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）

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教学内容

本章为《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，主要内容包括：

1.神经元模型的基本概念与结构。

2.神经网络的层次结构与功能。

3.深度学习的概念及其在神经网络中的应用。

4.卷积神经网络（CNN）的原理与应用。

5.循环神经网络（RNN）的原理与应用。

6.神经网络训练与优化方法。

7.神经网络在实际问题中的应用案例分析。

核心素养目标

1.让学生理解并掌握神经网络与深度学习的基本概念和原理，培养信息处理能力。

2.通过分析神经网络在不同领域的应用案例，提升学生的信息识别与问题解决能力。

3.培养学生运用批判性思维评估神经网络的性能及其对社会的影响。

4.鼓励学生参与神经网络的设计与优化过程，发展创新意识和团队协作能力。

5.增强学生对信息技术发展的认识，提升信息伦理与法律意识。

学习者分析

1.学生已经掌握了哪些相关知识：

-学生已经了解了人工智能的基本概念和分类。

-学生对计算机编程和算法有一定的了解。

-学生可能已经接触过简单的数据结构和逻辑推理。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

-学生对人工智能和神经网络充满好奇心，对实际应用案例感兴趣。

-学生具备一定的逻辑思维能力和数学基础，能够理解复杂概念。

-学生的学习风格多样，有的喜欢通过动手实践来学习，有的偏好理论推导和理解。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

-神经网络和深度学习的数学基础较为复杂，学生可能对公式和算法理解困难。

-实践操作中，学生可能难以理解神经网络的参数调整和优化过程。

-对于一些抽象的概念，如卷积、池化等，学生可能需要更多的时间来消化和理解。

-在实际应用中，学生可能需要面对数据集选择、模型评估等挑战。

教学资源准备

1.教材：确保每位学生配备《信息技术人工智能初步》教材。

2.辅助材料：收集神经网络结构图、深度学习应用案例视频、算法流程图等资料。

3.实验器材：准备计算机、神经网络建模软件、数据集等。

4.教室布置：设置小组讨论区，确保网络连接，以便学生进行实验操作和资料查询。

教学实施过程

1.课前自主探索

教师活动：

-发布预习任务：通过在线平台发布预习资料，包括神经网络基础概念的PPT和深度学习应用案例视频，明确要求学生预习神经元模型和神经网络的基本结构。

-设计预习问题：设计问题如“神经网络与常规算法有何不同？”和“深度学习在哪些领域有应用？”来引导学生思考。

-监控预习进度：通过在线平台追踪学生的预习进度，确保每个学生都能完成预习任务。

学生活动：

-自主阅读预习资料：学生阅读教材和预习材料，初步理解神经网络的基本概念。

-思考预习问题：学生思考预习问题，尝试用自己的语言解释神经网络的特点和应用。

-提交预习成果：学生将预习笔记和问题提交至在线平台，为课堂讨论做准备。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：鼓励学生自主探索，培养独立思考能力。

-信息技术手段：使用在线平台进行资源分享和进度监控。

-作用与目的：为课堂学习打下基础，提高学习效率。

2.课中强化技能

教师活动：

-导入新课：通过展示神经网络在图像识别中的实际应用案例，激发学生兴趣。

-讲解知识点：详细讲解神经网络的层次结构和深度学习的原理，如卷积神经网络和循环神经网络。

-组织课堂活动：设计小组讨论，让学生探讨神经网络的训练过程和优化方法。

-解答疑问：对学生在讨论中提出的问题进行解答，帮助学生理解难点。

学生活动：

-听讲并思考：学生认真听讲，思考神经网络的工作原理。

-参与课堂活动：学生参与小组讨论，分享对神经网络的理解和应用想法。

-提问与讨论：学生对不理解的内容提问，并与其他同学进行讨论。

教学方法/手段/资源：

-讲授法：讲解神经网络的理论基础。

-实践活动法：通过小组讨论，让学生在实践中加深理解。

-合作学习法：促进团队合作和沟通能力的培养。

作用与目的：

-理解并掌握神经网络的基本原理。

-通过讨论和实践活动，提高分析和解决问题的能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

-布置作业：布置设计简单的神经网络结构图和应用案例分析的作业。

-提供拓展资源：提供相关书籍和在线资源，如深度学习框架的教程。

-反馈作业情况：及时批改作业，给予学生具体反馈。

学生活动：

-完成作业：根据所学知识，设计神经网络结构图，分析案例。

-拓展学习：利用提供的资源，进一步学习神经网络的应用。

-反思总结：总结学习过程中的收获和不