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）（人教-中图版2019）.docx

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）（人教-中图版2019）

授课内容

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授课时间

教学内容

本章内容对应《信息技术人工智能初步》（人教-中图版2019）第2章“人工智能技术基本原理”的2.5节“神经网络与深度学习”。主要内容包括：

1.神经网络的基本概念与结构。

2.深度学习的基本原理及其在图像识别、语音识别等领域的应用。

3.神经网络与深度学习的训练方法。

4.深度学习框架简介。

教学内容紧密结合教材，旨在帮助学生了解神经网络与深度学习的基本原理，并掌握相关应用。

核心素养目标分析

本节课的核心素养目标主要包括：信息意识、计算思维、创新能力及社会责任感。通过学习神经网络与深度学习的基本原理，学生将提升对人工智能技术发展的信息敏感性，培养计算思维，尤其是在模型构建与问题解决过程中。同时，课程将激发学生的创新能力，使其能探索深度学习技术在多领域的应用，并深刻理解其在社会发展中的重要作用，增强对相关社会责任的认识。这些目标将有助于学生形成适应未来社会发展的综合素养。

教学难点与重点

1.教学重点

-神经网络的基本结构与工作原理，强调层级结构、神经元连接及激活函数的核心作用。

-深度学习的原理及其在图像和语音识别中的应用，突出深度学习在特征提取与转换中的优势。

-神经网络训练过程，特别是反向传播算法的基本概念和作用。

-常见深度学习框架的简介，如TensorFlow和PyTorch的使用场景和基本操作。

2.教学难点

-神经网络的层次化特征提取与抽象过程的理解，学生需掌握如何从原始数据中提取高级特征。

-深度学习中的“深度”概念，即多层网络结构的构建与优化，学生需要理解深层网络相较于浅层网络在处理复杂问题时的优势。

-反向传播算法的数学推导和实际应用，这是学生理解的难点，需通过具体案例分析来辅助理解。

-深度学习框架的选择和使用，学生需了解不同框架的特点，以及如何在实践中进行模型搭建和训练，这对学生的实践能力提出较高要求。

教学资源

1.软硬件资源

-计算机

-投影仪

-网络连接

-智能手机或平板（可选）

-神经网络模拟软件（如：NeuroSolutions）

2.课程平台

-课堂互动教学系统（如：雨课堂、课堂派）

-学校信息技术教学平台

3.信息化资源

-课件PPT

-神经网络与深度学习教学视频

-教学案例（图像、语音识别等）

-深度学习框架模拟演示（无代码或简化代码）

4.教学手段

-讲授与演示

-分组讨论与协作

-实例分析与模拟实验

-课后在线自测与反馈

-学生作品展示与评价

教学实施过程

1.课前自主探索

-教师活动：

发布预习任务：通过学校信息技术教学平台，发布预习资料（课件PPT、教学视频等），明确预习目标和要求。

设计预习问题：围绕“神经网络与深度学习”课题，设计问题，如“神经网络如何模拟人脑工作？”引导学生自主思考。

监控预习进度：通过平台数据跟踪学生预习情况，确保预习效果。

-学生活动：

自主阅读预习资料：学生按照要求，自主学习预习资料，初步理解神经网络的结构与工作原理。

思考预习问题：针对设计的问题，进行独立思考，记录疑问和心得。

提交预习成果：将笔记、思维导图等预习成果提交至平台。

-教学方法/手段/资源：

自主学习法：培养学生自主学习能力和独立思考能力。

信息技术手段：利用教学平台和微信等工具，实现资源共享和进度监控。

-作用与目的：

帮助学生提前接触课题，为课堂学习打下基础。

培养学生自主学习和解决问题的能力。

2.课中强化技能

-教师活动：

导入新课：通过展示深度学习在生活中的应用案例，引起学生对深度学习的兴趣。

讲解知识点：详细讲解神经网络的层次结构、深度学习原理，结合图像识别案例辅助理解。

组织课堂活动：设计小组讨论和模拟实验，如使用神经网络软件进行简单的图像分类。

解答疑问：针对学生问题，进行解答和深入讲解。

-学生活动：

听讲并思考：认真听讲，积极思考，理解深度学习的基本概念和应用。

参与课堂活动：在小组讨论和模拟实验中，动手实践，体验知识的应用。

提问与讨论：积极提问，与同学和老师讨论，解决疑问。

-教学方法/手段/资源：

讲授法：通过讲解，帮助学生深入理解知识点。

实践活动法：通过模拟实验，加强学生对知识点的实际应用。

合作学习法：通过小组合作，培养学生团队协作能力。

-作用与目的：

深化学生对神经网络与深度学习知识点的理解。

培养学生实践操作能力和团队合作能力。

3.课后拓展应用

-教师活动：

布置作业：根据课程内容，布置相关作业，如让学生设计简单的神经网络模型。

提供拓展资源：推荐深度学习相