第1章深度學(xué)習概述教案課程名稱：PyTorch與深度學(xué)習實戰(zhàn)課程類別：必修適用專業(yè)：人工智能類相關(guān)專業(yè)總學(xué)時：64學(xué)時（其中理論26學(xué)時，實驗38學(xué)時）總學(xué)分：4.0學(xué)分本章學(xué)時：3學(xué)時材料清單《PyTorch與深度學(xué)習實戰(zhàn)》教材。配套PPT。引導(dǎo)性提問。探究性問題。拓展性問題。教學(xué)目標與基本要求教學(xué)目標本章主要介紹深度學(xué)習的基本定義以及其應(yīng)用領(lǐng)域，包括物體檢測、視覺定位、物體測量、物體分揀、圖像分割、圖像的生成等應(yīng)用領(lǐng)域；然后分別介紹深度學(xué)習與計算機視覺、自然語言處理、語言識別、機器學(xué)習和人工智能間的關(guān)系；最后針對深度學(xué)習中的PyTorch框架，介紹其特點、安裝流程和預(yù)訓(xùn)練模型的使用?；疽罅私馍疃葘W(xué)習的定義和常見應(yīng)用。了解深度學(xué)習與其他領(lǐng)域之間的聯(lián)系。掌握PyTorch深度學(xué)習框架的安裝方法掌握PyTorch中預(yù)訓(xùn)練模型的使用方法。問題引導(dǎo)性提問引導(dǎo)性提問需要教師根據(jù)教材內(nèi)容和學(xué)生實際水平，提出問題，啟發(fā)引導(dǎo)學(xué)生去解決問題，提問，從而達到理解、掌握知識，發(fā)展各種能力和提高思想覺悟的目的。深度學(xué)習能夠做什么？現(xiàn)實生活中存在哪些地方應(yīng)用了深度學(xué)習技術(shù)？PyTorch框架有哪些優(yōu)勢？探究性問題探究性問題需要教師深入鉆研教材的基礎(chǔ)上精心設(shè)計，提問的角度或者在引導(dǎo)性提問的基礎(chǔ)上，從重點、難點問題切入，進行插入式提問?；蛘呤菍σ龑?dǎo)式提問中尚未涉及但在課文中又是重要的問題加以設(shè)問。深度學(xué)習技術(shù)是怎么影響計算機視覺領(lǐng)域的？深度學(xué)習與人工智能的關(guān)系是什么？PyTorch具有什么樣的生態(tài)？拓展性問題拓展性問題需要教師深刻理解教材的意義，學(xué)生的學(xué)習動態(tài)后，根據(jù)學(xué)生學(xué)習層次，提出切實可行的關(guān)乎實際的可操作問題。亦可以提供拓展資料供學(xué)生研習探討，完成拓展性問題。深度學(xué)習是不是萬能的？預(yù)訓(xùn)練模型有什么用處？主要知識點、重點與難點主要知識點深度學(xué)習的基本定義。深度學(xué)習的常見應(yīng)用場景。常見的深度學(xué)習應(yīng)用技術(shù)。常見的深度學(xué)習框架。PyTorch的生態(tài)。PyTorch的特性。PyTorch的安裝過程。預(yù)訓(xùn)練模型的概念。預(yù)訓(xùn)練模型的使用場景。預(yù)訓(xùn)練模型的調(diào)用方法。重點常見的深度學(xué)習框架。PyTorch的生態(tài)。PyTorch的特性。PyTorch的安裝過程。預(yù)訓(xùn)練模型的概念。預(yù)訓(xùn)練模型的使用場景。預(yù)訓(xùn)練模型的調(diào)用方法。難點常見的深度學(xué)習框架。PyTorch的安裝過程。預(yù)訓(xùn)練模型的概念。預(yù)訓(xùn)練模型的調(diào)用方法。教學(xué)過程設(shè)計理論教學(xué)過程深度學(xué)習的基本定義。深度學(xué)習的常見應(yīng)用場景。常見的深度學(xué)習應(yīng)用技術(shù)。常見的深度學(xué)習框架。PyTorch的生態(tài)。PyTorch的特性。PyTorch的安裝過程。預(yù)訓(xùn)練模型的概念。預(yù)訓(xùn)練模型的使用場景。預(yù)訓(xùn)練模型的調(diào)用方法。實驗教學(xué)過程安裝驅(qū)動和CUDA環(huán)境。測試驅(qū)動安裝完成。下載安裝PyTorch。教材與參考資料教材劉雙星，張良均．PyTorch與深度學(xué)習實戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版社．2023．參考資料[1] 崔煒，張良均．TensorFlow2深度學(xué)習實戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版社．2021．[2] 彭小紅，張良均．深度學(xué)習與計算機