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M—P神经元模型的工作原理。 演示一个简单的与门逻辑运算，说明人工神经网络如何处理信息。 观察教师提供的示例，记录关键点。 尝试自己绘制一个类似的简单神经网络模型，例如XOR门。 帮助学生具体了解人工神经元如何工作。 培养学生的动手能力和创新思维。
活动三： 调动思维 探究新知 引入多层感知机的概念，讲解前向传播和反向传播算法。 使用Keras库演示一个简单的神经网络搭建、训练及测试过程。 跟随教师一起编写代码，实现一个小的神经网络模型。 分析模型训练过程中的损失值变化，讨论可能的优化策略。 让学生通过实践深入理解神经网络的训练过程。 提升学生的编程能力和数据分析能力。
活动四： 巩固练习 素质提升 提供一系列练习题，包括理论问答和实际操作题目，涵盖当天学习的所有重点内容。 走动课堂，为学生答疑解惑。 独立或小组合作完成练习题。 分享解题思路和答案，进行互评。 通过实际操作和理论问题的结合，帮助学生全面理解和掌握知识点。 增强学生的合作能力和批判性思维。
课堂小结 作业布置 课堂小结 本次课程我们主要学习了关于人工神经网络和深度学习的基础知识，内容可以总结为以下几点： 人工神经网络的定义：受到生物神经网络启发，通过模拟神经元工作方式设计的一种计算模型。它包含大量的神经元和连接，每个神经元接收输入信号，加权求和后通过激活函数处理产生输出信号。 M-P神经元模型：是简化版的神经元计算模型，由沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出，基于阈值逻辑进行激活与信息的传递。 多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）：在基本的感知机基础上增加一层或多层隐藏层，可以解决非线性问题，通过前向传播算法传递信息，并通过反向传播算法优化参数。 关键概念理解：包括前向传播、激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU等）、损失函数（如均方误差、交叉熵等）、误差反向传播、优化器（如梯度下降、Adam优化算法等）。 神经网络的实现框架：以Keras为例，介绍了如何快速搭建、编译、训练和测试一个神经网络模型。 卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）：简要引入了这两种网络结构的特点和应用场景，如CNN在图像处理中的应用和优势，RNN在序列数据处理中的作用。 实践应用案例：通过使用Keras处理广告数据和MNIST数据集的例子，展示了神经网络在实际问题中的应用过程。 作业布置 理论题：简述什么是人工神经网络以及它的工作原理。 实践题：使用Keras或其他深度学习框架，尝试自己构建一个简单的神经网络模型，例如对手写数字识别（MNIST数据集）进行分类。 思考题：讨论为什么卷积神经网络在图像处理方面表现出色，并给出一个实际应用的例子。
板书设计 2.5 神经网络与深度学习 2.5.1 人工神经网络 生物神经网络启发 神经元结构和工作原理 生物神经网络的学习和思考过程 人工神经网络的基本原理 M-P神经元模型 输入信号的加权计算 神经元激活函数 输出信号的产生 感知机 最简单的人工神经网络模型 与运算问题的解决 人工神经网络的相关概念 多层感知机（MLP） 全连接人工神经网络 前向传播、激活函数、损失函数、误差反向传播 优化器与梯度下降 人工神经网络的实现过程 数据采集与预处理 模型搭建与编译 模型训练与测试 预测新数据 2.5.2 卷积神经网络与循环神经网络 卷积神经网络（CNN） 卷积运算的生物学启发 卷积层、池化层的作用 CNN的网络结构和训练过程 图像识别应用案例 循环神经网络（RNN） RNN的序列数据处理能力 长短期记忆网络（LSTM） RNN在自然语言处理中的应用 2.5.3 深度学习及软硬件平台 深度学习的概念 深度神经网络（DNN) 预训练模型的使用 残差神经网络（ResNet） 深度学习的软硬件平台 GPU、NPU、TPU等人工智能加速硬件 云计算平台的应用 终端专用神经网络芯片 人工智能硬件加速平台的使用
教学反思 2.5.1人工神经网络 2.5.1.1 基本原理 本次课程主要介绍了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的基本原理。首先，我们回顾了生物神经网络的基本结构和功能单元，即神经元和突触。接着，我们介绍了人工神经网络的概念及其与生物神经网络的关系。然后，我们详细讲解了人工神经网络的工作原理，包括前向传播、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概念。最后，我们通过一个简单的例子展示了如何构建一个人工神经网络模型并进行训练和测试。 2.5.1.2 相关概念 在讲解人工神经网络的过程中，我们还介绍了多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）的概念。多层感知机是在单层感知机的基础上增加了若干隐藏层，通过前向传播算法将输入信息进行前向传播，在学习过程中利用反向传播学习算法将误差进行前向传播，以调整每一层的参数。此外，我们还讨论了全连接人工神经网络的概念，它是一种最简单的神经网络结构，每个神经元都与上一层的所有神经元相连。 2.5.1.3 实际应用 人工神经网络在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。通过本次课程的学习，学生应该能够理解人工神经网络的基本概念和工作原理，为进一步学习和研究深度学习打下基础。 2.5.2卷积神经网络与循环神经网络 2.5.2.1 卷积神经网络 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种特殊的人工神经网络，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像。卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层等组件实现了对图像特征的自动提取和分类。本次课程简要介绍了卷积神经网络的基本原理和特点，并通过实例展示了如何使用Keras库搭建卷积神经网络模型。 2.5.2.2 循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是另一种重要的人工神经网络，主要用于处理序列数据，如时间序列、文本等。循环神经网络通过引入循环连接和门控机制，使得网络能够捕捉序列中的长期依赖关系。本次课程简要介绍了循环神经网络的基本原理和特点，并通过实例展示了如何使用Keras库搭建循环神经网络模型。 2.5.2.3 实际应用 卷积神经网络和循环神经网络在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。通过本次课程的学习，学生应该能够理解这两种神经网络的基本概念和工作原理，为进一步学习和研究深度学习打下基础。