0 0 类别 : 教案

《图像识别先锋——卷积神经网络入门》教学设计 课型 新授课 学时 1 授课年级 七年级 课程指南 A2人工智能感 知 在内外界场景、技术和智能接触中，能够觉察、感觉和注意 与人工智能有关的信息、技术和产品。 C1人工智能关 键技术 人工智能领域不同子领域中占据主导地位的技术工具。 C2人工智能工 具选择 认识人工智能技术框架工具的常见实例及其特点与适用范 围，具备基于问题选择适切的工具的能力。 内容分析 本课程旨在通过中药识别的案例来引入卷积神经网络（CNN）的基础概念和操 作。课程内容围绕 CNN的主要组成部分：卷积层和池化层进行，通过对比传 统神经网络和 CNN的结构和功能，使学生理解 CNN在图像识别任务中的优势 和应用。 学情分析 知识基础： 学生们已经接触过神经网络的基本概念，具有一定的人工智能基础知识。他 们具备基础的数学知识，如算术和初级代数，足以理解算法中的基本数学原 理。对图像处理和特征识别的基本概念可能尚不完全熟悉，需要在课程中通 过直观的比较和示例加以巩固。 学习动机： 学生可能对 CNN的应用感兴趣，特别是其在现实世界中如何应用于如中药识 别这样的实际问题。通过体验 CNN的强大功能，比如图像特征的提取和识 别，学生的学习兴趣和动机可以得到增强。 学习风格： 学生可能偏好视觉和动手操作的学习方式，故本课程中的图像识别和操作演 示会特别吸引他们。课程设计中包含了多媒体元素（图形、动态演示）和实 际操作（填空、模拟实验），可以满足不同学习风格的学生需求。 教学目标 人工智能感知 学生能够识别卷积神经网络在图像识别（特别是中药识别） 中的优势和应用方式。 人工智能关键 技术 学生能够理解卷积神经网络的基本结构，包括卷积层和池化 层的功能和作用。 人工智能工具 选择 学生能够通过实际操作演练，掌握卷积层和池化层在图像处 理中的具体应用。 教学重难 点 教学重点 1.卷积神经网络与传统神经网络的结构对比，突出卷积层和 池化层的特殊性和优势。 2.卷积层和池化层的作用及其在图像处理中的实际应用。 教学难点 1.卷积层的卷积操作和池化层的池化操作的数学原理及其对 图像特征的提取过程。 2.如何通过实际操作深化对卷积和池化原理的理解，特别是 在具体的图像处理任务中如何有效应用。 教学方法 采用案例教学、直观教学和互动式学习相结合的方式，通过图像、动画和中 药识别的案例，具体展示卷积神经网络在实际应用中的步骤和效果。 教学环境 与 教学资源 需要配备计算机、投影仪或智能白板，便于展示 PPT和进行互动演示。 学生个人电脑或平板设备，确保每个学生可以参与在线互动活动 教学课件、学习任务单、《人工智能读本》 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 介绍卷积 神经网络 的基础与 应用 1.展示实际应用案例（中药识别） 教师展示中药图像识别的例子，解释 卷积神经网络如何在这种应用中提取 关键特征，使学生对卷积神经网络有 初步了解。 2.介绍卷积神经网络并与传统神经网 络对比 介绍卷积神经网络的结构，包括输入 层、卷积层、池化层、全连接层。对 比卷积神经网络与传统神经网络在结 构和功能上的主要差异，强调卷积神 经网络的优势。 1.学生在教师介 绍过程中，积极 提出问题，参与 到卷积神经网络 的基本概念和应 用场景的讨论 中。 2. 学生观察教师 展示的中药识别 例子，思考并讨 论为什么卷积神 经网络适合进行 通过展示卷积神 经网络在实际应 用中的效果，如 中药识别，激发 学生对深度学习 技术的兴趣，让 学生意识到学习 这一技术的实用 价值和潜力。通 过对比卷积神经 网络与传统神经 网络，帮助学生 图像识别，尤其 是在捕捉图像的 关键特征方面。 3. 学生记录卷积 神经网络的结构 与特征，为课后 深入学习做准 备。 形成对卷积神经 网络特有结构和 功能的初步理 解，为后续更复 杂的概念打下基 础。。 卷积层的 理解与计 算 1.介绍卷积层和卷积核 教师解释卷积的意义，即处理后的输 入数据在卷积层将通过卷积对图像进 行特征提取，介绍卷积层的关键—— 卷积核。 2.详细演示卷积过程 教师使用图示中的输入矩阵和卷积 核，逐步展示如何应用卷积核于输入 数据。演示包括如何将卷积核与输入 矩阵的对应元素相乘，然后将结果相 加以得到卷积输出的单个元素。 引导学生完成读本上计算卷积的练 习。 1.思考卷积操作 的意义，了解卷 积核的概念与作 用 2.跟随计算练习 学生使用纸和笔 跟随教师的指 导，手动计算卷 积过程中的每一 步，从而理解卷 积核是如何在图 像上移动和计算 的。 通过详细演示和 实际计算，使学 生不仅理解卷积 操作的理论基 础，而且能够掌 握实际执行卷积 的技巧。 强调卷积核在特 征提取中的作 用，帮助学生理 解深度学习模型 如何通过学习得 到有效的特征表 示。 池化层的 理解与计 算 1.解释池化层的作用和类型： 教师首先解释池化层的目的是简化特 征且保留最关键的特征，讲解不同类 型的池化（最大池化和平均池化）在 特征图上的作用不同，强调最大池化 是选择最大值，而平均池化则是计算 平均值。 1. 学生在纸上模 拟教师的池化演 示，自行计算给 定矩阵的最大池 化结果，思考池 化的意义与过 程，为后续练习 通过动手计算和 示例演示，帮助 学生理解池化层 在减少数据维度 和提取关键信息 中的具体作用。 讨论在实际应用 2.演示最大池化操作： 使用具体的示例（如图中的 4x4矩 阵），演示如何将 2x2的池化核应用 于特征图上，并以步长为 1进行滑 动，计算每个区域的最大值。 详细解释池化核如何滑动，包括在边 缘如何处理，以及步长的选择对输出 尺寸的影响。 3.引导学生进行求和池化操作： 分析池化后的输出特征图，讨论如何 通过观察池化前后的变化，理解哪些 特征被保留下来，这些特征在解决实 际问题中的潜在重要性。 建立基础。 2.根据教师引 导，完成求和池 化的过程，理解 池化的目的是减 少特征图的尺 寸，同时保留了 图像最显著的特 征 中如何选择合适 的池化策略，使 学生理解在设计 卷积神经网络 时，如何根据具 体任务选择最适 合的池化方式。 课后练习 与总 1.分配课后练习： 教师要求学生使用 2x2的池化核对给 定的输入矩阵执行最大池化操作。鼓 励学生尝试使用不同的池化核大小和 步长，观察对结果的影响。 2.总结本次课程的关键点： 总结卷积和池化的概念，重点强调它 们在实际应用中的重要性，如何通过 这些操作来捕获图像中的重要特征。 3.激励学生的深入学习和探索： 鼓励学生探索更多关于卷积神经网络 的应用，例如在图像分类、语音识别 等领域。 提供一些在线资源或推荐阅读材料， 帮助学生扩展其对深度学习领域的理 解和知识。 完成指定的课后 练习： 学生根据教师的 指示，自行完成 所有分配的练习 题，尝试解决各 种池化相关的问 题，包括计算和 理论分析。 • 通过课后练习 加强学生对课堂 所学知识的掌 握，使学生能够 独立地应用池化 和卷积概念解决 实际问题。 • 练习设计以确 保学生能从理论 到实践全面理解 和掌握卷积神经 网络的关键操 作。 板书设计 卷积神经网络基础 一、课程目标 理解卷积神经网络的结构 掌握卷积层和池化层的作用 二、卷积层 定义：使用卷积核提取输入数据的特征 1.卷积核定义 2.卷积计算方法 三、池化层 定义：降低特征维度，保留关键信息 1.池化核大小 2.池化计算示例 教学反思