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深度学习一、教学目标1、知识与技能了解深度学习的过程，知道深度学习的适用场景。
2、过程与方法了解神经网络模拟游戏的操作方法；通过操作神经网络模拟游戏深入理解深度学习的过程。
3、情感态度与价值观激发学生对深度学习过程的探究热情，培养思考批判的探究精神和严谨的科学精神。
二、教学重难点：重点：学生知道深度学习的定义及适用场景。
难点：学生通过活动实践了解深度学习的过程。
三、教学时间：1 课时四、学情分析：深度学习作为人工智能领域的一个专有名词，是学生以前没有接触过的，但是和深度学习有关的应用其实同学们在生活中早就已经接触到甚至使用过。
深度学习的过程也是源自于我们人的学习过程。
从生活的实例出发相信同学们能够很快接受这部分知识。
五、教学准备：深度学习模拟软件、学习单六、教学方法：分组讨论法，讲授法、情景法、探究法七、教学过程：课前：播放深度学习相关资料片，与学生聊一聊：刚刚你在视频中都看到了哪些信息？1、导入师：我们在生活中会遇到很多和人工智能相关的现象。
比如：IphoneX拥有人脸识别功能。
提问：你能说说，这项功能都是怎么实现的吗？生：a、人工智能；b、深度学习（师：哇，看来你的课前准备很充分呐）；c、没有答案（师：不知道没有关系，那么今天这节课我们就来看一看，这些功能的背后到底是什么。
）2、概念解析：什么是深度学习（1）人的学习过程：师（拿出一个苹果）：根据我们之前的课程我们都知道，人工智能其实是模仿人来学习的。
那我们人是怎么学习的呢？老师手上的是什么？生：苹果师：你怎么知道这个是苹果？生：因为认识；师追问：你根据哪些特点判断这是苹果？；生：红色的，顶端有柄，有点圆师总结：我们认识苹果是从看到它开始；然后发现了它存在的一系列特征，并把他们记下来；那在下次再看到这些苹果的时候就能认出来他们了。
师：（出示新的图片外形出现变化的苹果）那这些是苹果吗？你们是怎么分辨的？生：外形虽然出现了一些变化，但是通过颜色等其他特征能够分辨出来师：（再次出示新的图片，颜色出现变化）那这些是苹果吗？你们是怎么分辨的？生：虽然颜色出现了改变，但是通过外形等其他特征能够分辨这就是苹果。
《神经网络电子教案》PPT课件一、教案简介1. 课程背景：介绍神经网络的基本概念、发展历程和应用领域。
2. 教学目标：使学生了解神经网络的基本原理，掌握神经网络的主要模型和应用。
3. 适用对象：计算机科学、、机器学习等领域的学生。
二、教学内容1. 神经网络的基本概念：神经元、连接、权重、激活函数等。
2. 神经网络的发展历程：生物神经网络、人工神经网络、深度学习等。
3. 神经网络的主要模型：前馈神经网络、卷积神经网络、递归神经网络等。
4. 神经网络的应用领域：图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
三、教学方法1. 讲授：讲解神经网络的基本概念、发展历程和主要模型。
2. 案例分析：分析神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用案例。
3. 互动讨论：引导学生提问、解答疑问，增强课堂活跃度。
4. 练习题：布置课后练习题，巩固所学知识。
四、教学资源1. PPT课件：展示神经网络的基本概念、发展历程、主要模型和应用案例。
2. 参考教材：推荐国内外优秀教材，供学生课后自学。
3. 网络资源：介绍相关领域的在线课程、论文、博客等资源。
五、教学评价1. 课后作业：评估学生对神经网络知识的掌握程度。
2. 课堂互动：评价学生在课堂上的参与程度和提问质量。
3. 小组项目：鼓励学生团队合作，解决实际问题。
4. 期末考试：全面测试学生对神经网络知识的掌握情况。
教案编辑专员：日期：2024六、教学安排1. 课时：共计32课时，每课时45分钟。
2. 授课方式：课堂讲授、案例分析、互动讨论相结合。
3. 课程进度安排：课时1-4：神经网络的基本概念及发展历程课时5-8：前馈神经网络的原理及应用课时9-12：卷积神经网络的原理及应用课时13-16：递归神经网络的原理及应用课时17-20：神经网络在各领域的应用案例分析课时21-24：课后练习及小组项目讨论课时25-28：课堂互动、提问与解答课时29-32：期末考试复习及考试七、教学注意事项1. 确保学生具备一定的数学基础，如线性代数、微积分等。
第三章机器学习课题名称：机器学习学习过程：（3）推荐系统——Amazon（4）金融风控系统——京东金融风控(二)知识归纳机器学习：机器学习是用计算机程序模拟人的学习能力，从实际例子中学习得到知识和经验，不断改善性能，实现自我完善。
机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。
它从样本数据中学习得到知识和规律，然后用于实际的推断和决策。
它和普通程序的一个显著区别是需要样本数据，是一种数据驱动的方法。
经验（历史数据）计算机系统（机器学习模型）性能（预测精度）机器学习定义机器学习和人类学习的比较机器学习发展：机器学习属于人工智能中一个较为年轻的分支，可以大致分为以下三个发展历程：第一阶段：萌芽阶段第二阶段：发展阶段第三阶段：繁荣阶段机器学习范围：机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。
机器学习与相关学科任务实施1、介绍AlphaGo大战李世石的案例，播放百度Apollo无人驾驶车辆驶过港珠澳大桥的视频、特斯拉无人驾驶宣传视频、新中国成立70周年阅兵无人机梯队视频，在亚马逊网站浏览一件商品查看其推荐的相关商品。
通过这些案例介绍让学生相互讨论，对机器学习有一个初步的认识和接触。
然后让学生查阅思考：（1）、查询机器学习在医疗领域中的应用。
（2）、查阅国家在人工智能领域的政策和方向（提示：百度无人驾驶技术、阿里巴巴城市大脑、腾讯智能医疗、科大讯飞语音识别）。
最后教师总结，给出机器学习的定义，并介绍机器学期和人类学习的比较。
2、介绍机器学习的发展历程，并给出每一个阶段的代表技术和事件。
要求学生查阅资料，找到对机器学习发展有共享的人物和代表事件。
并说明其中有一段事件机器学习停滞不前的原因。
最后教师使用时间轴方式总结机器学习的发展历程。
3、让学生分别找出机器学习在模式识别、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、统计学习、数据挖掘等领域中的应用。
以此来介绍机器学习的范围与其他学科的联系。
第四章人工神经网络与深度学习课题名称：人工神经网络与深度学习
学习过程：
络曾历经质疑、批判与冷落，同时也几度繁荣并取得了许多瞩目的成就。
从20世纪40年代的M-P神经元和Hebb学习规则，到50年代的Hodykin-Huxley方程感知器模型与自适应滤波器，再到60年代的自组织映射网络、神经认知机、自适应共振网络，许多神经计算模型都发展成为信号处理、计算机视觉、自然语言处理与优化计算等领域的经典方法，为该领域带来了里程碑式的影响。
目前模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习已经成为类脑智能中的一个重要研究方向。
通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究和应用的一个新高潮。
(三)神经元
人脑中的信息处理单元是神经细胞，而人工神经网络的计算单元就是人工神经元,，一个人工神经元的结构如图所示。
（1）来自其他神经元的输入信号为（x1, x2, ..., xn）。
（2）每一个输入信号都有一个与之对应的突触权重（w1, w2, ..., wn），权重（weight）的高低反映了输入信号对神经元的重要性。
（3）线性聚合器（∑）将经过加权的输入信号相加，生成一个“激活电压”（activation voltage）。
（4）激活阈值（activation threshold）或bias（θ）给神经元的输出设置一个阈值。
（5）激活电位（activation potential）u是线性聚合器和激活阈值之差，如果u≥0，神经元产生的就是兴奋信号，如果u<0，神经元产生的是抑制信号。
（6）激活函数（activation function）g将神经元的输出限制在一个合理的范围内。
（7）神经元产生的输出信号（y），可以传递给与之相连的其他神经元。
将上述信息用公式可表示为：
（四）归纳总结
整体了解人工神经网络的发展概况以及神经元的相关工作原理，同时通过案例导读了解人工神经网络的当前应用情况。
(一)引入
如果一个神经元是一个函数，那么神经网络就是一个函数网络！这意味着一个神经网络有许多这样的函数和这样的学习单元，它们的所有输入和输出是相互交织的，互为输入输出。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
(二)知识归纳
1、人工神经网络结构及工作原理
在人工神经网络中，所有节点都是分层的，每一层节点可以通过有向弧指向下一层节点，但是同一层节点之间没有弧互相连接，而且每一个节点不能越过一层连接到下下层的节点上。
每一条弧上有一个值，称之为权重或者权值，根据这些值，可以用一个非常简单的公式算出它们所指节点的值，比如节点Y1的值取决于X1和X2的值，以及相应有向弧上的权值
W11和W21。
虽然这里只画了三层节点，但是在理论上，人工神经网络的层数可以是任意的。
人工神经网络是一个分层的有向图，第一层输入节点X1，X2，…，Xn接受输入的信息，也称为输入层。
来自这些点的数值（x1,x2,…,xn）按照它们输出的弧的权重
（w0,w1,w2,…,wn）根据下面公式进行线性加权得到G，然后再做一次函数变换f(G)，赋给第二层节点Y。
G=w0+x1∙w1+x2∙w2+⋯+x n∙w n (4-2)
第二层的节点照此将数值向后传递，直到第三层节点，如此一层层传递，直到最后一层，最后一层又被称为输出层。
在模式分类时，一个模式（图像、语音、文字等）的特征值（比如坐标），从输入层开始，按照上面的规则和公式一层层向后传递。
最后在输出层，哪个节点的数值最大，输入的模式就被分在了哪一类。
这就是人工神经网络的工作原理。
2、BP神经网络
设BP神经网络具有m层。
第一层称为输入层，最后一层称为输出层，中间各层称为隐藏层。
输入层起缓冲存储器的作用，把数据源加到网络上，因此输入层的神经元的输入输出关系一般是线性函数。
隐藏层中各个神经元的输入输出关系一般为非线性函数。
(三)任务实施
根据自己的理解试着说明神经网络的学习过程。
（四）归纳总结
通过本节课的学习，了解人工神经网络的相关知识以及具体应用。
(二)知识归纳
1、深层神经网络
随着人工神经网络研究和应用的深入，网络的层数也在不断地增多，从而形成有多个隐层的深度神经网络,依赖深度神经网络的机器学习被称为深度学习。
2、CNN
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在图像处理方面表现。
