人工智能深度学习综合实践教案 项目1：深度学习全连接神经网络应用

1、。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al工程1:深度学习全连接神经网络应用教学设计课程基本信息人工智能深度学习综合应用年级2022级学生学期秋季课题工程1:深度学习全连接神经网络应用学时3学时教科书书 名：人工智能深度学习综合实践教材出版社：人民邮电出版社出版日期：2022年4月工作任务能够应用深度学习开发框架搭建全连接神经网络教学目标(1)熟悉全连接神经网络和分类任务的基本概念。了解分类任务与回归任务的区别。了解激活函数及交叉焙函数的基本概念。(4)掌握全连接神经网络的搭建与训练流程。(5)能够应用深度学习开发框架搭建全连接神经网络。教学内容教学重点：(1)全

2、连接神经网络和分类任务的基本概念。(2)激活函数及交叉端函数的基本概念。(3)全连接神经网络的搭建与训练流程。教学难点：(1)全连接神经网络的搭建与训练流程。教学方式(手段、媒介)教学手册、学生手册、PPT、多媒体、互联网等教学过程教学环节教学任务教学方法时间分配课前准备L通过问题引领学生勤于思考【互动法】L准备“什么是神经网络？【知多少】”视频，让学生直观地了解什么是神经网5分钟。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al络2准备引导问题“同学们知道在日常生 活中有哪些关于人工智能的成熟应用 吗？ ，随机抽取学生回答下列问题，了解学 生对人工智能应用场景的理解任务

3、引入L讲解工程背景2 .发布实训任务【任务驱动法】.介绍全连接层、激活函数和交叉焙损失基本概念.前置说明“手写数字识别”的工程要求5分钟知识准备1 .深度学习分类任务【练习法】.介绍深度学习分类任务的定义.介绍深度学习分类任务的类型.介绍分类任务与回归任务的区别.布置课后作业“了解深度学习分类任 务和回归任务在不同学科领域中的应 用”，引导学生深入了解人工智能新技术 的不同应用场景10分钟2.全连接神经网络【讨论法】.介绍全连接神经网络中输出层、隐藏 层和输出层之间的关系和任务.以小组为单位，对“全连接神经网络的 隐藏层是否越多越好”进行讨论，并选 择3个组别进行提供5分钟3 .激活函数【讲授

4、法】介绍深度学习中常用的3种激活函数， 包括Sigmoid函数、ReLu函数和Softmax 函数10分钟4 .交叉焙损失【讲授法】介绍交叉端损失的计算方法和计算结果5分钟。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al的表示5 .手写数字识别数据集【讲授法】介绍手写数据集的数据来源、数据量以及手写数字数据集的数据存储格式5分钟6.全连接神经网络的训练方法【讲授法】介绍全连接神经网络的训练步骤，解释每一步骤对应的任务10分钟工程实践任务1：导入实验所需库【讲授法】介绍工程所需实验环境、实现手写数字识别模型相关的类库和飞桨库2分钟任务2：加载手写数字数据集【练习法】L介绍

5、手写数据集加载和读取方法2.布置课堂作业”读取并显示另一张手 写数字数据集图像”，加强学生掌握数据 读取和加载的能力3分钟任务3：设计网络结构【练习法】.介绍搭建模型网络结构、各层网络参 数和激活函数.布置课后作业“搭建多层全连接隐藏 层网络并设置输入和输出的维度”，引导 学生能够自主搭建不同层次的网络结构10分钟任务4：训练配置及模型训练【任务驱动法】1,介绍图像数据处理方法、模型优化器、 损失函数和训练轮数2.前置说明模型调优的参数和要点，锻 炼学生对于模型参数调整的能力8分钟任务5：应用模型【讲授法】介绍模型预测数据处理方法、模型参数加载方式和模型预测接口，将预测图片5分钟。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al输入模型进行预测课堂总结L工程展示与评价【讨论法】以小组为单位，讨论“模型调优参数调 整方法和规那么”，听取学生对于模型调参 的理解，了解学生对模型参数的理解2分钟2 .工程学习小结【讨论法】引导学生自我归纳通过该工程所取得的 新的学习：深度学习分类任务、全