OpenCV计算机视觉技术（Python语言描述）电子教案 第11单元 神经网络--8学时.docxVIP

单元名称

第11单元:神经网络

授课学时

8学时

授课地点

授课班级

授课内容

人工神经网络的基本概念；OpenCV中的ANN使用方法；MNIST手写数字识别

教学

目标

知识

目标

理解人工神经网络的结构和工作原理；

掌握OpenCV中ANN的使用方法。

能力

目标

使用OpenCV的ANN进行数据训练和预测；

实现手写数字识别

素质

目标

培养学生的深度学习基础和应用能力

教学

重点

与难点

重点

人工神经网络的基本概念；OpenCV中ANN的使用

难点

手写数字识别的模型优化

教学过程安排

新知介绍

(20min)

介绍人工神经网络的基本概念，包括神经元模型、网络结构和学习算法

理论讲解

（25min）

讲解OpenCV中ANN的使用方法

实操演示

(15min)

演示如何使用OpenCV的ml模块创建和训练神经网络

动手实践

(30min)

指导学生动手实践在OpenCV的ml模块创建和训练神经网络

原理讲解

(25min)

介绍MNIST手写识别数据集，讲解神经网络完成手写识别任务的主要原理

实操演示

(20min)

实操演示如何使用OpenCV进行MNIST手写数字识别

动手实践

(45min)

指导学生实践使用OpenCV实现手写数字识别模型的训练和测试

性能调优(25min)

深入讲解如何优化手写数字识别模型的性能，如调整网络结构、训练参数等

动手实践

(45min)

安排实践操作，让学生使用深度学习框架和OpenCV实现一个简单的图像分类项目

案例讲解

(20min)

通过案例分析，展示神经网络在计算机视觉中的高级应用

实操演示

(25min)

演示如何将训练好的神经网络模型部署到实际应用中

动手实践

(45min)

安排实践操作，让学生将训练好的模型部署到一个实际的计算机视觉项目中

内容总结

(20min)

总结本单元内容

课后学习

任务布置

1.在MNIST手写数字识别的基础上，尝试使用不同的网络结构（如增加隐藏层数量、改变神经元数量）进行模型训练，比较不同结构对识别准确率的影响，并撰写实验报告。

2.收集自己的手写数字数据集，并使用OpenCV的ANN进行训练和测试，观察模型在自定义数据集上的表现，分析可能的原因和改进方法。

课后反思