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文档简介

2/8课题名称卷积神经网络授课类型理实一体授课对象授课课时所授课程授课地点所授教材一、学情分析本课程授课对象为高职各专业大一学生，课程开设在大一第2学期，学生在知识储备、学习特点和信息素养的情况如下：1.知识与技能储备学生了解了3种机器学习模型，对机器学习常用核心技术有了进一步认识2.学习特点授课对象在学习方面表现出如下特点：（1）喜欢情境设定，厌烦平淡无奇的说教；（2）乐于接受可视化教学资源，反感静态纸质学习材料；（3）具有较强的求知欲，希望进一步了解目前广泛应用的深度学习算法。3.信息素养学生具备了基础的信息技术学科素养，二、教学内容1.知识目标2.能力目标3.素养目标1.教学重点 八、教学环节教学环节教学内容教学活动策略与意图环节一课程回顾与学习目标(15分钟)【问题导入】1.神经元结构、模型、工作原理是什么？2.怎样训练前馈神经网络？【学习目标】教师活动1.提出问题，回顾上次课中人工神经网络所学内容2.介绍本单元的学习目标学生活动2.思考记录1.问题教学法：复习人工神经网络，为本次课程做好铺垫2.讲授教学法：介绍学习目标，使学生明确本次课的要求教学环节教学内容教学活动策略与意图环节二学习卷积神经网络结构(30分钟)1.输入层2.卷积层（1）卷积核（2）卷积运算3.池化层4.全连接层5.输出层（1）线性回归问题，可以直接使用线性函数作为输出以便能够获得一个连续值；（2）多类别分类问题，通常使用softmax函数作为输出层的激活函数以便确定输入所属类别。教师活动1.运用图示讲解卷积神经网络输入层功能2.运用图示和动画讲解卷积核和卷积运算3.运用图示讲解池化操作4.运用图示讲解全连接层结构5.运用图示讲解输出层功能学生活动2.积极思考3.思考记录讲授法：通过图示讲授卷积神经网络结构，使学生能够具体形象地了解卷积神经网络各层的作用教学环节教学内容教学活动策略与意图环节三学习卷积神经网络的基本原理(20分钟)1.卷积核如何提取特征（1）卷积核与特征匹配（2）特征图2.池化的功能3.多层卷积抽取复杂特征教师活动1.问题：计算机如何识别字母X？2.运用图示讲解卷积核如何提取X特征3.运用图示讲解池化的功能4.运用实例讲解多层卷积如何抽取复杂特征学生活动2.积极思考3.思考记录讲授法：通过图示和实例讲解特征的提取，使学生能够具体形象地了解卷积神经网络的基本原理教学环节教学内容教学活动策略与意图环节四学习卷积神经网络的训练(15分钟)案例：用卷积神经网络识别5种交通工具步骤：①初始化所有卷积核元素，使用随机值设置参数；②向网络输入一张训练图像；③计算输出误差；④根据输出误差值，使用梯度下降算法按反向传播方向更新所有卷积核的权重值以及其他参数值；⑤对训练数据中所有的图像重复步骤②～④,直至完成训练。教师活动学生活动案例分析法：通过识别交通工具案例，使学生能够具体形象地了解卷积神经网络的训练过程教学环节教学内容教学活动策略与意图环节五考核评价与教师小结(10分钟)1.通过学习通课程平台，完

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