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课题
《智能图像分类》
学科
信息科技
授课对象
七年级
教学用书
青岛版教材
课时
1
教学目标
知识与技能:
1.复述人类学习新知的过程;
2.参照帮助文件,使用EasyDL定制图像识别平台创建、校验模型;
3.列举人工智能实现的三大因素;
4.推断机器学习的过程;
过程与方法:
1.通过对比、师生互动分析,推断机器学习的过程;
2.通过小组合作,借助AI开放平台真实体验机器学习过程;
情感态度价值观:
1.通过小组合作解决问题完成任务,感受团队的力量,体会获得成功的愉悦感;
2.感受我国在超算中取得的突出成就和不易,提升民族自豪感,认识到发展自主可控技术的必要性,增强对新技术学习的信念。
教学重点及难点
教学重点:推断机器获得智能的过程;
教学难点:理解数据对实现人工智能的重要性。
教学环节
教师活动
学生活动
设计意图
一、试玩游戏,导入课题
1.出示猫狗识别小游戏;
2.提出问题:如何让计算机获得识别猫狗的智能?引入课题。
试玩游戏
思考问题
试玩游戏,导入新知,引起兴趣。
二、自探共究,理解机器学习
1.出示任务一:将儿童学习认识的过程进行排序
①孩子大脑建立猫的初始特征;
②看到猫就认识;
③父母指着猫告诉孩子“这是猫”;
④随着次数的增加,孩子学会了什么是猫。
2.巡视学生完成情况;
3.组织学生分享交流排序结果;
4.对比人类认识猫过程,梳理小结机器学习认识猫的过程。
理解任务
完成任务、填写任务单
分享交流
回答问题
通过对比人类的学习过程,帮助学生分析梳理机器如何学习。
【小结1】:
三、小组合作,定制模型
过渡:我们通过类比人类分析得出了机器学习认识猫的过程,下面我们就一起来验证一下,是不是这样真能让计算机拥有识别猫狗的智能呢?
1.出示任务二:小组合作,借助帮助文件,使用EasyDL定制猫狗识别图像分类模型。
2.巡视小组完成情况;
3.梳理小结EasyDL平台中创建模型的关键步骤。
理解任务
小组合作,查看帮助文件,完成任务
借助AI开放平台,让学生经历了导入数据、标记数据等过程,加深对机器学习的认识,锻炼合作解决问题的能力。
四、体验识别,校验模型
过渡:接下来就让我测试一下训练的模型吧!
1.出示任务三之一:使用同一张测试图片,校验不同版本的训练模型,并记录识别结果,得出结论。
2.巡视小组完成情况;
3.组织小组交流识别结果,分析得出结论1。
4.出示任务三之二:根据查看版本详情,得出结论2,结合上面的校验结果结论1,小组讨论填写推论。
5.组织学生交流结论2和最终的推论,引导学生认识数据与人工智能的关系。
理解任务
小组合作
分享交流
通过校验不同版本的模型,理解“置信度”这个概念,发现训练的数据量越大,模型识别准确率越高,进而认识到人工智能中数据的重要性。
【小结2】:机器通过学习获得智能的过程人类智慧与人工智能
五、拓展提升,
增强AI学习信念
1.从训练模型的界面出发,导入算力、算法与人工智能的关系;回顾使用EasyDL定制猫狗识别图像分类模型的过程,理解本节课使用的AI算法特点。
2.从算力过渡到超级计算机,资料拓展我国在超算方面的典型成就;
3.播放视频,展现超算成就背后实现关键技术自主可控的不易。
4.简要交流视频观后感,升华情感,结束课堂。
思考与分析
资料学习
观看视频
通过回顾使用EasyDL定制猫狗识别图像分类模型的过程,理解节课使用的AI算法与传统算法的不同之处。
通过拓展了解我国在超算中的突出成就和不易,引发学生情感共鸣,增强对新技术学习的信念。
课后作业
使用EasyDL平台创建自己的图像分类模型,并完成模型训练、校验优化。
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