Keras与深度学习实战教学教案.docx

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1、第1章深度学习概述教案课程名称：KeraS与深度学习实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：48学时（其中理论30学时，实验18学时）总学分：3.0学分本章学时：2学时一、材料清单（1）Keras与深度学习实战教材。（2）配套PpT。（3）引导性提问。（4）探究性问题。（5）拓展性问题。二、教学目标与基本要求1.教学目标主要对深度学习进行了概述介绍。首先介绍深度学习的定义，然后用实例讲解深度学习常见应用。介绍深度学习与其他领域的关系，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。最后针对深度学习的常用框架及其特点进行了对比，并着重讲述KeraS框架的接口、特性、安装方法和框架中的预

2、训练模型。2.基本要求(1) 了解深度学习的基本定义。(2) 了解深度学习常见的应用。(3) 了解深度学习与其他领域的关系。(4)熟悉深度学习框架KeraS的常见接口、特性。(5)掌握深度学习框架KeraS的安装方法。三、问题1 .引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。(1)深度学习能够做什么？(2)现实生活中存在哪些深度学习技术？(3) Keras框架有哪些优势？2 .探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计,提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题

3、切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。(1) KeraS框架有什么特性？(2)深度学习能够应用在那些场景？(3)预训练模型有什么作用？3 .拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。(1)深度学习是不是万能的？(2)KeraS用于做深度学习有哪些优势？四、主要知识点、重点与难点1 .主要知识点(1)深度学习的基本定义。(2)深度学习常见的应用。(3)深度学习与其他领域的关系。(4)深度学习框架KeraS的常见接口、特性。(

4、5)深度学习框架KeraS的安装方法。(6)预训练模型的概念与使用方法。2 .重点(1)深度学习框架KeraS的常见接口、特性。(2)深度学习框架KeraS的安装方法。(3)预训练模型的概念与使用方法。3 .难点(1)深度学习框架Keras的安装方法。(2)预训练模型的概念与使用方法。五、教学过程设计1 .理论教学过程(1)深度学习的基本定义。(2)深度学习的常见应用。(3)深度学习与其他领域的关系。(4) KeraS的常见接口(5) KeraS的特性。(6) Keras的安装方法。(7)预训练模型的概念。(8)预训练模型的使用方法。2 .实验教学过程(1)安装Keraso(2)使用预训练模型

5、实现图片分类。六、教材与参考资料1 .教材黄可坤，张良均.KeraS与深度学习实战M.北京：人民邮电出版社.2023.2 .参考资料I张良均.PythOn数据分析与挖掘实战M.北京：机械工业出版社.2015.2张良均.PythOn与数据挖掘M.北京：机械工业出版社.2016.第2章KeraS深度学习通用流程教案课程名称：KeraS与深度学习实战课程类别：专业任选课程适用专业：信息与计算科学总学时：48学时总学分：3.0学分本章学时：14学时七、材料清单（6）Keras与深度学习实战教材。（7）配套PPT。（8）引导性提问。（9）探究性问题。（10）拓展性问题。八、教学目标与基本要求3 .教学目

6、标以手写数字识别实例，学习理解和掌握深度学习的通用流程。而后介绍数据加载与预处理的函数常用参数及其说明。接着介绍选择合适的模型结构以及优化算法构建网络。列举常用的优化器和损失函数。紧接着阐述模型训练和性能评估。最后介绍3种模型的保存与加载方法。4 .基本要求（I）熟悉KeraS实现深度学习的流程。（2）掌握利用KeraS加载与预处理数据的常用方法。（3）掌握利用KeraS构建基本神经网络的方法。（4）掌握利用KeraS设置优化器和损失函数的方法。（5）掌握利用KeraS评估神经网络性能的方法。（6）掌握利用KeraS保存与加载神经网络模型的方法。九、问题5.引导性提问4 4）KeraS深度学习

7、通用流程中的第一步是什么？（5）构建一个KeraS深度学习模型需要哪些关键组件？（6）在KeraS中，如何加载和准备数据集以供模型训练?6.探究性问题（4）在数据预处理阶段，常用的技术有哪些，它们对模型的训练性能有何影响？（5）如何理解分批训练神经网络？（6） KeraS提供了哪些内置的深度学习模型架构？（7） Keras深度学习通用流程中的模型编译步骤的作用是什么？（8）为什么需要选择损失函数和优化器？7.拓展性问题（3）除了训练模型，你认为在Keras中还有哪些重要的任务或方法可以进一步探索和研究?（4）在模型训练过程中，有哪些常见的调试技巧可以帮助我们识别和解决问题？5 5）KeraS深

8、度学习通用流程中的模型评估和预测阶段，你觉得如何选择适当的评估指标可以提高模型的效果？十、主要知识点、重点与难点8 .主要知识点（7）深度学习的通用流程。（8）数据加载与预处理的函数常用参数及其说明。（9）选择合适的模型结构构建网络。（10）选择合适的优化器和损失函数训练网络。（11）利用Keras进行模型调整和性能评估。（12）模型的保存与加载方法。9 .重点（4）数据加教与预处理。（5）利用核心层构建神经网络。（6）设置优化器和损失函数训练网络。（7）对网络进行性能监控和回调检查10 .难点利用核心层构建神经网络。十一、教学过程设计11 .理论教学过程（9）深度学习的通用流程。（10）数据

9、加载与预处理的函数常用参数及其说明。（Il）常用的优化器和损失函数。（12）模型训练和评估。（13）模型的保存与加载方法。12 .实验教学过程(3)安装Pylhon、KeraS和相关依赖库，确保环境配置正确。(4)准备和加载数据集，如图像分类中的MNlST数据集等。十二、教材与参考资料13 .教材黄可坤，张良均.KeraS与深度学习实战M.北京：人民邮电出版社，2023.14 .参考资料111陈屹，神经网络与深度学习实战：Python+Keras+TensorFlowM,北京：机械工业出版社，2019.2邱锡鹏，神经网络与深度学习M.北京：机械工业出版社，2020.3吴岸城.神经网络与深度学习

10、M.北京：电子工业出版社,2016.第3章KeraS深度学习基础教案课程名称：KeraS与深度学习实战课程类别：专业任选课程适用专业：信息与计算科学总学时：48学时总学分：3.0学分本章学时：16学时十三、材料清单（IDKeras与深度学习实战教材。（12）酉己套PPT。（13）引导性提问。（14）探究性问题。（15）拓展性问题。十四、教学目标与基本要求15 .教学目标首先介绍KeraS深度学习基础。主要包括介绍卷积神经网络中的常用网络层的基本原理与实现方法，1.eNet-5、AlexNet.VGGNetGoog1.eNet和ReSNet等常用卷积神经网络算法及其结构；紧接着阐述循环神经网络中

11、的常用网络层的基本原理与实现方法；最后介绍生成对抗网络中的常用网络层的基本原理与实现方法。16 .基本要求（1）掌握卷积神经网络中的常用网络层的基本原理与实现方法。（2）掌握循环神经网络中的常用网络层的基本原理与实现方法。（3）掌握生成对抗网络中的常用网络层的基本原理与实现方法。十五、问题17 .引导性提问（7）什么是卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络？（8） Keras中如何构建一个简单的卷积神经网络模型、循环神经网络、生成对抗网络？（9）循环神经网络通常用来处理什么类型的数据？（10）生成对抗网络的目标是什么？（11）如何训练和优化生成对抗网络？18 .探究性问题（9） Keras中

12、的卷积神经网络是如何处理输入数据的？（10）卷积神经网络有哪些主要的卷积层和池化层？（Il）为什么神经网络优化需要反向传播算法？传播的是什么？（12）生成对抗网络中的损失函数有哪些常用的选择？它们各自有什么优势和特点？19 .拓展性问题（6）卷积神经网络是否适用于其他类型的数据，如文本或时间序列数据的处理（7）循环神经网络能否应用于序列数据中的时间可变长度问题？（8）生成对抗网络是否适用于非图像类数据的生成问题，如文本生成或音频生成？十六、主要知识点、重点与难点20 .主要知识点（13）卷积神经网络中的常用网络层的基本原理与实现方法。（14）常用卷积神经网络算法及其结构。（15）循环神经网络中

13、的常用网络层的基本原理与实现方法。（16）生成对抗网络中的常用网络层的基本原理与实现方法。21 .重点（8）常用卷积操作、池化层、归一化层和正则化层的原理及实现。（9）基于卷积神经网络的手写数字识别。（10）循环神经网络中的常用网络层。（11）注意力机制。（12）基于循环神经网络和注意力机制的新闻摘要分类。（13）生成对抗网络的基本原理。（14）卷积生成对抗网络。（15）条件生成对抗网络。22 .难点（1）常用卷积操作、池化层、归一化层和正则化层的原理及实现。（2）循环神经网络中的常用网络层。（3）注意力机制。（4）生成对抗网络的基本原理。十七、教学过程设计23 .理论教学过程（14）卷积神经

14、网络、循环神经网络、生成对抗网络的概念和原理。（15）卷积操作的数学原理。（16）介绍卷积神经网络的常用网络层。（17）基于卷积神经网络的手写数字识别实例演示模型的构建和训练。（18）介绍常用卷积神经网络算法及其结构。（19）模型的保存与加载方法。（20）介绍循环神经网络的常用网络层。（21）基于循环神经网络和SeIfAttention网络的新闻摘要分类实例演示模型的构建和训练。（22）介绍常用生成对抗网络算法及其结构。（23）基于生成对抗网络的手写数字生成实例演示模型的构建和训练。24 .实验教学过程（5）安装Python、KeraS和相关依赖库，确保环境配置正确。（6）准备和加载相关实例数据集。十八、教材与参考资料25 .教材黄可坤，张良均KeraS与深度学习实战M.北京：人民邮电出版社，2023.26 .参考资料I陈屹，神经网络与深度学习实战：Python+Keras+TensorFlowM.北京：机械工业出版社，20版2邱锡鹏，神经网络与深度学习M.北京：机械工业出版社，2020.3吴岸城.神经网络与深度学习M.北京：电子工业出版社,2016.第4章基于CNN的目标检测教案课程名称：人工智能课程类别：必修适用专业：人工智能相关专业总学时：48学时（其中理论30学时，实验18学时）总学分：3.0学分本章学时：4学时十九、材料清单（16） Keras与深度学习