AI翻转课堂教案-第4章 人工神经网络与深度学习教案
2.5神经网络与深度学习说课稿人教中图版高中信息技术选择性必修4
1.知识与技能目标：
（1）了解神经元模型、感知机、多层感知机和深度学习的基本原理；
（2）掌握感知机模型的训练过程和反向传播算法；
（3）能够运用神经网络解决实际问题。
2.过程与方法目标：
（1）通过案例分析和实践操作，培养学生提出问题、分析问题和解决问题的能力；
（2）引导学生运用所学知识进行创新性实验，培养学生的创新意识和实践能力；
四、教学过程设计
（一）导入新课
我的新课导入方式将采用现实案例引入法，以学生们熟悉的智能手机中的语音识别或者推荐算法为切入点，展示这些技术背后的神经网络原理。我会通过提问：“你们有没有想过，手机是如何识别我们的语音指令，或者如何推荐我们喜欢的歌曲和电影的？”来吸引学生的注意力。接着，我会展示一个简单的神经网络模型动画，让学生直观地感受到神经网络的工作过程，从而激发他们的兴趣，为接下来的课程内容打下引人入胜的基础。
（二）媒体资源
我将使用以下教具、多媒体资源或技术工具来辅助教学：1.投影仪和电脑，用于展示PPT、教学视频和动画，以直观地呈现神经网络的工作原理；2.编程软件，如Python的TensorFlow或PyTorch库，供学生在课堂上进行编程实践；3.在线平台或虚拟实验室，用于模拟神经网络模型的训练和测试过程。这些媒体资源和技术工具在教学中的作用是提供丰富的信息来源，增强教学的直观性，以及为学生提供实际操作的平台，从而加深对知识点的理解和记忆。
4.鼓励学生进行小规模的编程实践，让他们亲自动手构建简单的神经网络模型，体验从零到一的创造过程。
5.定期组织学习分享会，让学生分享自己的学习心得和项目成果，增强他们的成就感和归属感。
三、教学方法与手段
（一）教学策略
本节课我将主要采用以下教学方法：案例教学法、探究式教学法和实践性教学法。案例教学法通过具体案例引入学习内容，使学生能够在真实情境中理解理论知识；探究式教学法鼓励学生主动提出问题、探索答案，培养学生的自主学习能力和创新思维；实践性教学法通过动手操作和编程实践，使学生能够将理论知识转化为实际技能。这些方法的选择基于建构主义学习理论，认为学习是一个主动构建的过程，学生通过实际操作和情境体验能够更好地理解和吸收知识。
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》(教案)
关键概念理解：包括前向传播、激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU等）、损失函数（如均方误差、交叉熵等）、误差反向传播、优化器（如梯度下降、Adam优化算法等）。
提升学生的编程能力和数据分析能力。
活动四：
巩固练习
素质提升
提供一系列练习题，包括理论问答和实际操作题目，涵盖当天学习的所有重点内容。
走动课堂，为学生答疑解惑。
独立或小组合作完成练习题。
分享解题思路和答案，进行互评。
通过实际操作和理论问题的结合，帮助学生全面理解和掌握知识点。
增强学生的合作能力和批判性思维。
人工神经网络的实现过程
数据采集与预处理
模型搭建与编译
模型训练与测试
预测新数据
2.5.2卷积神经网络与循环神经网络
卷积神经网络（CNN）
卷积运算的生物学启发
卷积层、池化层的作用
CNN的网络结构和训练过程
图像识别应用案例
循环神经网络（RNN）
RNN的序列数据处理能力
长短期记忆网络（LSTM）
RNN在自然语言处理中的应用
学习重难点
教学重点：
理解人工神经网络（ANN）的基本概念和原理，包括其与生物神经网络（BNN）的关系。
掌握M-P神经元模型，理解其工作原理及如何通过加权计算和激活函数产生输出。
学习多层感知机（MLP）的概念，理解前向传播算法和反向传播学习算法在训练过程中的作用。
理解前向传播、激活函数、损失函数、误差反向传播以及优化器与梯度下降等关键概念。
人工神经网络教学课件
Hinton等人提出了深度学习的概念，使得神经网络的层次和参数数量大大增加，提高了模型的表示能力和泛化能力。
1997年
Bengio等人提出了卷积神经网络（CNN），用于图像识别和处理。
感知机模型：由输入层、隐藏层和输出层组成，通过权重和激活函数实现非线性映射，完成分类或识别任务。
人工神经网络的基本结构
人工神经网络教学课件
目录
CONTENTS
人工神经网络简介人工神经网络的基本结构常见的人工神经网络模型人工神经网络的训练与优化人工神经网络的应用场景人工神经网络的未来展望
人工神经网络简介
人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，由多个神经元相互连接而成，通过训练和学习来处理和识别数据。
适用于小样本数据集和高维数据集
支持向量机在小样本数据集和高维数据集上表现良好，因为它主要基于数据的内积运算，而不是计算输入空间中的距离。这使得它在文本分类、生物信息学等领域得到广泛应用。
核函数的选择对模型性能影响较大
支持向量机通过核函数将输入空间映射到高维特征空间，然后在这个空间中找到最优决策边界。不同的核函数会导致不同的决策边界，因此选择合适的核函数对模型性能至关重要。
总结词
自然语言处理是人工神经网络的另一个应用领域，通过训练神经网络理解和生成自然语言文本，实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能。
自然语言处理是利用人工神经网络对自然语言文本进行分析、理解和生成，广泛应用于搜索引擎、智能问答、新闻推荐等领域。通过训练神经网络理解和生成自然语言文本，可以实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能，提高自然语言处理的准确性和效率。
人工神经网络具有自适应性、非线性、并行处理和鲁棒性等特点，能够处理复杂的模式识别和预测问题。
深度学习教案
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》课件
《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。
2.5神经网络与深度学习教学设计人教中图版高中信息技术选择性必修4
3.将神经网络与深度学习应用于实际问题，如图像识别、自然语言处理等。
4.分析和解决神经网络训练过程中可能出现的问题，如过拟合、欠拟合等。
（二）教学设想
1.引入生活实例，以问题驱动的教学方式激发学生兴趣。例如，通过手写数字识别项目，让学生亲身体验神经网络在图像识别中的神奇之处，从而引出神经网络的基本原理和结构。
3.深度学习的概念、原理以及与神经网络的联系。
4.深度学习中的关键技术，如卷积、池化、全连接层等。
5.神经网络模型的搭建、训练和优化方法。
在讲解过程中，我会采用生动的比喻、形象的图示和实际案例，帮助学生更好地理解抽象的理论知识。同时，鼓励学生提问，及时解答学生的疑问，确保学生对知识点有深入的理解。
（三）学生小组讨论
2.编程实践：利用TensorFlow或PyTorch等工具，搭建并训练一个简单的神经网络模型，完成手写数字识别任务。要求学生提交代码、实验结果和实验报告，报告中需包括模型结构、训练过程、优化策略及最终识别效果。
3.案例分析：选择一个神经网络与深度学习在实际应用中的案例，如人脸识别、自动驾驶等，分析其技术原理、优点和潜在不足。要求学生撰写一篇案例分析报告，字数不少于800字。
2.提供详细的编程指导和实践操作，引导学生逐步掌握工具和库的使用。
3.加强团队合作指导，培养学生良好的沟通与协作能力。
4.注重分层教学，针对不同学生的需求提供个性化指导，提高教学效果。
三、教学重难点和教学设想
（一）教学重难点
1.理解神经网络的基本原理和结构，特别是深度学习中的关键技术，如卷积、池化等。
6.课后拓展：推荐学生阅读一些与神经网络与深度学习相关的经典论文、书籍或在线教程，了解前沿动态和发展趋势。同时，鼓励学生关注国内外相关领域的学术会议、竞赛等活动，拓宽视野，提高自身综合素质。
人工智能导论第四章深度学习
单个神经元
对于一个带有标签的数据样本集（xi,yi），神经网络算法通过 建立一种具有参数W、b的复杂非线性假设模型hw,b(x)，来拟合 样本数据。
一个最简单的单个神经元的网络模型， 它只包含一个神经元。
该单个神经元是一个运算单元，它的输入是训练样本 x1,x2,x3其中“+1”是 一个偏置项。该运算单元的输出结果是.
最大池化
87 48
3．全连接层
图像经过卷积操作后，其关键特征被 提取出来，全连接层的作用就是将图像 的特征进行组合拼接，最后通过计算得 到图像被预测为某一类的概率。在实际 使用过程中，全连接层一般处于整个卷 积神经网络后端，其计算过程可以转化 为卷积核为1×1的卷积过程。
常用的卷积神经网络
VGG
感知机学习的目标就是求得一个能够
将训练数据集中正、负实例完全分开的分类 超平面，为了找到分类超平面，即确定感知 机模型中的参数w和b，需要定义一个基于误 分类的损失函数，并通过将损失函数最小化 来求解w和b。
多层感知机
多层感知机（Multi-Layer Perception，MLP）也叫作前馈神经网络，是深度学 习中最基本的网络结构。
卷积神经网络
卷积神经网络顾名思义是在神经网络的 基础上加入了卷积运算，通过卷积核局部感 知图像信息提取其特征。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一个深度学习架构被提 出时，它的最初诉求是降低对图像数据预处 理的要求，以避免烦琐的特征工程。CNN由 输入层、输出层以及多个隐藏层组成，隐藏 层可分为卷积层、池化层、ReLU层和全连接 层，其中卷积层与池化层相配合可组成多个 卷积组，逐层提取特征。
Fc
输入 Conv
人工神经网络讲稿ppt课件
举例：2-3岁小孩能够从人群中认出父母、3-4岁能够顺利地穿过十字路 口，但最先进机器人也难以完成这项任务。
因而模仿人类思维方式能够提升机器人能力
人工神经网络讲稿
5/40
1.2 神经细胞与生物神经网络
1. 神经网络
组织形式 大脑中大约有100亿个神经元，它们相互连接，形成一个复杂庞大网络
系统。所以大脑结构是一个神经（元）网络。 依据预计，每个神经元大约与上千个神经元相互连接。 大脑所形成神经网络是由一些小网络连接而成。依据预计，全部神经元
层次结构：神经元联接按层次排列。 模块结构：主要特点是将整个网络按功效划分为不一样模块，每个模块 内部神经元紧密互联，并完成各自特定功效，模块之间再互联以完成整体功 效； 层次模块结构：将模块结构和层次结构结合起来，使之更靠近人脑神经 系统结构，这也是当前为人们广泛注意一个新型网络互联模式。 依据网络中神经元层数不一样，可将神经网络分为单层网络和多层网络； 依据同层网络神经元之间有没有相互联接以及后层神经元与前层神经元有 没有反馈作用不一样，可将神经网络分为以下各种。
Hopfield网络和BP算法出现，使得人工神经研究出现了复兴。因为人 工神经网络在信息处理方面优点，使得大批学者加入到了这一研究领域， 掀起了神经网络研究新高潮。
人工神经网络讲稿
13/40
4. 全方面发展时期（1987-现在） 1987年在美国召开了第一届国际神经网络学术大会，并宣告成立了
国际神经网络学会，与会代表1600多人。这次大会也宣告了神经网络 学科诞生。神经网络研究进入了一个转折点，其范围不停扩大，领域 几乎包含各个方面。神经网络应用使工业技术发生了很大改变，尤其 是在自动控制领域有了新突破。
互制约，从而能够将层内神经元分为几组，让每组作为一个整体来动作。
AI翻转课堂教案-第3章 机器学习教案
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。
人工智能基础之人工神经网络与深度学习介绍课件
发展前景
01
人工智能将广泛 应用于各个领域， 如医疗、金融、
教育等
02
人工智能将推动 产业升级，提高
生产效率
03
人工智能将促进 社会创新，提高 人们的生活质量
04
人工智能将带来 新的就业机会， 同时也可能引发
一些社会问题
05
人工智能将推动 科学研究，如生 物科学、物理学
等
06
人工智能将促进 国际合作，共同 应对全球性问题
深度学习模型
1
卷积神经网络 （CNN）：用于 图像处理和识别
4
生成对抗网络 （GAN）：用于 生成新数据或图像
2
循环神经网络 （RNN）：用于 序列数据处理和预
测
5
自编码器 （Autoencoder ）：用于数据降维
和特征提取
3
长短时记忆网络 （LSTM）：用于 处理长序列数据
6
强化学习 （Reinforcement Learning）：用于
01
02
03
04
人工智能的定义：模拟 人类智能的机器系统
人工智能的应用领域： 包括医疗、金融、教育、
交通等多个领域
人工智能发展历程
01
符号主义：基 于逻辑和符号 推理的人工智
能
04
强化学习：基 于智能体和环 境交互的人工
智能
02
连接主义：基 于神经网络和 深度学习的人
工智能
05
生成对抗网络： 基于生成器和 判别器的人工
自主决策：人工 智能系统能够自 主做出决策，无
需人工干预
面临的挑战
数据安全与隐私问题：如何保护用 户数据隐私，防止数据泄露和滥用
伦理问题：如何解决人工智能带来的 道德和伦理问题，如自动驾驶汽车事 故责任问题
2024年《人工智能》课程精彩教案
一、教学内容二、教学目标1. 了解机器学习的基本概念，掌握常见的分类算法。
2. 理解神经网络的原理，了解深度学习的基本应用。
3. 能够运用所学知识分析实际问题，并给出合理的解决方案。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络原理及深度学习应用。
2. 教学重点：机器学习基本概念和分类算法。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
2. 学具：教材、笔记本、计算器。
五、教学过程2. 新课内容：（1）讲解机器学习的基本概念，举例说明常见的分类算法。
（2）分析神经网络的原理，结合实际应用场景进行讲解。
（3）介绍深度学习的基本应用，如计算机视觉、自然语言处理等。
3. 例题讲解：（1）讲解一个简单的分类算法——决策树。
（2）分析一个神经网络实例——手写数字识别。
4. 随堂练习：（1）让学生运用决策树算法解决一个实际分类问题。
（2）让学生分析一个简单的神经网络结构，并给出应用场景。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类算法、神经网络原理、深度学习应用。
2. 例题及解答步骤。
七、作业设计1. 作业题目：（1）简述机器学习的基本概念及其应用。
（2）举例说明两种常见的分类算法，并分析其优缺点。
（3）简述神经网络的原理，并结合实际应用场景进行分析。
2. 答案：八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的参与程度，针对学生的掌握情况调整教学进度和策略。
2. 拓展延伸：（2）鼓励学生参加相关竞赛和实践活动，提高实际应用能力。
重点和难点解析1. 教学难点与重点的确定。
2. 例题讲解的深度和广度。
3. 随堂练习的设计与实施。
4. 作业设计的针对性和答案的详尽性。
5. 课后反思及拓展延伸的实际操作。
一、教学难点与重点的确定教学难点与重点的确定需结合学生的学习基础、课程内容和实际应用需求。
在本教案中，神经网络原理及深度学习应用作为教学难点，机器学习基本概念和分类算法作为教学重点。
1. 神经网络原理及深度学习应用：神经网络原理涉及大量数学和物理知识，如微积分、线性代数等，学生掌握起来有一定难度。
《人工智能应用概论》课件第4章-神经网络与深度学习
PART
小试牛刀
4 4.3 小试牛刀
4.3.1 Tensorflow游乐场（playground）
TensorFlow游乐场（） 是一个通过网页浏览器就可以训练.3 深度学习(Deep Learning)
传统机器学习和深度学习算法的主要区别在于特征。 传统机器学习算法中，我们需要手工编码特征； 在深度学习算法中，特征由算法自动完成，但耗时且需要海量数据。
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
4.1.4 神经网络与深度学习的发展历程
传统机器学习和深度学习算法的主要区别在于特征。 传统机器学习算法中，我们需要手工编码特征； 在深度学习算法中，特征由算法自动完成，但耗时且需要海量数据。
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
4.1.5 神经网络与深度学习的应用场景
CHiME-6被称为“史上最难的语音识别任务”
CHiME-6“史上最难的语音识别任务” 深度学习在图像和物体识别方面的能力远远超过了人类 科大讯飞多场景语音识别大赛上夺冠。
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
4.1.5 神经网络与深度学习的应用场景
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
4.1.3 深度学习(Deep Learning)
人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆； 其次是机器学习，稍晚一点； 最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。 定义：主要使用深度神经网络为工具的机器学习算法。
4 4.1 神经网络与深度学习技术原理
答案是 y1 = 46, y2 = 0
Layer 1中的神经元Neuron 1的值为 n1 = max(3 * 1 + 4 * (-1) + 9, 0) = 8
《神经网络电子教案》课件
《神经网络电子教案》课件一、引言1. 教学目标：使学生了解神经网络的基本概念、发展历程和应用领域。
2. 教学方法：采用讲授、案例分析、互动讨论等方式进行教学。
3. 教学时长：40分钟4. 教学准备：课件、案例资料、互动讨论问题二、神经网络的基本概念1. 神经元：神经网络的基本单元，包括输入层、隐藏层和输出层。
2. 前馈神经网络：信息从输入层经过隐藏层传递到输出层的神经网络。
3. 反馈神经网络：信息在神经网络中进行循环传递的神经网络。
4. 激活函数：用于判断神经元是否兴奋的函数，如Sigmoid、ReLU等。
5. 损失函数：用于评估神经网络预测结果与实际结果之间差异的函数，如均方误差、交叉熵等。
三、神经网络的发展历程1. 人工神经网络的起源：生物神经网络的研究启示。
2. 人工神经网络的发展：从感知机、多层前馈神经网络到深度学习。
3. 重要人物和成果：霍普菲尔德、反向传播算法、卷积神经网络等。
4. 我国在神经网络领域的发展：华为、阿里巴巴等企业的技术创新。
四、神经网络的应用领域1. 计算机视觉：图像识别、目标检测、人脸识别等。
2. 自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析等。
3. 语音识别：语音信号处理、说话人识别等。
4. 推荐系统：基于用户行为和神经网络的推荐算法。
5. 智能控制：无人驾驶、控制等。
五、神经网络的训练与优化1. 训练过程：数据预处理、模型构建、参数调整等。
2. 优化算法：梯度下降、随机梯度下降、Adam等。
3. 模型调参：学习率、批量大小、正则化等。
4. 防止过拟合：正则化、Dropout、数据增强等。
5. 模型评估：准确率、召回率、F1值等指标。
六、前馈神经网络的架构与功能1. 单层神经网络与多层神经网络：理解不同层数的神经网络如何处理复杂问题。
2. 全连接神经网络：每一个输入都与隐藏层的每一个神经元相连接。
3. 卷积神经网络（CNN）：适用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。
神经网络与深学习PPT学习教案
寻找成本函数的极小值——梯度 下降算法
回归简单，我们将成本函数 C 简化为和两个自变量相关的形式：C = f(v1, v2)。实际上这里 v1 就是权重向量，v2 就是全局偏差值，只是做了简化而已。
那么，当我们对 v1 及 v2 做了微小的变化时，成本函数的全微分 ΔC 可以这样表示：
第25页/共31页
Haar 特征对于邻域的规定有三种：边缘特征、中心特征、对角线特征，其中边缘特征又分横 向和纵向。通过计算白色区域像素亮度和与黑色区域像素亮度和之差来反映图像的颜色突变 区域，即边缘区域。特别地，对于 C 模型，需要将黑色区域乘以 2 作为其像素亮度和。
第7页/共31页
Haar 特征实例——人脸检测
学习是靠要大量样本的积累的。每一个样
本都有一定数量的输入量（考察条件）和
一个理想输出值（理应如此），不必给出
各输入量的权重以及最终偏差值，机器通
过不断自我调整寻找这些量，使得尽可能
多的样本匹配上其理想输出值。（注：有
时候样本之间可能会因为各种原因出现矛
盾的理想输出值，所以不能保证所有的样
本都匹配）
现在定义一个新的概念“梯度”，它是一个函数针对所有自变量的偏导数所组成的矩阵的转 置。它和自变量的变化程度息息相关。我们知道，当 C 减少时，ΔC 及 C 的梯度必然为负， 我们也正是要寻找这样一组权重量和全局偏差值，使得 ΔC 及 C 的梯度为负。
我们之前所说的“颜色突变”，本意就是那个区域内的像素亮度梯度过大。
感知器的本质就是对各个输入量的加权和
上述你考虑的三个因素可以作为感知器的 三个输入量 x1, x2, x3，并设积极的结果为 1， 消极的结果为 0。三者都有对应的权重量w1, w2, w3。现计算它们的加权和 w1x1 + w2x2 + w3x3，同时加上一个偏差值 b。若其为正 （大于 0），则最终的回答是 Yes，否则 （小于或等于 0）回答 No。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。