信息技術（第2版）（拓展模塊）教案 拓展模塊5 5.5應用開發(fā)實例1

2/7課題名稱圖像分類和文本分類授課類型理實一體授課對象授課課時所授課程授課地點所授教材一、學情分析本課程授課對象為高職各專業(yè)大一學生，課程開設在大一第2學期，學生在知識儲備、學習特點和信息素養(yǎng)的情況如下：1.知識與技能儲備學生熟悉了Python及開發(fā)環(huán)境，了解了飛槳等開發(fā)平臺功能，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的原理有了一定的了解，能使用PyCharm開發(fā)Python程序2.學習特點授課對象在學習方面表現(xiàn)出如下特點：（1）喜歡動手實踐，厭煩平淡無奇的說教；（2）樂于接受可視化教學資源，反感靜態(tài)紙質(zhì)學習材料；（3）具有較強的求知欲，希望能夠應用人工智能技術解決一些實際問題。3.信息素養(yǎng)學生具備了基礎的信息技術學科素養(yǎng)，二、教學內(nèi)容本節(jié)課選自拓展模塊5人工智能--5.5.1圖像分類和5.5.2文本分類，主要介紹圖像分類和文本分類的應用開發(fā)。1.圖像分類2.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡3.文本分類1.知識目標2.能力目標3.素養(yǎng)目標1.教學重點 八、教學環(huán)節(jié)教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)一課程回顧與學習目標(10分鐘)【問題導入】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要由哪些層組成？各層的主要功能是什么？【學習目標】教師活動1.提出問題，回顧卷積神經(jīng)網(wǎng)絡各層的主要功能2.介紹本單元的學習目標學生活動2.思考記錄1.問題教學法：回顧卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，為本次課程做好鋪墊2.講授教學法：介紹學習目標，使學生明確本次課的要求教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)二分析圖像分類程序(20分鐘)1.VGG16網(wǎng)絡結構2.圖像分類程序分析教師活動1.介紹VGG16網(wǎng)絡結構2.啟動PyCharm，打開圖像分類源代碼3.逐條講解程序代碼4.展示分析運行結果學生活動2.逐條操作運行3.思考記錄1.講授法：通過回顧對比介紹VGG16網(wǎng)絡結構，使學生了解VGG16的性能特點2.理實一體：通過邊講解邊操作使學生能夠在實際中理解圖像分類程序每條語句的作用教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)三學習循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(25分鐘)1.文本分類問題文本分類問題是自然語言處理領域里的一個基本任務，它要求根據(jù)一段不定長的文本內(nèi)容來判斷文本相應的類別，也就是說，文本分類任務要求模型將句子、段落等輸入文本序列映射成一個和任務相關的標簽。文本分類的分類對象不再是一個像素矩陣，而是一個漢字或單詞序列，因此，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡不適合處理這類變長的序列數(shù)據(jù)。2.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡定義循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（英文縮寫RNN）是一類以序列數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有循環(huán)單元按鏈式連接的神經(jīng)網(wǎng)絡。3.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結構4.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層內(nèi)部結構5.用于文本情感分析的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結構情感分析是一類特殊的文本分類任務，它根據(jù)一段文本判斷該文本是正面評價還是負面評價。教師活動1.講授文本分類問題，引出循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡2.給出循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡定義3.運用圖示講解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結構4.運用圖示講解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層內(nèi)部結構5.運用圖示講解文本情感分析的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結構學生活動2.積極思考3.思考記錄講授法：通過圖示講授循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，使學生能夠具體形象地了解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)四分析文本分類程序(25分鐘)1.什么是LSTM為了解決長距離依賴問題，在標準循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上進行改造得到長短時記憶網(wǎng)絡(簡稱LSTM)，該網(wǎng)絡模型可以實現(xiàn)長時記憶，是目前最流行的一種解決方案。2.文本情感分類程序分析3.分類結果分析測試語句:這是一部波瀾壯闊的史詩測試結果:positive正面概率:0.8632負面概率:0.1368測試語句:這家餐廳不好吃測試結果:negative正面概率:0.0811負面概率:0.9189教師活動1.講解LSTM主要解決的問題，說明Senta提供LSTM等3種不同的模型結構2.啟動PyCharm，打開文本情感分類程序源代碼3.逐條講解程序代碼4.展示分析運行結果學生活動1.講授法：通過講解LSTM主要解決的問題，使學生了解實際應用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的方法2.理實一體：通過邊講解邊操作使學生能夠在實際中理解文本情感分類程序每條語句的作用教學環(huán)節(jié)教學內(nèi)容教學活動策略與意圖環(huán)節(jié)五考核評價與