版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
第1章深度学习概述教案课程名称: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:3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本章主要介绍深度学习的基本定义以及其应用领域,包括物体检测、视觉定位、物体测量、物体分拣、图像分割、图像的生成等应用领域;然后分别介绍深度学习与计算机视觉、自然语言处理、语言识别、机器学习和人工智能间的关系;最后针对深度学习中的PyTorch框架,介绍其特点、安装流程和预训练模型的使用。基本要求了解深度学习的定义和常见应用。了解深度学习与其他领域之间的联系。掌握PyTorch深度学习框架的安装方法掌握PyTorch中预训练模型的使用方法。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。深度学习能够做什么?现实生活中存在哪些地方应用了深度学习技术?PyTorch框架有哪些优势?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。深度学习技术是怎么影响计算机视觉领域的?深度学习与人工智能的关系是什么?PyTorch具有什么样的生态?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。深度学习是不是万能的?预训练模型有什么用处?主要知识点、重点与难点主要知识点深度学习的基本定义。深度学习的常见应用场景。常见的深度学习应用技术。常见的深度学习框架。PyTorch的生态。PyTorch的特性。PyTorch的安装过程。预训练模型的概念。预训练模型的使用场景。预训练模型的调用方法。重点常见的深度学习框架。PyTorch的生态。PyTorch的特性。PyTorch的安装过程。预训练模型的概念。预训练模型的使用场景。预训练模型的调用方法。难点常见的深度学习框架。PyTorch的安装过程。预训练模型的概念。预训练模型的调用方法。教学过程设计理论教学过程深度学习的基本定义。深度学习的常见应用场景。常见的深度学习应用技术。常见的深度学习框架。PyTorch的生态。PyTorch的特性。PyTorch的安装过程。预训练模型的概念。预训练模型的使用场景。预训练模型的调用方法。实验教学过程安装驱动和CUDA环境。测试驱动安装完成。下载安装PyTorch。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:人民邮电出版社.2022.[3] 弗朗索瓦·肖莱,张亮等.Python深度学习[M].人民邮电出版社.2018.第2章PyTorch深度学习通用流程教案课程名称: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:6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本章中展示在PyTorch框架下深度学习的通用流程,并使用猫狗分类进行流程的演示。首先介绍加载和预处理数据的方法,然后介绍两种构建网络的方法和常用的激活函数,其次通过设置优化器和损失函数进行网络的编译,接下来设置训练网络时的迭代次数和批训练,最后对训练好的模型进行性能评估。基本要求了解PyTorch深度学习的通用流程.掌握使用PyTorch进行数据加载和预处理的方法。掌握使用PyTorch构建神经网络的方法。掌握使用PyTorch编译神经网络的方法。掌握使用PyTorch训练神经网络的方法。掌握使用PyTorch进行性能评估的方法。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。深度学习包含哪些步骤?PyTorch要怎么读取数据?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。数据预处理的作用是什么?编译网络的步骤中需要做什么?有哪些手段能够评估模型的效果?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。在训练网络的过程中使用批训练有什么好处?不同的评估指标分别适用于哪些场景?主要知识点、重点与难点主要知识点数据加载。数据预处理。常用的网络构建方法。激活函数。损失函数。优化器。迭代次数。批训练。评估指标。重点数据预处理。常用的网络构建方法。激活函数。损失函数。优化器。迭代次数。批训练。难点常用的网络构建方法。激活函数。损失函数。优化器。迭代次数。教学过程设计理论教学过程数据加载。数据预处理。常用的网络构建方法。激活函数。损失函数。优化器。迭代次数。批训练。评估指标。实验教学过程加载及预处理猫狗分类数据。构建基于CNN的猫狗分类网络。编译基于CNN的猫狗分类网络。训练基于CNN的猫狗分类网络。评估基于CNN的猫狗分类模型性能。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
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 2024合肥国际应用超导中心横向技术合同可行性评估
- 北京版四年级上册数学第二单元 乘法 测试卷及参考答案(满分必刷)
- 北师大版四年级上册数学第三单元 乘法 测试卷【考点梳理】
- 2024年碳酸二乙酯项目建议书
- 年产300万个纸箱生产项目环评报告表
- 2024苗木订购合同范文
- 2024年兽用化学药项目建议书
- 2024年电流测量仪表项目建议书
- 保安临时用工合同范本(2024版)
- 互联网软件推广合作协议(2024年版)
- 四川省凉山州2023-2024学年七年级上学期期末检测历史试卷
- 青岛市特殊建设工程消防验收办事指南
- 北京市西城区2023-2024学年五年级上学期期末数学试卷
- 初中九年级化学课件复分解反应的条件“百校联赛”一等奖
- 冷库安全施工方案
- 《企划案撰写》课件
- 人是如何学习的II:学习者、境脉与文化
- 妊娠易栓症查房课件
- 《数据结构与算法》教案
- 工程地质调查规范
- 净水设备采购务投标方案技术标
评论
0/150
提交评论