第4章手寫漢字識別教案課程名稱：PyTorch與深度學習實戰(zhàn)課程類別：必修適用專業(yè)：人工智能類相關專業(yè)總學時：64學時（其中理論26學時，實驗38學時）總學分：4.0學分本章學時：14學時材料清單《PyTorch與深度學習實戰(zhàn)》教材。配套PPT。引導性提問。探究性問題。拓展性問題。教學目標與基本要求教學目標在本章中展示如何在PyTorch框架下構建卷積神經網絡進行手寫漢字圖像的識別。首先需要加載手寫漢字圖像數據，然后構建卷積神經網絡，其次設置優(yōu)化器和損失函數，最后訓練網絡并對訓練好的模型進行性能評估?；疽罅私鈺鴮憹h字識別的相關背景。掌握卷積神經網絡的構建方法。掌握編譯、訓練模型的方法。掌握對模型進行性能評估、泛化測試的方法。問題引導性提問引導性提問需要教師根據教材內容和學生實際水平，提出問題，啟發(fā)引導學生去解決問題，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。手寫漢字識別有哪些應用？手寫漢字識別包含哪些步驟？探究性問題探究性問題需要教師深入鉆研教材的基礎上精心設計，提問的角度或者在引導性提問的基礎上，從重點、難點問題切入，進行插入式提問?；蛘呤菍σ龑教釂栔猩形瓷婕暗谡n文中又是重要的問題加以設問。如何構建卷積神經網絡？編譯網絡的步驟中需要做什么？訓練網絡需要設置哪些參數？都有什么效果？拓展性問題拓展性問題需要教師深刻理解教材的意義，學生的學習動態(tài)后，根據學生學習層次，提出切實可行的關乎實際的可操作問題。亦可以提供拓展資料供學生研習探討，完成拓展性問題。還有哪種深度神經網絡適合用于手寫漢字識別？如何改進模型的識別效果？主要知識點、重點與難點主要知識點手寫漢字識別的背景。分析目標與流程。加載圖像數據。構建網絡。編譯網絡。訓練網絡。性能評估。模型預測。重點分析目標與流程。加載圖像數據。構建網絡。編譯網絡。訓練網絡。性能評估。難點構建網絡。編譯網絡。訓練網絡。教學過程設計理論教學過程手寫漢字識別的背景。分析目標與流程。加載圖像數據。構建網絡。編譯網絡。訓練網絡。性能評估。模型預測。實驗教學過程定義生成圖像集路徑txt文檔的函數。定義讀取并變換圖像數據格式的類。加載圖像數據提取時間序列數據信息。構建網絡。編譯網絡。訓練網絡。性能評估。模型預測。教材與參考資料教材劉雙星，張良均．PyTorch與深度學習實戰(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．深度學習與計算機視覺實戰(zhàn)[M]．北京：