2.5 机器学习四大学派（第5课时）
教学重难点
重点：符号主义、连接主义、行为主义、统计主义四大学派核心思想、代表成果。
难点：理清各个学派的发展脉络。
教学过程
1. 导入：人工智能发展道路上，科学家有四种不同实现思路，形成四大流派。
2. 分学派讲授
3. 符号主义：用符号、逻辑推理实现智能，早期专家系统，对应“基于知识的AI”。
4. 连接主义：模仿人脑神经元网络，人工神经网络、深度学习属于该学派。
5. 行为主义：从行为反馈出发，感知‑动作‑奖惩迭代，强化学习为代表。
6. 统计主义：依靠统计学，从海量数据统计概率规律，传统机器学习算法。
7. 时间线梳理：早期符号主义先行；后来统计主义兴起；现在连接主义（神经网络、大模型）成为主流；行为主义多用于机器人、自动驾驶。
8. 思辨讨论：哪一个学派完全正确？总结：现代AI经常融合多个学派思想。
9. 课堂小结：四大学派代表科学家探索AI的不同路径，互相取长补短。