2.7神经网络学习-2023-2024学年高中信息技术选修3（浙教版2019）人工智能初步-教学设计.docx
2.7神经网络学习-2023-2024学年高中信息技术选修3（浙教版2019）人工智能初步-教学设计
科目
授课时间节次
--年—月—日（星期——）第—节
指导教师
授课班级、授课课时
授课题目
（包括教材及章节名称）
2.7神经网络学习-2023-2024学年高中信息技术选修3（浙教版2019）人工智能初步-教学设计
设计思路
本节课以“神经网络学习”为主题，结合高中信息技术选修3（浙教版2019）人工智能初步教材，设计一系列实际操作和案例分析，旨在引导学生了解神经网络的基本原理和应用，培养学生在人工智能领域的兴趣和实践能力。课程内容紧扣课本，注重理论联系实际，通过实验操作让学生亲身体验神经网络的魅力。
核心素养目标
培养学生信息意识，理解神经网络在人工智能领域的应用价值；提升计算思维，通过编程实践掌握神经网络的基本结构和训练方法；增强问题解决能力，运用神经网络解决实际问题；激发创新精神，鼓励学生探索神经网络在新的应用场景中的可能性。
教学难点与重点
1.教学重点
-神经网络的基本结构：明确神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，理解每层神经元的功能和连接方式。
-激活函数：讲解常见的激活函数如Sigmoid、ReLU等，让学生掌握其在神经网络中的作用和选择。
-训练过程：介绍梯度下降算法，解释如何通过反向传播更新网络权重，使学生理解训练过程中的优化目标。
2.教学难点
-神经网络的复杂度：理解神经网络参数数量庞大，计算过程复杂，学生可能难以把握整个网络的训练过程。
-梯度消失与梯度爆炸：讲解梯度消失和梯度爆炸现象，解释其对神经网络训练的影响，以及如何通过技巧避免。
-实际应用中的调整与优化：学生在应用神经网络解决具体问题时，可能遇到参数调整困难、过拟合或欠拟合等问题，需要引导学生学会调整网络结构和参数以优化性能。
教学资源
-软硬件资源：计算机实验室、编程软件（如PyCharm、VisualStudioCode）、Python编程环境
-课程平台：多媒体教学平台、在线课程资源库
-信息化资源：神经网络相关教学视频、在线教程、案例代码库
-教学手段：PPT演示文稿、教学动画、互动式编程环境
教学过程
一、导入新课
（教师）同学们，今天我们来学习一个新的主题——“神经网络学习”。在上一节课中，我们了解了人工神经网络的基本概念，那么今天，我们就来深入探讨一下神经网络的学习过程，以及它是如何帮助我们解决复杂问题的。
（学生）好的，老师，我们很期待学习神经网络的学习过程。
二、新课讲授
1.神经网络结构介绍
（教师）首先，我们来了解一下神经网络的基本结构。它由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收外部信息，隐藏层对信息进行处理，输出层则产生最终的结果。
（学生）老师，请问输入层、隐藏层和输出层之间是如何连接的呢？
（教师）它们之间通过神经元进行连接。每个神经元都接收来自前一个层的信号，经过激活函数处理后，将信号传递给下一个层。
2.激活函数
（教师）接下来，我们来学习激活函数。激活函数是神经网络中非常重要的一个组成部分。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。它们的作用是将输入信号转换为输出信号，使得神经网络具有非线性特性。
（学生）老师，激活函数是如何影响神经网络的性能的呢？
（教师）激活函数可以增加神经网络的非线性能力，使其能够学习更复杂的模式。同时，它还可以帮助神经网络避免梯度消失和梯度爆炸问题。
3.训练过程
（教师）现在，我们来了解一下神经网络的训练过程。训练过程主要包括前向传播和反向传播两个步骤。在前向传播过程中，信号从输入层传递到输出层；在反向传播过程中，根据输出结果与实际结果的误差，更新网络权重。
（学生）老师，为什么需要更新网络权重呢？
（教师）更新网络权重是为了让神经网络更好地学习输入数据，提高其预测准确率。
4.实例分析
（教师）为了更好地理解神经网络的学习过程，我们来分析一个实际案例——手写数字识别。在这个案例中，神经网络通过学习大量的手写数字图片，最终能够识别出新的手写数字。
（学生）老师，这个案例很有趣，我们想了解更多关于手写数字识别的细节。
（教师）好的，接下来我会详细介绍手写数字识别的步骤，包括数据预处理、网络结构设计、训练过程等。
三、课堂练习
（教师）同学们，接下来我们进行课堂练习。请你们尝试使用神经网络来解决一个简单的问题，比如判断一张图片是否是猫。
（学生）好的，老师，我们明白了。我们会认真完成这个练习。
四、课堂小结
（教师）今天我们学习了神经网络的学习过程，包括神经网络结构、激活函数、训练过程和实际案例。希望大家能够通过今天的课程，对神经网络有更深入的理解。
（学生）谢谢老师，我们学到了很多新知识。我们会在课后继续学习和实践。
五、课后作业
（教师）同