深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與實(shí)踐 -教案《計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)》項(xiàng)目2認(rèn)識深度學(xué)習(xí)

《計(jì)算機(jī)應(yīng)用開發(fā)》教案授課題目認(rèn)識深度學(xué)習(xí)授課類型新授課授課時長3節(jié)課教學(xué)內(nèi)容教學(xué)目標(biāo)知識目標(biāo)（1）了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其信號傳遞的過程。（2）了解人工神經(jīng)元及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。（3）熟悉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與構(gòu)成。（4）熟悉常見的深度學(xué)習(xí)框架。能力目標(biāo)能夠使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化平臺搭建簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)分類任務(wù)。情感目標(biāo)樹立“終身學(xué)習(xí)”的理念。教學(xué)重點(diǎn)熟悉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與構(gòu)成。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化平臺搭建簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)分類任務(wù)教學(xué)難點(diǎn)熟悉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與構(gòu)成。教法學(xué)法講授法特色學(xué)習(xí)資源分析、技術(shù)手段應(yīng)用說明學(xué)習(xí)場所：實(shí)訓(xùn)室教學(xué)資源：PPT、視頻、操作手冊、學(xué)生任務(wù)單教學(xué)設(shè)備：電子白板學(xué)情分析學(xué)生學(xué)習(xí)過生物學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一點(diǎn)了解，但對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)框架不了解。板書設(shè)計(jì)（教學(xué)結(jié)構(gòu)圖）教學(xué)環(huán)節(jié)（時間分配）教學(xué)內(nèi)容及教師活動學(xué)生活動設(shè)計(jì)意圖及實(shí)施效果案例導(dǎo)入項(xiàng)目描述項(xiàng)目分析知識準(zhǔn)備項(xiàng)目實(shí)施課堂總結(jié)2006年是人工智能發(fā)展史上一個重要的分界點(diǎn)，在這一年深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出，這使得人工智能的性能獲得了突破性進(jìn)展，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展將人工智能帶進(jìn)全新階段。依靠算法和強(qiáng)大的算力，深度學(xué)習(xí)取得了令世人矚目的成就，可以廣泛用于圖像識別、文字識別、聲音識別及大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，并取得了非常好的效果，引發(fā)了廣泛的關(guān)注和全球人工智能產(chǎn)業(yè)風(fēng)潮。在未來，深度學(xué)習(xí)還將發(fā)揮重要作用。思考：深度學(xué)習(xí)的“深”體現(xiàn)在哪里？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識相對較難理解，因此本項(xiàng)目基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化平臺來搭建簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過添加隱藏層來增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)簡單的和復(fù)雜的二分類問深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與實(shí)踐題，從而直觀地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識。在本項(xiàng)目中，首先介紹深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，然后借助人工智能交互式在線學(xué)習(xí)及教學(xué)管理系統(tǒng)，使用其中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化平臺，快速搭建簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)分類識別，具體分析如下。（1）通過對比生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，了解它們的異同之處。（2）學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)和常見的深度學(xué)習(xí)框架。（3）借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化平臺快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)分類識別。（4）對比不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理能力，從而深入理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理。知識點(diǎn)1生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識點(diǎn)2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識點(diǎn)3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識點(diǎn)4常見的深度學(xué)習(xí)框架本項(xiàng)目將基于人工智能交互式在線學(xué)習(xí)及教學(xué)管理系統(tǒng)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成。實(shí)訓(xùn)目的：通過實(shí)訓(xùn)掌握基于實(shí)訓(xùn)平臺搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其應(yīng)用到分類問題的場景中。實(shí)訓(xùn)要求：學(xué)生以2人或3人為一個小組，在實(shí)訓(xùn)過程中充分討論、學(xué)習(xí)和驗(yàn)證，最終共同完成實(shí)訓(xùn)任務(wù)。目標(biāo)成果：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別結(jié)果圖.jpg。任務(wù)1認(rèn)識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化平臺任務(wù)2執(zhí)行簡單的分類識別任務(wù)3執(zhí)行復(fù)雜的分類識別拓展學(xué)習(xí)：拓展學(xué)習(xí)1：在“數(shù)據(jù)”區(qū)域，選擇第4個螺旋數(shù)據(jù)集。這是最復(fù)雜的分類數(shù)據(jù)集，藍(lán)色數(shù)據(jù)集和橘色數(shù)據(jù)集以螺旋狀的形式展開。請搭建合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行測試，使得分類器在經(jīng)過100次以內(nèi)的迭代后，測試損失值小于0.03。拓展學(xué)習(xí)2：將“問題類型”設(shè)置為“回歸”，并選擇第1個數(shù)據(jù)集，搭建合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行測試，對比“分類”和“回歸”兩類問題的輸出有何不同?！緦W(xué)生談收獲】讓學(xué)生分享在本次課上的所學(xué)所得，【總結(jié)】教師總結(jié)本次課內(nèi)容。學(xué)生聆聽并思考學(xué)生明晰任務(wù)學(xué)生聆聽并思考學(xué)生聆聽并思考學(xué)生完成任務(wù)分享自己在本項(xiàng)目中的收獲聆聽并思考激發(fā)學(xué)生興趣，聯(lián)系學(xué)生已有的關(guān)于人工智能的經(jīng)驗(yàn)，引入新課。明確本項(xiàng)目所學(xué)內(nèi)容，樹立學(xué)習(xí)目標(biāo)學(xué)生明晰本節(jié)課的學(xué)習(xí)流程，緊跟學(xué)習(xí)內(nèi)容。系統(tǒng)講授機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識有利