第4章 手写汉字识别 教案_第1页
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第4章手写汉字识别教案课程名称：PyTorch与深度学习实战课程类别：必修适用专业：人工智能类相关专业总学时：64学时（其中理论26学时，实验38学时）总学分：4.0学分本章学时：14学时材料清单《PyTorch与深度学习实战》教材。配套PPT。引导性提问。探究性问题。拓展性问题。教学目标与基本要求教学目标在本章中展示如何在PyTorch框架下构建卷积神经网络进行手写汉字图像的识别。首先需要加载手写汉字图像数据，然后构建卷积神经网络，其次设置优化器和损失函数，最后训练网络并对训练好的模型进行性能评估。基本要求了解书写汉字识别的相关背景。掌握卷积神经网络的构建方法。掌握编译、训练模型的方法。掌握对模型进行性能评估、泛化测试的方法。问题引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。手写汉字识别有哪些应用？手写汉字识别包含哪些步骤？探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。如何构建卷积神经网络？编译网络的步骤中需要做什么？训练网络需要设置哪些参数？都有什么效果？拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。还有哪种深度神经网络适合用于手写汉字识别？如何改进模型的识别效果？主要知识点、重点与难点主要知识点手写汉字识别的背景。分析目标与流程。加载图像数据。构建网络。编译网络。训练网络。性能评估。模型预测。重点分析目标与流程。加载图像数据。构建网络。编译网络。训练网络。性能评估。难点构建网络。编译网络。训练网络。教学过程设计理论教学过程手写汉字识别的背景。分析目标与流程。加载图像数据。构建网络。编译网络。训练网络。性能评估。模型预测。实验教学过程定义生成图像集路径txt文档的函数。定义读取并变换图像数据格式的类。加载图像数据提取时间序列数据信息。构建网络。编译网络。训练网络。性能评估。模型预测。教材与参考资料教材刘双星，张良均．PyTorch与深度学习实战[M]．北京：人民邮电出版社．2023．参考资料[1] 崔炜，张良均．TensorFlow2深度学习实战[M]．北京：人民邮电出版社．2021．[2] 彭小红，张良均．深度学习与计算机视觉实战[M]．北京：

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