《PyTorch深度学习项目教程》教案-项目1-手写数字识别

《PyTorch深度学习项目教程》教案-项目1-手写数字识别教师姓名宋桂岭授课班级授课周次授课课时5教学目标知识目标：1.理解人工智能、机器学习和深度学习的基本概念。2.熟悉机器学习的基本工作流程，包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署。3.掌握Python绘图库PyPlot的基本使用方法，能够绘制手写数字识别过程中的曲线图。4.掌握PyTorch框架的基本使用方法，能够构建、训练和测试一个简单的手写数字识别神经网络。能力目标：1.能够独立搭建Anaconda开发环境，包括Python、numpy、Matplotlib等库的安装。2．能够访问英伟达官网并按照指南完成CUDA环境的安装及配置，以便支持GPU加速计算。3.能够独立完成PyTorch框架的安装及配置，并在PyTorch环境中实现手写数字识别模型。素养目标：1.培养批判性思维和问题解决能力：通过分析手写数字识别问题的挑战，学会提出合理的解决方案，并对结果进行批判性分析。2.培养实践操作能力：通过动手实践，加深对深度学习概念和算法的理解，提高解决实际问题的能力。3.培养对人工智能领域的兴趣和责任感：通过探索手写数字识别技术，激发对人工智能领域的兴趣，并认识到技术对社会的影响和责任。教学内容任务1初识深度学习任务2配置PyTorch开发环境任务3快速完成手写数字识别功能教学重点PyTorch开发环境配置手写识别数据集分析教学难点数据特征训练学生搭建PyTorch深度学习开发环境的能力教学方法讲授法、演示法、任务导向法教学场所课外作业1）简述深度学习的应用领域。2）在任务3的1.3.3中给出手写数字识别测试代码，实现了预测其中最为可能的值，并评估了其准确率，一般该评估方式称为top-1accuracy，可以进一步输出前5个可能的值，预测其top-5accuracy，修改步骤4代码，实现top-5accuracy的评估。教学体会或反思任务1初识深度学习（1课时）授课方式：理论讲解1、由当前人工智能热点知识，引出本章内容，首先讲解人工智能的基本概念（10分钟）2、讲解传统编程和机器学习的异同，一种是我们学习机器的语言，一种是机器学习我们的语言，两者间思维模式不同（10分钟）3、回顾人工智能导论等课程学习过的机器学习，归纳机器学习的一般方法（15分钟）4、给出深度学习概念，讲解PyToch深度学习的课程内容（10分钟）5、介绍学习环境及课外练习的硬件配置要求（5分钟）任务2配置PyTorch开发环境（2课时）授课方式：实操示范1、安装软件清单讲解（10分钟）2、示范安装步骤，根据学生操作水平和电脑环境，需要的时长为动态，安装较快速的学生，鼓励其预习后续的课程内容：1)显卡驱动（10-20分钟）2）CUDA环境（10-20分钟）3）CuDnn环境（5分钟）4）anaconda或miniconda环境（10-20分钟）5）PyTorch安装3、通过打印程序代码验证安装成功（10分钟）：importtorchprint(torch.cuda.is_available())4、归纳总结回顾学习目标，对安装过程进行总结，了解学生整体计算机软硬件应用能力。任务3快速完成手写数字识别功能（2课时）这里“快速完成手写数字识别功能”是让学生快速体验一个深度学习项目的开发流程，对于里面的技术细节不需要深究。一、讲练结合，完成PyCharm的安装及PyTorch程序的创建（10-20分钟）1、安装PyCharm，示范PyCharm的安装过程，学生未安装完成的，要求一起完成安装2、打开PyCharm，完成PyCharm中PyTorch环境的设置3、创建PyThon程序，完成之前控制台程序在PyCharm环境下的实现4、指导学生实现该内容，对于进度较快的学生，鼓励自学二、内容讲解，介绍手写识别数据集（15分钟）1、介绍神经网络项目一般开发过程（5分钟）2、介绍手写识别数据集的格式（5分钟）3、介绍训练集、验证集和测试集的概念（5分钟）三、讲练结合，带领学生编程完成手写数字识别项目（1课时-1.5课时）1、数据集导入及可视化（5-10分钟）2、曲线绘制等工具类的实现（5-10分钟）3、按照以下步骤完成编码，要求学生能同步完成编程过程，教师给一步代码操作示范，学生跟随一步完成：①加载训练集（5分钟）②加载测试集（5