2023-2024學(xué)年滬科版（2019）高中信息技術(shù)必修一第四單元項(xiàng)目九《了解手寫數(shù)字識(shí)別——體驗(yàn)人工智能》教案授課內(nèi)容授課時(shí)數(shù)授課班級(jí)授課人數(shù)授課地點(diǎn)授課時(shí)間教學(xué)內(nèi)容分析1.本節(jié)課的主要教學(xué)內(nèi)容為滬科版（2019）高中信息技術(shù)必修一第四單元項(xiàng)目九《了解手寫數(shù)字識(shí)別——體驗(yàn)人工智能》。教學(xué)內(nèi)容圍繞手寫數(shù)字識(shí)別技術(shù)展開，包括了解手寫數(shù)字識(shí)別的原理、過程以及應(yīng)用，同時(shí)結(jié)合實(shí)踐讓學(xué)生體驗(yàn)人工智能技術(shù)的魅力。

2.教學(xué)內(nèi)容與學(xué)生已有知識(shí)的聯(lián)系：學(xué)生在之前的學(xué)習(xí)中掌握了計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)和編程初步，為本節(jié)課了解手寫數(shù)字識(shí)別提供了基礎(chǔ)。此外，學(xué)生已學(xué)習(xí)過簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，能夠理解手寫數(shù)字識(shí)別中的算法原理，并能運(yùn)用所學(xué)知識(shí)進(jìn)行簡單的編程實(shí)踐。通過本節(jié)課的學(xué)習(xí)，學(xué)生將能將已有知識(shí)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，提高信息技術(shù)素養(yǎng)。核心素養(yǎng)目標(biāo)本節(jié)課的核心素養(yǎng)目標(biāo)包括：信息意識(shí)、計(jì)算思維、數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新。通過學(xué)習(xí)手寫數(shù)字識(shí)別技術(shù)，培養(yǎng)學(xué)生對人工智能技術(shù)的敏感性和應(yīng)用意識(shí)，提高信息素養(yǎng)；在分析手寫數(shù)字識(shí)別算法過程中，鍛煉學(xué)生的計(jì)算思維能力，使其能夠運(yùn)用算法解決實(shí)際問題；通過實(shí)踐體驗(yàn)，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新精神，培養(yǎng)數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力，使學(xué)生能夠適應(yīng)未來社會(huì)發(fā)展需求。教學(xué)難點(diǎn)與重點(diǎn)1.教學(xué)重點(diǎn)：

-手寫數(shù)字識(shí)別的原理：包括特征提取、分類器設(shè)計(jì)等核心內(nèi)容，以便學(xué)生理解手寫數(shù)字識(shí)別的基本工作流程。

-人工智能技術(shù)在手寫數(shù)字識(shí)別中的應(yīng)用：通過實(shí)例分析，讓學(xué)生了解人工智能技術(shù)在實(shí)際場景中的應(yīng)用。

-編程實(shí)踐：運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，設(shè)計(jì)簡單的手寫數(shù)字識(shí)別程序，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際操作能力。

2.教學(xué)難點(diǎn)：

-特征提取方法：學(xué)生需要理解不同的特征提取方法在手寫數(shù)字識(shí)別中的作用，如邊緣檢測、主成分分析等。

-分類器選擇與訓(xùn)練：學(xué)生需掌握常用的分類器（如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）及其在手寫數(shù)字識(shí)別中的具體應(yīng)用，理解如何訓(xùn)練分類器以提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

-編程實(shí)踐中的調(diào)試與優(yōu)化：學(xué)生在編程實(shí)踐過程中可能遇到的問題，如代碼調(diào)試、性能優(yōu)化等，需要教師引導(dǎo)解決。教學(xué)資源-軟件資源：編程軟件（如Python及其相關(guān)庫，如TensorFlow、Keras等）、圖像處理軟件（如OpenCV）。

-硬件資源：計(jì)算機(jī)、手寫數(shù)字識(shí)別設(shè)備（可選）。

-課程平臺(tái)：學(xué)校在線學(xué)習(xí)平臺(tái)，用于發(fā)布任務(wù)、提交作業(yè)、交流討論。

-信息化資源：數(shù)字教材、教學(xué)視頻、PPT課件、在線教學(xué)案例。

-教學(xué)手段：講授、案例分析、小組討論、動(dòng)手實(shí)踐、反饋評價(jià)。教學(xué)實(shí)施過程1.課前自主探索

-教師活動(dòng)：

-發(fā)布預(yù)習(xí)任務(wù)：通過學(xué)校在線學(xué)習(xí)平臺(tái)，發(fā)布關(guān)于手寫數(shù)字識(shí)別原理的PPT和教學(xué)視頻，明確預(yù)習(xí)目標(biāo)和要求。

-設(shè)計(jì)預(yù)習(xí)問題：圍繞手寫數(shù)字識(shí)別的原理和應(yīng)用，設(shè)計(jì)問題，如“手寫數(shù)字識(shí)別的基本流程是什么？”引導(dǎo)學(xué)生自主思考。

-監(jiān)控預(yù)習(xí)進(jìn)度：通過平臺(tái)數(shù)據(jù)跟蹤學(xué)生預(yù)習(xí)情況，及時(shí)解答學(xué)生疑問，確保預(yù)習(xí)效果。

-學(xué)生活動(dòng)：

-自主閱讀預(yù)習(xí)資料：按照要求，學(xué)生自主閱讀資料，了解手寫數(shù)字識(shí)別的基本概念。

-思考預(yù)習(xí)問題：學(xué)生針對預(yù)習(xí)問題進(jìn)行思考，記錄自己的理解。

-提交預(yù)習(xí)成果：學(xué)生將筆記和疑問通過平臺(tái)提交，為課堂討論做準(zhǔn)備。

-教學(xué)方法/手段/資源：

-自主學(xué)習(xí)法：培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力。

-信息技術(shù)手段：利用在線平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)資源的共享和監(jiān)控。

-作用與目的：

-讓學(xué)生提前接觸課程內(nèi)容，為課堂學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。

-培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力和問題意識(shí)。

2.課中強(qiáng)化技能

-教師活動(dòng)：

-導(dǎo)入新課：通過展示手寫數(shù)字識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用案例，激發(fā)學(xué)生興趣。

-講解知識(shí)點(diǎn)：詳細(xì)講解手寫數(shù)字識(shí)別的原理、特征提取和分類器設(shè)計(jì)等核心知識(shí)。

-組織課堂活動(dòng)：設(shè)計(jì)小組討論，分析不同分類器的優(yōu)缺點(diǎn)；進(jìn)行編程實(shí)踐，讓學(xué)生嘗試編寫簡單的識(shí)別程序。

-解答疑問：針對學(xué)生在實(shí)踐中的疑問，進(jìn)行一對一指導(dǎo)或集中解答。

-學(xué)生活動(dòng)：

-聽講并思考：認(rèn)真聽講，積極思考，理解手寫數(shù)字識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)。

-參與課堂活動(dòng)：在小組討論中積極發(fā)言，與同伴交流心得；在編程實(shí)踐中嘗試解決問題。

-提問與討論：對于不理解的問題，勇敢提問，參與課堂討論。

-教學(xué)方法/手段/資源：

-講授法：確保學(xué)生對重難點(diǎn)知識(shí)有深入理解。

-實(shí)踐活動(dòng)法：通過編程實(shí)踐，加深對知識(shí)的掌握。

-合作學(xué)習(xí)法：培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。

-作用與目的：

-幫助學(xué)生深入理解手寫數(shù)字識(shí)別的核心知識(shí)。

-通過實(shí)踐活動(dòng)，提高學(xué)生的動(dòng)手能力和問題解決能力。

-增強(qiáng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通能力。

3.課后拓展應(yīng)用

-教師活動(dòng)：

-布置作業(yè)：根據(jù)課程內(nèi)容，布置手寫數(shù)字識(shí)別編程實(shí)踐的作業(yè)。

-提供拓展資源：推薦關(guān)于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的拓展閱讀材料和在線課程。

-反饋?zhàn)鳂I(yè)情況：及時(shí)批改作業(yè)，給予學(xué)生反饋，指導(dǎo)改進(jìn)方向。

-學(xué)生活動(dòng)：

-完成作業(yè)：認(rèn)真完成編程作業(yè)，鞏固課堂所學(xué)。

-拓展學(xué)習(xí)：利用拓展資源，進(jìn)一步學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)。

-反思總結(jié)：對自己的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行反思，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，提出改進(jìn)措施。

-教學(xué)方法/手段/資源：

-自主學(xué)習(xí)法：鼓勵(lì)學(xué)生自主完成作業(yè)和拓展學(xué)習(xí)。

-反思總結(jié)法：引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行自我評價(jià)和改進(jìn)。

-作用與目的：

-鞏固學(xué)生對課堂所學(xué)知識(shí)的掌握。

-拓寬學(xué)生的知識(shí)視野，增強(qiáng)對人工智能的興趣。

-通過反思，促進(jìn)學(xué)生自我提升和持續(xù)發(fā)展。知識(shí)點(diǎn)梳理1.人工智能概述

-人工智能的定義與發(fā)展歷程

-人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域

2.手寫數(shù)字識(shí)別技術(shù)

-手寫數(shù)字識(shí)別的基本概念

-手寫數(shù)字識(shí)別的主要應(yīng)用場景

-手寫數(shù)字識(shí)別的發(fā)展歷程

3.手寫數(shù)字識(shí)別原理

-數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括圖像歸一化、二值化、去噪等

-特征提?。喝邕吘墮z測、主成分分析（PCA）等

-分類器設(shè)計(jì)：支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等

-分類器訓(xùn)練與優(yōu)化：交叉驗(yàn)證、參數(shù)調(diào)優(yōu)等

4.編程實(shí)踐

-Python編程基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型、控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)等

-Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫：TensorFlow、Keras等

-編程實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別：搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練模型、評估模型性能等

5.人工智能倫理與法規(guī)

-人工智能倫理問題：如隱私保護(hù)、歧視等

-我國相關(guān)法規(guī)與政策：如《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等

1.人工智能概述

-人工智能的定義與發(fā)展歷程：人工智能是指由人制造出來的具有一定智能的系統(tǒng)，能夠感知環(huán)境并根據(jù)這些信息采取行動(dòng)以實(shí)現(xiàn)某種目標(biāo)。自20世紀(jì)50年代起，人工智能經(jīng)歷了幾次繁榮與低谷，如今正處于新一輪高潮。

-人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域：自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等。

2.手寫數(shù)字識(shí)別技術(shù)

-手寫數(shù)字識(shí)別的基本概念：手寫數(shù)字識(shí)別是指通過計(jì)算機(jī)技術(shù)，將手寫的數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為機(jī)器可以理解的數(shù)字。

-手寫數(shù)字識(shí)別的主要應(yīng)用場景：如郵政編碼識(shí)別、銀行支票處理、移動(dòng)支付等。

-手寫數(shù)字識(shí)別的發(fā)展歷程：從傳統(tǒng)的圖像處理方法到基于深度學(xué)習(xí)的方法，手寫數(shù)字識(shí)別經(jīng)歷了多次技術(shù)變革。

3.手寫數(shù)字識(shí)別原理

-數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像歸一化、二值化、去噪等，以便后續(xù)的特征提取和分類。

-特征提?。簭念A(yù)處理后的圖像中提取有助于區(qū)分不同數(shù)字的特征，如邊緣檢測、主成分分析（PCA）等。

-分類器設(shè)計(jì)：根據(jù)提取的特征設(shè)計(jì)分類器，如支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等。

-分類器訓(xùn)練與優(yōu)化：通過交叉驗(yàn)證、參數(shù)調(diào)優(yōu)等方法，訓(xùn)練和優(yōu)化分類器，提高手寫數(shù)字識(shí)別的準(zhǔn)確率。

4.編程實(shí)踐

-Python編程基礎(chǔ)：Python是一種廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域的編程語言，掌握Python編程基礎(chǔ)是進(jìn)行后續(xù)編程實(shí)踐的前提。

-Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫：TensorFlow、Keras等機(jī)器學(xué)習(xí)庫為Python開發(fā)者提供了便捷的編程接口，可以快速搭建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

-編程實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別：利用Python及其機(jī)器學(xué)習(xí)庫，搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練模型、評估模型性能等，實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別。

5.人工智能倫理與法規(guī)

-人工智能倫理問題：隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，倫理問題日益凸顯，如隱私保護(hù)、歧視等。

-我國相關(guān)法規(guī)與政策：為了促進(jìn)人工智能健康發(fā)展，我國制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等法規(guī)與政策，旨在引導(dǎo)和規(guī)范人工智能產(chǎn)業(yè)。課后作業(yè)-要求：利用Python及其機(jī)器學(xué)習(xí)庫，如TensorFlow或Keras，實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)。需要完成以下任務(wù)：

-準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集。

-設(shè)計(jì)并訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

-評估模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。

-提交要求：提交代碼、訓(xùn)練好的模型文件以及測試結(jié)果報(bào)告。

2.分析不同分類器在手寫數(shù)字識(shí)別中的性能

-要求：選擇兩種不同的分類器（如SVM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），在相同的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和測試，比較它們的識(shí)別準(zhǔn)確率。

-提交要求：提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告，包括分類器的選擇理由、實(shí)驗(yàn)過程、結(jié)果對比分析。

3.探究特征提取對手寫數(shù)字識(shí)別的影響

-要求：選擇兩種不同的特征提取方法（如邊緣檢測和PCA），在相同的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和測試，比較它們的識(shí)別準(zhǔn)確率。

-提交要求：提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告，包括特征提取方法的選擇理由、實(shí)驗(yàn)過程、結(jié)果對比分析。

4.分析手寫數(shù)字識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與解決方案

-要求：選擇一個(gè)實(shí)際應(yīng)用場景（如移動(dòng)支付中的手寫簽名識(shí)別），分析該場景中的挑戰(zhàn)和可能的解決方案。

-提交要求：提交分析報(bào)告，包括應(yīng)用場景介紹、挑戰(zhàn)分析、解決方案設(shè)計(jì)。

5.設(shè)計(jì)一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)改進(jìn)方案

-要求：基于現(xiàn)有手寫數(shù)字識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)一個(gè)改進(jìn)方案，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率或降低計(jì)算復(fù)雜度。

-提交要求：提交設(shè)計(jì)方案，包括改進(jìn)理由、方案設(shè)計(jì)、預(yù)期效果分析。

補(bǔ)充和說明舉例：

1.編程實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)

-代碼示例：

```python

importtensorflowastf

fromtensorflow.kerasimportlayers

#加載數(shù)據(jù)集

(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()

x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0

#構(gòu)建模型

model=tf.keras.Sequential([

layers.Flatten(input_shape=(28,28)),

layers.Dense(128,activation='relu'),

layers.Dense(10,activation='softmax')

])

#編譯模型

pile(optimizer='adam',

loss='sparse_categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

#訓(xùn)練模型

model.fit(x_train,y_train,epochs=5)

#評估模型

test_loss,test_acc=model.evaluate(x_test,y_test)

print(f'Testaccuracy:{test_acc}')

```

-答案：根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并在測試數(shù)據(jù)集上評估模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。預(yù)期準(zhǔn)確率應(yīng)在90%以上。

2.分析不同分類器在手寫數(shù)字識(shí)別中的性能

-實(shí)驗(yàn)報(bào)告示例：

```plaintext

分類器選擇理由：

-SVM：具有較好的泛化能力，適用于中小規(guī)模數(shù)據(jù)集。

-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：能夠自動(dòng)提取特征，適合處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。

實(shí)驗(yàn)過程：

1.使用相同的數(shù)據(jù)集分別訓(xùn)練SVM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

2.在測試數(shù)據(jù)集上評估兩個(gè)模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。

結(jié)果對比分析：

-SVM模型識(shí)別準(zhǔn)確率：85%

-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別準(zhǔn)確率：92%

-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在本次實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)更好，這可能是因?yàn)槠淠軌蜃詣?dòng)提取更復(fù)雜的特征。

3.探究特征提取對手寫數(shù)字識(shí)別的影響

-實(shí)驗(yàn)報(bào)告示例：

```plaintext

特征提取方法選擇理由：

-邊緣檢測：能夠保留圖像的邊緣信息，有助于區(qū)分不同數(shù)字。

-PCA：能夠降維并保留最重要的特征信息。

實(shí)驗(yàn)過程：

1.使用邊緣檢測和PCA分別提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征。

2.在提取的特征上訓(xùn)練相同的分類器。

3.在測試數(shù)據(jù)集上評估兩個(gè)模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。

結(jié)果對比分析：

-邊緣檢測特征模型識(shí)別準(zhǔn)確率：88%

-PCA特征模型識(shí)別準(zhǔn)確率：90%

-PCA特征模型在本次實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)略好，這可能是因?yàn)樗軌蛴行Ы稻S并保留最重要的特征。

4.分析手寫數(shù)字識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與解決方案

-分析報(bào)告示例：

```plaintext

應(yīng)用場景介紹：

移動(dòng)支付中的手寫簽名識(shí)別，用于驗(yàn)證用戶的支付指令。

挑戰(zhàn)分析：

1.手寫簽名可能受到書寫習(xí)慣、紙張質(zhì)量等因素的影響。

2.用戶簽名可能存在一定程度的相似性，增加識(shí)別難度。

解決方案設(shè)計(jì)：

1.引入預(yù)處理步驟，如去噪、歸一化等，以提高簽名圖像的質(zhì)量。

2.采用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），以提取更復(fù)雜的特征。

3.結(jié)合用戶的歷史簽名數(shù)據(jù)，進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。

5.設(shè)計(jì)一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)改進(jìn)方案

-設(shè)計(jì)方案示例：

```plaintext

改進(jìn)理由：

現(xiàn)有的手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)在處理復(fù)雜背景或噪聲較大的圖像時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率下降。

方案設(shè)計(jì)：

1.引入圖像分割技術(shù)，將數(shù)字與背景分離，降低背景噪聲的影響。

2.采用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），以提取更復(fù)雜的特征。

3.引入數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過旋轉(zhuǎn)、縮放等操作擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提高模型的泛化能力。

預(yù)期效果分析：

預(yù)期改進(jìn)后的系統(tǒng)在復(fù)雜背景或噪聲圖像上的識(shí)別準(zhǔn)確率將得到顯著提升。板書設(shè)計(jì)1.教學(xué)內(nèi)容結(jié)構(gòu)

-人工智能概述

-手寫數(shù)字識(shí)別技術(shù)

-手寫數(shù)字識(shí)別原理

-編程實(shí)踐

-人工智能倫理與法規(guī)

2.教學(xué)重點(diǎn)難點(diǎn)

-手寫數(shù)字識(shí)別原理：特征提取、分類器設(shè)計(jì)

-編程實(shí)踐：Python編程基礎(chǔ)、TensorFlow庫應(yīng)用

3.實(shí)踐案例分析

-案例一：手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

-案例二：不同分類器性能對比

-案例三：特征提取方法比較

4.課后作業(yè)布置

-編程實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)

-分析不同分類器性能

-探究特征提取影響

-實(shí)際應(yīng)用場景分析

-設(shè)計(jì)改進(jìn)方案

5.學(xué)習(xí)資源推薦

-Python編程基礎(chǔ)教程

-TensorFlow官方文檔

-人工智能倫理與法規(guī)相關(guān)資料

6.下節(jié)課預(yù)告

-人工智能在生活中的應(yīng)用

-機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念與方法

-深度學(xué)習(xí)簡介作業(yè)布置與反饋1.作業(yè)布置：

-編程作業(yè)：要求學(xué)生利用Python及其機(jī)器學(xué)習(xí)庫實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)。需要完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、分類器設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練和評估等步驟。

-分析報(bào)告：要求學(xué)生選擇兩種不同的分類器在手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)中，比較它們的性能表現(xiàn)，并撰寫分析報(bào)告。

-探究作業(yè)：要求學(xué)生探究不同特征提取方法對手寫數(shù)字識(shí)別的影響，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

-應(yīng)用分析：要求學(xué)生選擇一個(gè)實(shí)際應(yīng)用場景，分析手寫數(shù)字識(shí)別在該場景中的挑戰(zhàn)和解決方案，提交分析報(bào)告。

-設(shè)計(jì)作業(yè)：要求學(xué)生設(shè)計(jì)一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)的改進(jìn)方案，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率或降低計(jì)算復(fù)雜度，并提交設(shè)計(jì)方案。

2.作業(yè)反饋：

-及時(shí)批改：教師應(yīng)在收到學(xué)生作