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实验20“深度神经网络的简介及应用”教案

授课时间与形式

第13周，1节理论课+2节实验课

老师讲授+学生上机练习

教学目的

使学生理解深度神经网络（DNN）的基本概念及其工作原理。

掌握深度神经网络的基本构建模块以及在实际应用中的使用方法。

培养学生在实际应用中选择和调整深度学习模型的能力。

提高学生解决实际问题的能力，通过案例分析加深对DNN应用的理解。

教学要求

学生需具备基础的机器学习知识，包括监督学习和非监督学习的概念。

能够独立使用PyTorch深度学习框架构建和训练简单的DNN模型。

理解模型评估和可视化的重要性。

教学重点

DNN的基本结构及其工作原理：输入层、隐藏层、输出层的功能。

PyTorch的使用：模型定义、训练过程和损失函数的选择。

模型评估和可视化：如何绘制决策边界。

教学难点

理解DNN的反向传播机制及其在模型训练中的作用。

处理训练过程中的过拟合问题，如何调整模型参数。

模型的性能评估及不同评估指标的选择。

教学内容

引言：介绍DNN的定义及应用领域（图像识别、语音处理等）一、DNN的基础知识：

结构分析：输入层、隐藏层、输出层及其功能

DNN的激活函数：ReLU、Sigmoid等

二、PyTorch实践：

环境设置与库导入。

数据准备与可视化：如何加载和展示数据集。

模型定义与构建：使用PyTorch定义DNN结构。

模型训练：前向传播、损失计算、反向传播与优化。

三、模型评估与结果展示：

模型性能评估：使用测试集评估模型。

可视化决策边界：展示模型分类结果。

四、项目实践：

学生分组，选择教师提供的数据集进行DNN模型的构建、训练和评估。

提交实验报告，包含模型设计、训练过程及结果分析。

教学方法与手段

理论讲授：通过PPT展示DNN基本概念与结构，讲解PyTorch的使用。

实操演示或者视频教学：教师亲自或者使用课程提供的视频教程，使用Jupyternotebook进行实时操作演示，展示如何构建、训练和评估DNN模型。

分组讨论：学生分组讨论遇到的问题，分享解决方案，促进相互学习。

项目驱动：通过实际项目任务，让学生在实践中巩固所学知识，提升技能。

板书设计

详情见PPT课件

以文字描述为主，重点以红色字体和黄色底纹标注

老师讲授过程辅以实际操作演示

实验作业

请查看教材课后实验作业，以及课程视频对实验的讲解，以及提供的实验作业代码。