项目九第四课时 评估手写识别模型并开展应用(共29张PPT)+教案

中小学教育资源及组卷应用平台 项目九 了解手写数字识别 ———体验人工智能 第四课时 评估手写数字识别模型并开展应用 ■教材分析 “评估手写数字识别模型并开展应用”这一小节，通过用Test集合评估最终模型的识别正确率，引出人工智能的人脸识别、指纹识别等识别技术。这些技术的应用将对我们的社会发展有作怎样的作用和影响。 ■教学目标 1、知识和技能 了解人工智能的作用和影响。 2、过程与方法 通过评估手写数字识别模型并开展应用，了解人工智能的作用和影响。 3、情感态度与价值观 （1）了解手写数字识别的核心技术———机器学习，感受人工智能技术。学生通过了解人工智能和机器学习的含义、应用及作用，提升对人工智能技术作用的认识，发展信息社会责任； （2）通过学生通过使用 Ｐｙｔｈｏｎ 及其第三方工具进行手写数字识别学习过程的体验，在完成项目的过程中了解人工智能解决问题的思想方法，促进计算思维的形成与发展。 ■教学重点： 了解人工智能的作用和影响。 ■教学难点： 了解人工智能的作用和影响。 ■教学准备 计算机教室，Python,投影机。 ■教学过程： 一、评估手写数字识别模型 整个训练结束之后，可以用Test集合评估最终模型的识别正确率。每个测试样本送入模型后，模型会识别出一个结果。如果这个结果和标注信息一致，就是正确的；反之，就是错误的。通过以下代码以输出最终模型对10000测试图片进行识别的正确率。迭代次数为10000次时，最终模型的别正确率通常在99%以上。 二、未知样本的识别过程 识别正确率经评估达到要求的模型，就可以作为识别器，应用于对未知样本的识别。具体过程如图所示。 思考与讨论 1.为什么需要对样本进行标注？训练样本和测试样本的标注各有什么用处 2.除了识别正确率外，还有什么指标可以评价模型的优劣？ 3.用Test集合评估出的正确率就是现实情况中的正确率吗？ 三、手写识别应用 手写数字识别是一个分类问题，一共有10个类别。在深度学习的卷积神经网络中，一般不会直接给出该样本是哪个数字的结论，而是会给出该样本是各个数字的可能性即概率分别有多大，然后根据实际需要去判定结果。一般来说，概率最大的那个类别就会被认为是当前样本的识别结果。 手写数字识别已经被应用于邮政编码、财务报表、银行票据等的自动识别，极大地节省了人力和物力，提升了工作效率。手写汉字识别也取得了重大突破，如可识别手写汉字地址的“基于多源信息融合的邮件分拣关键技术及应用”就荣获了2015年上海市科技进步一等奖，被广泛应用于邮件的自动分拣。 近年来，除了手写数字识别和手写汉字识别外，人脸识别、指纹识别、物体识别等图像识别技术也均有了较大发展，识别准确性得到大幅提升，如下图1和图2所示。这些识别技术在导航、家居安防、生理病变研究、天气预报、环境监测等许多领域都有着广泛应用，既推动了相关领域的智能化跃升，也悄然改变着人们的生活方式和思维方式。 指纹识别 花卉识别 思考与讨论 1.日常生活中，你还知道哪些应用或产品的背后有着人工智能的支持？ 2.人工智能在推进社会发展的同时，也带来了挑战。作为学生，应该如何规划人工智能时代的未来生活？应该重视哪些：技能、素养的学习和培养？可以采用哪些有效的学习方式？ 四、人工智能的作用和影响 人工智能是引领未来的战略性技术，是国际竞争的新焦点。世界主要发达国家都已将发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。中国也已围绕人工智能出台了相关规划和政策，对人工智能核心技术、顶尖人才标准规范等进行了部署，以加快促进人工智能的技术和产业的发展。 人工智能将人从枯燥的劳动中解放出来，越来越多简单、重复、危险的任务可以由机器完成，它还能够比人做得更快、更准确。一些 ... ...