《人工智能通識與實(shí)踐》單元4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)視覺教案教學(xué)任務(wù)項(xiàng)目4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)4.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念與核心結(jié)構(gòu)授課課時(shí)總時(shí)長：學(xué)時(shí)包括：課堂講授學(xué)時(shí)；實(shí)訓(xùn)學(xué)習(xí)學(xué)時(shí)一、教學(xué)分析學(xué)習(xí)目標(biāo)知識目標(biāo)1.了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分（卷積層、池化層、全連接層）及其作用。2.理解卷積操作、卷積核的工作原理，以及池化層和全連接層的意義。3.掌握圖像分類任務(wù)的流程和CNN模型的構(gòu)建方法。能力目標(biāo)1.能夠使用PyTorch框架構(gòu)建簡單的CNN分類模型。2.能夠應(yīng)用數(shù)據(jù)預(yù)處理、遷移學(xué)習(xí)等優(yōu)化策略提升模型性能。3.熟練使用YOLO模型完成目標(biāo)檢測任務(wù)。素質(zhì)目標(biāo)1.培養(yǎng)計(jì)算思維和解決實(shí)際問題的能力。2.增強(qiáng)對人工智能倫理和模型可解釋性的關(guān)注。教學(xué)重點(diǎn)1.卷積操作的核心參數(shù)（卷積核大小、步長、填充）及其計(jì)算。池化層和全連接層在CNN中的作用與區(qū)別。2.CNN在圖像分類和目標(biāo)檢測任務(wù)中的應(yīng)用流程。教學(xué)難點(diǎn)1.卷積核如何通過加權(quán)求和實(shí)現(xiàn)特征提?。ㄈ邕吘墮z測）。遷移學(xué)習(xí)的微調(diào)策略與凍結(jié)層機(jī)制的理解。2.YOLO模型將目標(biāo)檢測轉(zhuǎn)化為回歸問題的原理教學(xué)內(nèi)容卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念：包括卷積操作的具體運(yùn)算、卷積核與特征提取的關(guān)系。CNN核心層結(jié)構(gòu)：池化層、全連接層等。CNN應(yīng)用與優(yōu)化：圖像分類任務(wù)中使用MNIST、CIFAR-10數(shù)據(jù)集，并介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理（歸一化、增強(qiáng)）、遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型（如VGG、ResNet）的微調(diào)策略、目標(biāo)檢測模型YOLO的原理與實(shí)戰(zhàn)（包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和結(jié)果可視化）。二、教學(xué)策略教學(xué)設(shè)計(jì)問題導(dǎo)向通過“如何讓計(jì)算機(jī)理解圖像？”引入CNN的概念。案例驅(qū)動結(jié)合MNIST手寫數(shù)字分類、YOLO目標(biāo)檢測等實(shí)例，講解理論。實(shí)操結(jié)合在實(shí)訓(xùn)環(huán)節(jié)引導(dǎo)學(xué)生編寫PyTorch代碼構(gòu)建CNN模型，并使用YOLO進(jìn)行目標(biāo)檢測。互動討論針對梯度消失、過擬合等問題，組織學(xué)生分析優(yōu)化策略（如Dropout、BatchNormalization）。

教學(xué)資源PPT、微課視頻、代碼示例、數(shù)據(jù)集三、教學(xué)實(shí)施（一）課前教師準(zhǔn)備：制作PPT、整理案例視頻（如卷積核動態(tài)滑動過程）、準(zhǔn)備代碼模板。學(xué)生活動：預(yù)習(xí)CNN基本概念，思考“傳統(tǒng)圖像處理與CNN的區(qū)別”。（二）課中教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)內(nèi)容教師活動學(xué)生活動設(shè)計(jì)意圖課堂引入（5mins）通過自動駕駛中的物體檢測場景引入CNN的重要性。展示YOLO檢測結(jié)果圖，提問：“計(jì)算機(jī)如何快速定位圖像中的物體？”討論CNN在生活中的應(yīng)用（如醫(yī)療影像分析）。激發(fā)興趣，明確學(xué)習(xí)目標(biāo)。新知講解（30mins）卷積操作：講解滑動窗口、參數(shù)計(jì)算，嵌入圖4-1。池化與全連接層：結(jié)合圖4-6、圖4-8說明作用。CNN應(yīng)用：介紹圖像分類流程和數(shù)據(jù)預(yù)處理。逐步解析公式（如輸出尺寸計(jì)算），演示卷積核特征提取示例。對比最大池化與平均池化的效果。記錄關(guān)鍵參數(shù)，完成卷積輸出尺寸的計(jì)算練習(xí)。夯實(shí)理論基礎(chǔ)，通過可視化增強(qiáng)理解。實(shí)踐應(yīng)用（8mins）使PyTorch構(gòu)建簡單CNN模型，處理CIFAR-10數(shù)據(jù)，使用YOLO模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測。指導(dǎo)學(xué)生編寫代碼，調(diào)試數(shù)據(jù)加載和模型訓(xùn)練過程。分組實(shí)現(xiàn)CNN模型，觀察訓(xùn)練損失變化。將理論轉(zhuǎn)化為實(shí)操能力。總結(jié)提升（2mins）強(qiáng)調(diào)CNN的核心優(yōu)勢（局部感知、參數(shù)共享），并說明YOLO的回歸思想創(chuàng)新?？偨Y(jié)卷積層、池化層、全連接層的協(xié)作關(guān)系。提出優(yōu)化思路（如學(xué)習(xí)率調(diào)整）。鞏固知識體系，引導(dǎo)拓展思考。（三）課后1.完成拓展實(shí)訓(xùn)（如使用ResNet預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)