人工智能云平臺部署與開發(fā)（微課版）-教案 項目7 AI云容器的開發(fā)

一、課程目標(biāo)幫助學(xué)生全面理解AI云容器的概念，學(xué)習(xí)如何在云容器中部署和開發(fā)AI應(yīng)用。掌握在AI云容器中利用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow）進行模型訓(xùn)練和推理的方法。通過訓(xùn)練手寫數(shù)字識別、商品銷量預(yù)測、人臉識別等模型，學(xué)生將學(xué)會根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的模型和數(shù)據(jù)集。掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練、評估和優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。借助JupyterNotebook等工具，學(xué)生能夠自主完成模型訓(xùn)練和可視化工作。培養(yǎng)學(xué)生通過實際操作，提高解決問題的能力，并在云容器開發(fā)中展現(xiàn)出創(chuàng)新思維。二、教學(xué)內(nèi)容第一部分：訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型教學(xué)要點：介紹手寫數(shù)字識別的應(yīng)用場景及價值。學(xué)習(xí)JupyterNotebook容器的安裝與運行方法。了解FashionMNIST數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)與使用方法。實操任務(wù)：在JupyterNotebook中編寫代碼，加載FashionMNIST數(shù)據(jù)集。利用TensorFlow構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。使用訓(xùn)練好的模型進行手寫數(shù)字識別，并輸出識別結(jié)果。第二部分：訓(xùn)練商品銷量預(yù)測模型教學(xué)要點：探討商品銷量預(yù)測的重要性和常見方法。學(xué)習(xí)時間序列分析和回歸分析的基本原理。介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法和技巧。實操任務(wù)：選擇或模擬一個商品銷量數(shù)據(jù)集。利用Pandas等工具進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的銷量預(yù)測模型，并進行訓(xùn)練和評估。第三部分：訓(xùn)練人臉識別模型教學(xué)要點：介紹人臉識別的應(yīng)用場景及基本原理。學(xué)習(xí)人臉檢測與特征提取的方法。了解人臉識別算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）應(yīng)用。實操任務(wù)：使用OpenCV等工具進行人臉圖像的采集與處理。利用TensorFlow等框架構(gòu)建人臉識別模型。編寫代碼實現(xiàn)人臉識別的功能，并驗證模型的準(zhǔn)確率。第四部分：AI云容器的部署與優(yōu)化教學(xué)要點：總結(jié)前面學(xué)習(xí)的AI模型訓(xùn)練與應(yīng)用方法。探討AI云容器的部署與優(yōu)化策略。介紹云容器的擴展性和可維護性等方面的優(yōu)勢。實操任務(wù)：在云容器中部署訓(xùn)練好的AI模型。配置和管理云容器的資源，提高模型的運行效率。進行模型性能的調(diào)優(yōu)和監(jiān)控，確保其在生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定運行。三、教學(xué)方法講授法、演示法、討論法、實踐操作法。四、教學(xué)步驟導(dǎo)入課程、講授新知識、演示與練習(xí)、討論與總結(jié)。五、教學(xué)評價課堂表現(xiàn)：觀察學(xué)生在課堂上的參與度、表現(xiàn)及反應(yīng)，評價學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度。作業(yè)完成情況：布置與課程內(nèi)容相關(guān)的作業(yè)，檢查學(xué)生的掌握情況。實踐技能：通過實際操作考核，評價學(xué)生的實踐技能水平。六、教學(xué)反思在教學(xué)過程中，教師應(yīng)及時關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和反饋，根據(jù)學(xué)生的實際情