教案4 深度学习与强化学习_第1页
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文档简介

课题深度学习与强化学习总课时4主备教师高楚其教学目标1.知识目标：理解神经网络基本原理、CNN/RNN结构、强化学习概念2.能力目标：能够区分不同深度学习架构的适用场景3.素养目标：理解强化学习在自动驾驶等领域的应用价值教学重点从生物神经元到人工神经网络的演变CNN卷积神经网络的核心组件RNN循环神经网络的序列处理能力强化学习的基本框架教学难点CNN中卷积层、池化层的工作原理RNN中梯度消失与梯度爆炸问题Qlearning算法的核心思想课前预习教学过程首次备课板块一：导入新课展示深度学习在人脸识别、语音助手等领域的应用引出深度学习的强大能力板块二：讲授新知1.从神经元到神经网络（10分钟）生物神经元结构McCullochPitts模型感知机与多层感知机激活函数：Sigmoid、ReLU、tanh2.CNN卷积神经网络（12分钟）卷积层：局部感受野、权重共享池化层：最大池化、平均池化全连接层经典架构：LeNet5、AlexNet、VGG、ResNet3.RNN循环神经网络（8分钟）序列数据处理时间步展开长短期记忆网络LSTM应用：机器翻译、文本生成4.强化学习基础（5分钟）Agent（智能体）、Environment（环境）、Action（动作）、Reward（奖励）探索与利用的平衡QLearning算法简介板块三：模型评估方法留出法、交叉验证法、自助法性能度量：准确率、精确率、召回率、F1值板块四：总结提升梳理深度学

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