 命令可以快捷的安全与编写程序包,以及具有很多的数据分析版块,还能实现不同平台之间,移植,并配以强大功能的标准版块,与其他的语言加以混合、编程,其领域众多,已经包含游戏、图像处理及人工智能等。

二、Python 课程的案例教学有效策略

(一)掌握常用标准模块

根据Python 课程的特点,教师要加强对学生的自主学习培养,引导其开发项目,让学生在实践之中不断汲取知识与经验。由于当前的教材中基础的语法、程序的设计结构内容较多,且人工智能方法,所应用的案例,都是比较难以学习,学生理解起来具有一定的难度,加之实验课的时间有限,想要在短时间内帮助学生去牢记知识,就需要教师精心设计实验的内容,为学生创造实践的机会,并且在此之中引入案例进行教学,去进一步强化学生对其算法的记忆。

对于Python 课程引入案例教学,其中,机器的学习相关版块,包括pandas、sklearn及ma t p lo t lib、nu m p y 等。因此在实际的教学之中,教师要加强对学生重点知识的介绍,以机器学习方法,及其应用的常用标准版块来说,比如,nu m p y,这是性能极高的基础包,有科学计算、数据分析,主要用于存储、处理大型矩阵,相比Python 而言,其所嵌套的列表结构要更佳[2];而s kl earn,作为一种应用十分广泛的机器学习库,装有大量的机器学 习算法,例如分类与聚类、回归或降维等等,还有监督学习、非监督学习以及数据变换这些模块;以及ma t p lo t lib,属于绘图库,能够跨平台生成直方图、柱状图及散点图,还有功率谱等等的图像,以此来呈现出更加高品质的效果。

(二)建立案例的数据集

对于不同的客户,都是由其独有的特征,都可以看作为一个空间上的数据点。因此根据s kl earn,可以更加快速的将二维空间的样本点,加以生成,以便建立起数据集,用于聚类分析,能够生成月牙形的离散数据,或者团状的离散数据的样本点,以此来充分彰显Python 的标准库方法,其直观的阅读感知。所以教师引入案例教学法,将其融入Python 课程之中,有利于学生全面的掌握,其不同机器学习方法,以便学生朝向更加广阔的人工智能领域发展。

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作为待生成样本总数,noise 是样本点的分散程度,其取值越大就会越分散,n_feature 为每一个样本的特征数,而centers 为样本点的中心,cluster_std 是每个簇标准的偏差。

因此在numpy 库之中,其con ca ten ate方法,可以组合、合并多个数,并通过ma t p lo t lib 库,其中py p lot,去调用scatter 方法,绘制样本点二维图,show 方法,可以将展示的原始数据其分布情况加以呈现。所以直观上看这组数据集是被分成上月牙数据、下月牙数据,还有右上角的团状数据这三个簇最为合适。

三、结束语

综上所述,人工智能时代背景下,Python 课程的案例教学,更利于学生掌握人工智能算法,帮助学生汲取丰富的知识与经验,真正实现学生的理论与实践的有效统一,从而培养出高技能、复合型的人工智能人才。通过教师为学生精心设计实践教学内容,并挑选好教学案例融入Python 课程之中,对学生的学习热情、主动性的激发帮助很大,以便学生更加深刻的理解、记忆机器学习方法,为今后的高效工作奠定好基础。

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