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教学设计
课程基本信息
学科
信息技术
年级
高二
学期
秋季
课题
神经网络学习
教科书
书名：信息技术选择性必修4《人工智能初步》教材
出版社：浙江教育出版社出版日期：2019年12月
教学目标
理解人脑神经机制，感知机模型构成。
掌握搭建一个神经网络的基本过程，理解基本的程序实现
3.能够利用网络学习资源自主学习，调试程序解决问题。
教学内容
教学重点：
1.理解人脑神经机制，感知机模型构成
教学难点：
1.搭建一个神经网络的基本过程，理解基本的程序实现。
教学过程
【新课导入思考】
人工智能是如何识别手写体的？（如果是你设计，你会怎么做？）
什么是感知机模型？
【知识讲解】
1.讲解什么是神经网络，与感知机中输人层和输出层通过神经元直接相连不同，一般神经网络中输入层和输出层之间存在若干隐藏层，每个隐藏层中包含了若干神经元。
视频播放：神经网络是如何工作的?
2.问题：如何搭建神经网络？
学生阅读教材，或利用互联网资源有哪些信誉好的足球投注网站，了解一般过程，展示思维导图。
【实践体验、小组交流】搭建神经网络：关键代码
Sequential函数，搭建两个隐藏层。
向模型中逐层添加3个全连接层（Dense），其中第一、二层有512个神经元，并采用relu函数作为激活函数；第三层有10个神经元，且其采用softmax函数作为激活函数。
【实践：模型训练】
根据教师PPT中提供的参考代码，基于MNIST数据集撰写代码实现手写数字识别
训练与测试过结果
选择我们想测试的图片，查看是否识别成功？
模型Model7
模型Model
7
模型：输入一张手写数字图片，输出数字几
标签
Label
手写数字图片
学生总结描述，归纳要点与过程。
【小组交流】
1.感知机模型的应用
2.一般认为，一个神经网络中，隐藏层越多、隐藏层中神经元越多，则这个神经网络的性能越强。请思考这是为什么?
【实践体验、小组交流】请尝试用感知机模型来解决一个现实问题:今天适合出门去郊游吗?(三个决定出门郊游的要素可以为:今天的天气好吗?有同学一起去吗?郊游的地方远吗?
【课堂小节】
教师带领学生回忆本节课学习的要点，在PPT中简单罗列。
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