信息技術(shù)（第2版）（拓展模塊）教案 拓展模塊5 5.3常用核心技術(shù)

2/7課題名稱決策樹(shù)授課類型理實(shí)一體授課對(duì)象授課課時(shí)所授課程授課地點(diǎn)所授教材一、學(xué)情分析本課程授課對(duì)象為高職各專業(yè)大一學(xué)生，課程開(kāi)設(shè)在大一第2學(xué)期，學(xué)生在知識(shí)儲(chǔ)備、學(xué)習(xí)特點(diǎn)和信息素養(yǎng)的情況如下：1.知識(shí)與技能儲(chǔ)備學(xué)生理解了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理，熟悉了機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流程與步驟，能夠區(qū)分監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的不同點(diǎn)2.學(xué)習(xí)特點(diǎn)授課對(duì)象在學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出如下特點(diǎn)：（1）喜好電腦與互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，線上操作所見(jiàn)即所得可以引發(fā)學(xué)習(xí)興趣；（2）喜歡情境設(shè)定，厭煩平淡無(wú)奇的說(shuō)教；（3）樂(lè)于接受可視化教學(xué)資源，反感靜態(tài)紙質(zhì)學(xué)習(xí)材料；（4）具有較強(qiáng)的求知欲，希望了解一些具體的人工智能方法。3.信息素養(yǎng)學(xué)生具備了基礎(chǔ)的信息技術(shù)學(xué)科素養(yǎng)，二、教學(xué)內(nèi)容1.知識(shí)目標(biāo)2.能力目標(biāo)3.素養(yǎng)目標(biāo)1.教學(xué)重點(diǎn)八、教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)一課程回顧與學(xué)習(xí)目標(biāo)(10分鐘)【問(wèn)題導(dǎo)入】什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)？分類任務(wù)主要解決什么問(wèn)題？分類問(wèn)題的一般形式?jīng)Q策樹(shù)用途【學(xué)習(xí)目標(biāo)】教師活動(dòng)1.提出問(wèn)題，回顧以前所學(xué)內(nèi)容并引申出分類問(wèn)題和決策樹(shù)2.介紹本單元的學(xué)習(xí)任學(xué)生活動(dòng)2.思考記錄1.問(wèn)題教學(xué)法：復(fù)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)概念，為本次課程做好鋪墊2.講授教學(xué)法：介紹學(xué)習(xí)目標(biāo)，使學(xué)生明確本次課的要求教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)二介紹決策樹(shù)案例(10分鐘)決策樹(shù)案例：學(xué)習(xí)狀態(tài)預(yù)測(cè)問(wèn)題在教學(xué)過(guò)程中，教師常常需要通過(guò)學(xué)生的日常表現(xiàn)推知學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。這一場(chǎng)景就可以被建模為監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題。1.特征取值范圍2.訓(xùn)練集教師活動(dòng)學(xué)生活動(dòng)1.案例分析法：學(xué)習(xí)狀態(tài)預(yù)測(cè)問(wèn)題案例是貫穿本次授課始終的案例，通過(guò)此案例，可以幫助學(xué)生具體形象地理解決策樹(shù)2.結(jié)合案例講解特征值、樣本、標(biāo)簽等基本概念教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)三學(xué)習(xí)決策樹(shù)基本原理(10分鐘)1.決策樹(shù)決策樹(shù)是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，其每一個(gè)內(nèi)部（非葉子）結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)決策特征（屬性）ai，每一條邊代表某個(gè)特征的一個(gè)可能取值，而每一個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)則表示一個(gè)學(xué)習(xí)狀態(tài)的分類結(jié)果“好”或“差”。從根結(jié)點(diǎn)到葉子結(jié)點(diǎn)的一條路徑代表了一個(gè)決策過(guò)程的測(cè)試序列，一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)從根結(jié)點(diǎn)進(jìn)入決策樹(shù)后，會(huì)根據(jù)其特征值選擇一條這樣的路徑，最終進(jìn)入某個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)代表的分類類別并得到最終的分類結(jié)果。2.決策樹(shù)示例教師活動(dòng)1.講授決策樹(shù)基本原理2.組織學(xué)生討論如何手工建立案例所示的決策樹(shù)學(xué)生活動(dòng)1.講授法：結(jié)合示例講授決策樹(shù)基本原理，使學(xué)生能夠初步理解決策樹(shù)的組織結(jié)構(gòu)和決策原理2.討論法：通過(guò)討論如何手工建立案例所示的決策樹(shù)，使學(xué)生對(duì)決策樹(shù)有進(jìn)一步了解，為講解算法做好鋪墊教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)四學(xué)習(xí)決策樹(shù)基本算法(25分鐘)1.基本思路決策樹(shù)的訓(xùn)練過(guò)程就是根據(jù)訓(xùn)練集D生成一顆決策樹(shù)的過(guò)程，其算法遞歸式自頂向下生成決策樹(shù)，從根結(jié)點(diǎn)開(kāi)始，每次生成一個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)或者選擇一個(gè)特征a生成內(nèi)部結(jié)點(diǎn)。根結(jié)點(diǎn)處包含所有訓(xùn)練樣本D，而之后的每個(gè)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)都會(huì)根據(jù)特征取值對(duì)屬于該結(jié)點(diǎn)的樣本集合進(jìn)行一次劃分。2.已知//數(shù)據(jù)來(lái)自訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練樣本集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}//數(shù)據(jù)來(lái)自特征名稱特征集A={a1,a2,…,ad}//數(shù)據(jù)來(lái)自特征取值范圍特征值V={a1:{優(yōu)秀,良好,較差},a2:{按時(shí)完成,不能完成},a3:{集中,一般,分散},a4:{高,低}}類別值Y={“好”,“差”}3.函數(shù)ID3(D,A)具體的決策樹(shù)訓(xùn)練算法見(jiàn)拓展模塊5中圖5-16教師活動(dòng)1.講授構(gòu)建決策樹(shù)基本思路2.講授構(gòu)建決策樹(shù)算法的已知條件3.講授具體算法學(xué)生活動(dòng)2.積極思考3.思考記錄講授法：結(jié)合案例講授決策樹(shù)構(gòu)建算法，使學(xué)生能夠逐步了解決策樹(shù)的訓(xùn)練過(guò)程教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)五學(xué)習(xí)信息增益(15分鐘)1.如何定義最優(yōu)特征a*？為了能夠盡快達(dá)到分類目標(biāo)，希望位置越高的內(nèi)部結(jié)點(diǎn)的決策特征對(duì)訓(xùn)練樣本集合的分類能力越強(qiáng)。一個(gè)分類能力強(qiáng)的決策特征，其劃分后的每個(gè)子集中的樣本類別應(yīng)該趨近一致，也就是說(shuō)隨著劃分過(guò)程不斷進(jìn)行，分支結(jié)點(diǎn)的樣本子集“純度”應(yīng)該越來(lái)越高。怎樣度量一個(gè)結(jié)點(diǎn)上樣本集合的“純度”？2.信息熵信息熵是信息論中廣泛使用的一個(gè)度量標(biāo)準(zhǔn)，它可以度量任意樣本集合的“純度”。Ent(D)=-p1log2p1–p2log2p2信息熵越大，正反例樣本的比例越均勻，類別越不一致，樣本的純度越低，當(dāng)正反例數(shù)量相同時(shí)，信息熵為1，達(dá)到最大值。反之，信息熵越小，樣本類別越趨于一致，樣本的純度越高，當(dāng)集合D中樣本屬于同一類別（都是正例或都是反例）時(shí)，信息熵為0，達(dá)到最小值。例：計(jì)算訓(xùn)練集對(duì)應(yīng)的集合D的信息熵E怎樣度量特征劃分訓(xùn)練樣本能力？3.信息增益一個(gè)特征的信息增益就是使用這個(gè)特征劃分樣本集合而導(dǎo)致的信息熵降低程度，在數(shù)學(xué)上可以定義為：Gain教師活動(dòng)1.提問(wèn)：如何定義最優(yōu)特征a*？2.講解選擇最優(yōu)特征的目標(biāo)3.提問(wèn)：怎樣度量一個(gè)結(jié)點(diǎn)上樣本集合的“純度”？4.講授信息熵概念，舉例如何計(jì)算5.提問(wèn)：怎樣度量特征劃分訓(xùn)練樣本能力？6.講授信息增益概念，舉例如何計(jì)算學(xué)生活動(dòng)啟發(fā)式教學(xué)法和問(wèn)題教學(xué)法相結(jié)合：通過(guò)不斷提出問(wèn)題解決問(wèn)題，引導(dǎo)學(xué)生理解如何利用信息增益選擇最優(yōu)特征教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)六演示測(cè)試和評(píng)估(10分鐘)1.測(cè)試集T={(良好,按時(shí)完成,一般,低,好),(較差,不能完成,一般,低,差)}2.測(cè)試路徑3.測(cè)試評(píng)估正確率100%教師活動(dòng)學(xué)生活動(dòng)手工檢測(cè)操作：利用測(cè)試數(shù)據(jù)手工檢測(cè)決策樹(shù)運(yùn)行結(jié)果，使學(xué)生進(jìn)一步理解決策樹(shù)的主要功能。教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)七考核評(píng)價(jià)與教師小結(jié)(10分鐘)1.通過(guò)學(xué)習(xí)通課程平臺(tái)，完成本小節(jié)的考核評(píng)價(jià)測(cè)試試題。2.通過(guò)學(xué)習(xí)通課程平臺(tái)教師端，匯總分析考核評(píng)價(jià)的總體情況3.教師小結(jié)九、反思與改進(jìn)成功之處：不足之處：2/8課題名稱貝葉斯分類器與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)授課類型理實(shí)一體授課對(duì)象授課課時(shí)所授課程授課地點(diǎn)所授教材一、學(xué)情分析本課程授課對(duì)象為高職各專業(yè)大一學(xué)生，課程開(kāi)設(shè)在大一第2學(xué)期，學(xué)生在知識(shí)儲(chǔ)備、學(xué)習(xí)特點(diǎn)和信息素養(yǎng)的情況如下：1.知識(shí)與技能儲(chǔ)備學(xué)生進(jìn)一步理解了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理，了解了決策樹(shù)算法，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)流程有了進(jìn)一步認(rèn)識(shí)2.學(xué)習(xí)特點(diǎn)授課對(duì)象在學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出如下特點(diǎn)：（1）喜歡情境設(shè)定，厭煩平淡無(wú)奇的說(shuō)教；（2）樂(lè)于接受可視化教學(xué)資源，反感靜態(tài)紙質(zhì)學(xué)習(xí)材料；（3）具有較強(qiáng)的求知欲，希望了解一些具體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。3.信息素養(yǎng)學(xué)生具備了基礎(chǔ)的信息技術(shù)學(xué)科素養(yǎng)，二、教學(xué)內(nèi)容1.知識(shí)目標(biāo)2.能力目標(biāo)3.素養(yǎng)目標(biāo)1.教學(xué)重點(diǎn)八、教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)一課程回顧與學(xué)習(xí)目標(biāo)(5分鐘)【問(wèn)題導(dǎo)入】決策樹(shù)算法開(kāi)發(fā)流程是什么？【學(xué)習(xí)目標(biāo)】教師活動(dòng)1.提出問(wèn)題，回顧以前所學(xué)內(nèi)容2.介紹本單元的學(xué)習(xí)目標(biāo)學(xué)生活動(dòng)2.思考記錄1.問(wèn)題教學(xué)法：復(fù)習(xí)決策樹(shù)算法開(kāi)發(fā)流程，為本次課程做好鋪墊2.講授教學(xué)法：介紹學(xué)習(xí)目標(biāo)，使學(xué)生明確本次課的要求教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)二學(xué)習(xí)貝葉斯分類器(20分鐘)1.概率隨機(jī)事件出現(xiàn)的可能性大小，表示為P（A）。例：根據(jù)案例訓(xùn)練集數(shù)據(jù)計(jì)算學(xué)習(xí)狀態(tài)為好的概率。P2.概率分布隨機(jī)變量取值的概率規(guī)律，即隨機(jī)變量各種可能結(jié)果發(fā)生的概率。3.條件概率條件概率是指事件A在另外一個(gè)事件B已經(jīng)發(fā)生條件下的發(fā)生概率，表示為P（A|B）。例：根據(jù)案例訓(xùn)練集數(shù)據(jù)計(jì)算學(xué)習(xí)狀態(tài)為“好”條件下考試成績(jī)良好的可能性。P4.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的概率表示模型f(x)是一個(gè)有關(guān)概率分布的函數(shù)，它在觀測(cè)到輸入數(shù)據(jù)x的條件下，會(huì)輸出最有可能的y，數(shù)學(xué)表示為f例：對(duì)于案例訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中的學(xué)習(xí)狀態(tài)判斷問(wèn)題，已知一個(gè)學(xué)生考試成績(jī)良好，能按時(shí)完成作業(yè)，課上注意力一般，出勤率低，需要判斷其學(xué)習(xí)狀態(tài)。該問(wèn)題可表達(dá)為以下形式并選取其中較大者的學(xué)習(xí)狀態(tài)作為判斷結(jié)果。P(學(xué)習(xí)狀態(tài)=好|(考試成績(jī)=良好，作業(yè)完成情況=按時(shí)完成，課上注意力=一般，出勤率=低))P(學(xué)習(xí)狀態(tài)=差|(考試成績(jī)=良好，作業(yè)完成情況=按時(shí)完成，課上注意力=一般，出勤率=低))5.貝葉斯定理P6.貝葉斯分類器f7.樸素貝葉斯分類器fx教師活動(dòng)學(xué)生活動(dòng)1.案例分析法：學(xué)習(xí)狀態(tài)預(yù)測(cè)問(wèn)題案例是貫穿貝葉斯分類器始終的案例，通過(guò)此案例，可以幫助學(xué)生具體理解葉斯分類器算法2.結(jié)合案例講解貝葉斯分類器中的基本概念3.概率、概率分布、條件概率等基本概念講解要為后面的內(nèi)容做好鋪墊4.推演模型的概率表示到樸素貝葉斯分類器，使學(xué)生理解前后的邏輯關(guān)系教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)三樸素貝葉斯分類器計(jì)算示例(15分鐘)樸素貝葉斯分類器應(yīng)用舉例例：以案例訓(xùn)練樣本集合，判斷一個(gè)考試成績(jī)良好、能按時(shí)完成作業(yè)、課上注意力一般、出勤率低的學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。解：1．計(jì)算學(xué)習(xí)狀態(tài)為“好”條件下的各項(xiàng)概率估計(jì)值PPPPP根據(jù)樸素貝葉斯公式，可以得到P(學(xué)習(xí)狀態(tài)=好2.計(jì)算學(xué)習(xí)狀態(tài)為“差”條件下的各項(xiàng)概率估計(jì)值。P學(xué)習(xí)狀態(tài)=差=PPP根據(jù)樸素貝葉斯公式，可以得到P(學(xué)習(xí)狀態(tài)=差結(jié)論：比較以上兩個(gè)計(jì)算結(jié)果，學(xué)習(xí)狀態(tài)好的計(jì)算結(jié)果更大，因此判定該學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)為好。教師活動(dòng)1.布置任務(wù)：以案例訓(xùn)練樣本集合，判斷一個(gè)考試成績(jī)良好、能按時(shí)完成作業(yè)、課上注意力一般、出勤率低的學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)2.提示完成任務(wù)的具體方法3.點(diǎn)評(píng)學(xué)生完成任務(wù)情況學(xué)生活動(dòng)任務(wù)驅(qū)動(dòng)法：通過(guò)學(xué)生自己動(dòng)手完成任務(wù)，使學(xué)生進(jìn)一步理解樸素貝葉斯分類器的算法教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)四學(xué)習(xí)神經(jīng)元(25分鐘)1.神經(jīng)元結(jié)構(gòu)2.神經(jīng)元基本原理（1）線性變換u（2）常用的激活函數(shù)（3）神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型y（4）神經(jīng)元工作原理教師活動(dòng)1.運(yùn)用圖示講解神經(jīng)元結(jié)構(gòu)2.運(yùn)用圖示講解神經(jīng)元基本原理學(xué)生活動(dòng)2.積極思考3.思考記錄講授法：通過(guò)圖示講授神經(jīng)元，使學(xué)生能夠具體形象地了解神經(jīng)元結(jié)構(gòu)及其工作原理教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)五學(xué)習(xí)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(15分鐘)1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練教師活動(dòng)1.運(yùn)用圖示講解前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.運(yùn)用圖示講解前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程學(xué)生活動(dòng)講授法：通過(guò)圖示講授前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使學(xué)生能夠具體形象地了解前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其訓(xùn)練過(guò)程教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)六考核評(píng)價(jià)與教師小結(jié)(10分鐘)1.通過(guò)學(xué)習(xí)通課程平臺(tái)，完成本小節(jié)的考核評(píng)價(jià)測(cè)試試題。2.通過(guò)學(xué)習(xí)通課程平臺(tái)教師端，匯總分析考核評(píng)價(jià)的總體情況3.教師小結(jié)九、反思與改進(jìn)成功之處：不足之處：2/8課題名稱卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)授課類型理實(shí)一體授課對(duì)象授課課時(shí)所授課程授課地點(diǎn)所授教材一、學(xué)情分析本課程授課對(duì)象為高職各專業(yè)大一學(xué)生，課程開(kāi)設(shè)在大一第2學(xué)期，學(xué)生在知識(shí)儲(chǔ)備、學(xué)習(xí)特點(diǎn)和信息素養(yǎng)的情況如下：1.知識(shí)與技能儲(chǔ)備學(xué)生了解了3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)常用核心技術(shù)有了進(jìn)一步認(rèn)識(shí)2.學(xué)習(xí)特點(diǎn)授課對(duì)象在學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出如下特點(diǎn)：（1）喜歡情境設(shè)定，厭煩平淡無(wú)奇的說(shuō)教；（2）樂(lè)于接受可視化教學(xué)資源，反感靜態(tài)紙質(zhì)學(xué)習(xí)材料；（3）具有較強(qiáng)的求知欲，希望進(jìn)一步了解目前廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)算法。3.信息素養(yǎng)學(xué)生具備了基礎(chǔ)的信息技術(shù)學(xué)科素養(yǎng)，二、教學(xué)內(nèi)容1.知識(shí)目標(biāo)2.能力目標(biāo)3.素養(yǎng)目標(biāo)1.教學(xué)重點(diǎn) 八、教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)一課程回顧與學(xué)習(xí)目標(biāo)(15分鐘)【問(wèn)題導(dǎo)入】1.神經(jīng)元結(jié)構(gòu)、模型、工作原理是什么？2.怎樣訓(xùn)練前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？【學(xué)習(xí)目標(biāo)】教師活動(dòng)1.提出問(wèn)題，回顧上次課中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所學(xué)內(nèi)容2.介紹本單元的學(xué)習(xí)目標(biāo)學(xué)生活動(dòng)2.思考記錄1.問(wèn)題教學(xué)法：復(fù)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為本次課程做好鋪墊2.講授教學(xué)法：介紹學(xué)習(xí)目標(biāo)，使學(xué)生明確本次課的要求教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)二學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(30分鐘)1.輸入層2.卷積層（1）卷積核（2）卷積運(yùn)算3.池化層4.全連接層5.輸出層（1）線性回歸問(wèn)題，可以直接使用線性函數(shù)作為輸出以便能夠獲得一個(gè)連續(xù)值；（2）多類別分類問(wèn)題，通常使用softmax函數(shù)作為輸出層的激活函數(shù)以便確定輸入所屬類別。教師活動(dòng)1.運(yùn)用圖示講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層功能2.運(yùn)用圖示和動(dòng)畫講解卷積核和卷積運(yùn)算3.運(yùn)用圖示講解池化操作4.運(yùn)用圖示講解全連接層結(jié)構(gòu)5.運(yùn)用圖示講解輸出層功能學(xué)生活動(dòng)2.積極思考3.思考記錄講授法：通過(guò)圖示講授卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使學(xué)生能夠具體形象地了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的作用教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)三學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理(20分鐘)1.卷積核如何提取特征（1）卷積核與特征匹配（2）特征圖2.池化的功能3.多層卷積抽取復(fù)雜特征教師活動(dòng)1.問(wèn)題：計(jì)算機(jī)如何識(shí)別字母X？2.運(yùn)用圖示講解卷積核如何提取X特征3.運(yùn)用圖示講解池化的功能4.運(yùn)用實(shí)例講解多層卷積如何抽取復(fù)雜特征學(xué)生活動(dòng)2.積極思考3.思考記錄講授法：通過(guò)圖示和實(shí)例講解特征的提取，使學(xué)生能夠具體形象地了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教學(xué)活動(dòng)策略與意圖環(huán)節(jié)四學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練(15分鐘)案例：用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)