第2章人工智能技术基本原理2.5神经网络与深度学习 -高中教学同步《信息技术人工-智能初步》(说课稿）（人教-中图版2019）.docx

第2章人工智能技术基本原理2.5神经网络与深度学习-高中教学同步《信息技术人工-智能初步》(说课稿）（人教-中图版2019）

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）

第2章人工智能技术基本原理2.5神经网络与深度学习-高中教学同步《信息技术人工-智能初步》(说课稿）（人教-中图版2019）

教学内容分析

1.本节课的主要教学内容为第2章人工智能技术基本原理中的2.5节“神经网络与深度学习”。此部分内容涉及神经网络的基本概念、结构、工作原理以及深度学习的应用。

2.教学内容与学生已有知识的联系：本节课内容与学生在高中阶段学习的信息技术课程中的计算机组成原理、数据结构等知识相联系，通过本节课的学习，使学生能够更好地理解人工智能技术的基本原理，为后续学习打下坚实基础。

核心素养目标

培养学生信息意识，通过学习神经网络与深度学习，使学生认识到信息技术在解决实际问题中的重要作用。提升计算思维，引导学生运用数学和逻辑思维分析神经网络的结构和算法。增强创新意识，激发学生对人工智能领域的探索兴趣，培养其解决复杂问题的能力。同时，强化学生的信息社会责任感，认识到人工智能技术发展对社会的影响，培养学生正确使用和评价人工智能技术的态度。

教学难点与重点

1.教学重点，

①神经网络的基本结构：包括输入层、隐藏层和输出层，以及神经元之间的连接方式。

②深度学习算法：介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等常见深度学习模型的基本原理和特点。

2.教学难点，

①神经网络的训练过程：包括前向传播、反向传播和梯度下降等算法，以及如何调整参数以优化模型。

②深度学习在实际问题中的应用：如何将神经网络应用于图像识别、自然语言处理等领域，解决实际问题。

③理解深度学习模型的局限性：如过拟合、计算复杂度高等问题，以及如何克服这些困难。

教学资源

-软硬件资源：计算机教室，安装有深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的计算机，投影仪，屏幕。

-课程平台：学校内部教学平台，用于上传教学资料和在线讨论。

-信息化资源：神经网络与深度学习相关的教学视频、PPT课件、案例研究资料。

-教学手段：教学演示软件（如JupyterNotebook），编程工具（如VisualStudioCode），在线编程环境（如Repl.it）。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对神经网络与深度学习的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道人工智能是什么吗？它在我们的生活中有哪些应用？”

展示一些关于人工智能在图像识别、语音合成等领域的应用图片或视频片段，让学生初步感受人工智能的魅力或特点。

简短介绍神经网络与深度学习的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.神经网络与深度学习基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解神经网络与深度学习的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解神经网络的定义，包括其主要组成元素或结构，如神经元、权重、激活函数等。

详细介绍神经网络的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.神经网络与深度学习案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解神经网络与深度学习的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的神经网络与深度学习案例进行分析，如神经网络在医疗图像分析、自动驾驶中的应用。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解神经网络与深度学习的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用神经网络与深度学习解决实际问题。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与神经网络与深度学习相关的主题进行深入讨论，如“神经网络在医疗领域的潜在应用”。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对神经网络与深度学习的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调神经网络与深度学习的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括神经网络与深度学习的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调神经网络与深度学习在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用神经网络与深度学习。

7.课后作业布置（5分钟）

目标：让学生巩固所学知识，提高实践能力。

过程：

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