第2章人工智能技术基本原理2.5神经网络与深度学习 -高中教学同步《信息技术人工-智能初步》教案（表格式）

《信息技术-人工智能初步》教案 课 题 第2章人工智能技术基本原理2.5神经网络与深度学习 课 型 班课 课 时 1 授课班级 高一1班 学习目标 了解人工神经网络的基本概念和原理。 掌握多层感知机的原理和应用。 理解卷积神经网络和循环神经网络的特点及应用场景。 学会使用Keras框架搭建神经网络模型并进行训练、评估和测试。 能够利用神经网络解决实际问题，如预测销售额等。 学习重难点 教学重点： 理解人工神经网络（ANN）的基本概念和原理，包括其与生物神经网络（BNN）的关系。 掌握M-P神经元模型，理解其工作原理及如何通过加权计算和激活函数产生输出。 学习多层感知机（MLP）的概念，理解前向传播算法和反向传播学习算法在训练过程中的作用。 理解前向传播、激活函数、损失函数、误差反向传播以及优化器与梯度下降等关键概念。 学习如何使用Keras库搭建、编译、训练、评估和测试神经网络模型。 理解卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本概念及其应用场景。 教学难点： 理解M-P神经元模型的工作原理，特别是如何通过加权计算和激活函数产生输出。 理解多层感知机的前向传播算法和反向传播学习算法，以及它们如何调整连接参数以优化模型。 理解前向传播、激活函数、损失函数、误差反向传播以及优化器与梯度下降等复杂概念，并能够将它们应用于实际问题中。 掌握使用Keras库进行神经网络模型的开发，包括数据的采集与预处理、模型的搭建与编译、模型的训练与测试等步骤。 理解卷积神经网络和循环神经网络的原理及其在处理图像识别和序列数据等问题中的应用。 教学方法 讲授法：通过教师的讲解来传授人工神经网络、深度学习的基本概念、原理和算法。 互动讨论：鼓励学生参与课堂讨论，提出问题和解答疑问，以促进学生对知识点的深入理解。 案例分析：通过分析具体的神经网络模型和深度学习应用案例，帮助学生理解理论在实际问题中的应用。 实践操作：指导学生使用Keras等深度学习框架进行编程实践，通过实际操作来巩固理论知识。 多媒体辅助教学：使用图表、动画和演示文稿等多媒体工具来展示复杂的神经网络结构和算法流程，提高教学效果。 项目式教学：设计与课程内容相关的项目任务，让学生在完成项目的过程中应用所学知识，培养解决实际问题的能力。 课前准备 准备教学PPT，包含神经网络和深度学习的关键概念和图表。 准备实验指导手册，详细说明实验步骤和预期结果。 收集和整理相关的教学视频、文章和数据集，以丰富教学内容。 设计测验和作业，以评估学生的理解和应用能力。 教学媒体 PPT演示文稿：用于展示课程的结构化内容，包括理论讲解、图表、公式和示例代码。 黑板或白板：用于手动书写公式、草图和解释概念，辅助视觉学习。 实物模型或图表：可能用于形象展示神经网络的结构或其他相关概念。 计算机和投影仪：用于播放PPT、显示实验结果或实时演示软件工具的使用。 互动式软件或平台：如Jupyter Notebook，用于编程练习和即时反馈。 教学视频：如果课程内容包含视频材料，这些视频可能用于展示复杂的概念演示或案例研究。 教学辅助应用程序：可能包括用于模拟神经网络行为的软件或用于学生练习的在线平台。 教学过程 教学环节 教师活动设计 学生活动设计 设计意图 活动一： 创设情境 生成问题 开始课程通过展示人类大脑与计算机处理信息的对比图片，提出问题：“人脑如何处理信息？”和“计算机如何模拟这一过程？” 介绍人工神经网络的起源，特别是M—P神经元模型。 观看相关的视觉材料，思考并回答教师提出的问题。 小组讨论人脑与计算机处理信息方式的异同。 激发学生对人工神经网络的兴趣。 引导学生理解人工神经网络的基本概念及其生物基础。 活动二： 调动思维 探究新知 通过动画或图解详细解释 ... ...