人工智能应用基础项目式教程 教案 任务8.1 图像分类

《任务8.1图像分类》教案课程名称人工智能应用基础课题任务8.1图像分类班级：授课时间2025.3.1授课时数2地点：教材分析内容分析本节内容围绕图像分类展开，重点讲解了图像分类的基本概念、类别划分及其在实际中的应用。首先介绍了图像分类的定义和基本原理，强调其作为计算机视觉中重要任务的基础性地位。接着详细说明了图像分类的不同类别，包括跨物种语义级别分类、细粒度分类、多标签分类以及实例级分类的特点及应用场景。随后探讨了图像分类在医学、教育、交通、视频等多个领域的广泛应用，并通过具体案例展示了如何使用EasyDL平台进行垃圾分类模型的训练与部署。学情分析学生已具备一定的计算机基础知识和对人工智能技术的初步认识，对图像分类表现出浓厚兴趣。然而，部分学生可能对复杂的图像分类技术和应用理解存在困难，因此需要通过实际案例和动手实践来加深理解。同时，学生的自主学习能力和团队协作能力较强，可以通过小组讨论和合作探究的方式提高学习效果。课时教学目标知识目标1.掌握图像分类的基本概念和技术原理。

2.理解图像分类的不同类别及其特点。

3.学习图像分类在医学、教育、交通等领域的应用。能力目标1.能够运用图像分类相关技术解决实际问题。

2.提高学生分析问题和解决问题的能力，培养其创新思维。

3.培养学生团队协作和自主学习的能力。素质目标1.培养学生严谨的科学态度和实事求是的精神。

2.激发学生对人工智能技术的兴趣，增强其社会责任感。

3.提升学生的沟通表达能力和团队合作意识。思政目标1.引导学生关注国家科技发展动态，树立科技报国的理想信念。

2.通过实际案例展示图像分类技术在社会生活中的应用价值，增强学生的社会责任感。

3.培养学生的创新意识和实践能力，为未来投身科技创新奠定基础。教学重点、难点教学重点1.图像分类的基本概念和技术原理。

2.图像分类的不同类别及其特点。

3.图像分类在医学、教育、交通等领域的应用。教学难点1.如何将复杂的图像分类技术和应用转化为易于理解的实际操作技能。

2.如何正确理解和应用相关算法和技术。

3.如何有效利用图像分类技术解决实际问题。教学策略设计思路1.采用议题式教学法，以“如何利用图像分类技术实现高效垃圾分类”为核心议题，引导学生思考并解决问题。

2.结合实际案例进行讲授，通过图示和动画等形式直观展示图像分类的操作过程。

3.设计小组合作探究活动，让学生亲自动手实践，体验图像分类的创建与交互。

4.利用信息化手段如在线资源平台提供丰富的学习资源，支持学生的自主学习。

5.在教学过程中注重即时评价反馈，及时调整教学策略以适应学生的学习需求。

6.鼓励学生主动学习，通过翻转课堂等方式激发其学习兴趣。教学过程设计教学环节教师活动学生活动设计意图教学与信息化手段课前导入新课1.回顾上节课内容。

2.提出本节课主题：利用图像分类技术实现高效垃圾分类。

3.展示实际应用场景图片，激发学生兴趣。

4.布置预习任务：阅读教材相关内容。

5.提供学习资源链接。

6.提醒学生准备好实验环境。1.复习旧知。

2.记录本节课主题。

3.观察图片，思考问题。

4.完成预习任务。

5.访问学习资源链接。

6.准备实验环境。通过情境创设引起学生注意，明确学习目标，为后续学习做好铺垫。多媒体课件、学习资源链接。课中理论讲解1.讲解图像分类的基本概念和技术原理。

2.详细介绍图像分类的不同类别及其特点。

3.对比不同类别的应用场景。

4.使用图示和动画展示相关概念。

5.解答学生疑问。1.认真听讲。

2.做好笔记。

3.积极参与互动。

4.提出自己的疑问。

5.观看图示和动画。

6.思考并回答问题。帮助学生建立系统的知识框架，理解关键概念，为实践操作打下理论基础。多媒体课件、图示动画。案例分析1.分析实际图像分类应用案例。

2.展示实验结果。

3.引导学生思考案例中的关键点。

4.组织小组讨论。

5.总结讨论结果。

6.强调注意事项。1.观察案例。

2.分析实验结果。

3.参与小组讨论。

4.发表个人观点。

5.记录讨论结果。

6.注意事项。通过具体案例加深学生对理论知识的理解，培养其分析问题的能力。多媒体课件、实验结果截图。实践操作1.布置实践任务。

2.提供数据集和项目代码。

3.指导学生完成实验。

4.巡视并解答问题。

5.收集学生反馈。

6.总结常见问题。1.阅读实践任务。

2.下载数据集和项目代码。

3.动手完成实验。

4.遇到问题及时提问。

5.反馈实验结果。

6.总结收获。通过实践操作巩固理论知识，提高学生的动手能力和解决问题的能力。在线实验平台。总结反思1.回顾本节课主要内容。

2.强调重点和难点。

3.提出思考题。

4.布置课后作业。

5.鼓励学生继续探索。

6.总结学生表现。1.跟随教师回顾。

2.记录重点和难点。

3.思考提出的问题。

4.记录课后作业。

5.表达继续学习的愿望。

6.自我评价。帮助学生梳理知识脉络，强化记忆，激发进一步学习的动力。多媒体课件。课后布置作业1.完成课后练习题。

2.撰写实验报告。

3.探索更多实际应用案例。

4.提交作业。

5.参与线上讨论。

6.总结学习心得。1.认真完成作业。

2.撰写实验报告。

3.查阅资料。

4.按时提交。

5.积极参与讨论。

6.总结心得。通过课后作业巩固所学知识，拓展视野，培养自主学习能力。在线作业系统、论坛讨论区。板书设计图像分类

一、基本概念

1.定义图像分类是计算机视觉中重要的基本任务，也是物体检测、目标分割、目标跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。一般来说，图像分类通过提取图像的特征对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。基于深度学习的图像分类方法，通过层次化的特征描述，取代了手工提取图像的特征的工作。

2.过程3、困难

二、分类

1.跨物种语义级别分类

2.细粒度分类

3.多标签分类

4.实例级分类

三、应用

1.医学

2.教育

3.交通

4.视频教学评价1.教学内容选取符合学生的认知水平，涵盖了图像分类的基本概念及其实现步骤。

2.教学目标明确，多数学生能够掌握图像分类的基本概念，并能初步进行相关实验。

3.教学策略得当，通过案例分析和实践操作激发了学生的学习兴趣，促进了其积极思考。

4.教学手段多样，多媒体课件、图示动画和实验平台的结合使用有助于突破教学重点和难点。教学反思教学创新1.将理论知识与实际应用相结合，通过案例分析和实践操作提高了学生的学习积极性。

2.充分利