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初中第7课 图像识别技术优秀教案
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这是一份初中第7课 图像识别技术优秀教案,共3页。教案主要包含了教材分析,学情分析,学习目标,教学重难点,教学方法,教学准备,教学过程,板书设计等内容,欢迎下载使用。
一、教材分析
内容:本课选自浙江教育出版社信息科技八年级下册第二单元《智能技术初体验》第7课,本课涉及到图像识别的概念、应用场景、具体过程和实践,旨在让学生通过体验图像识别应用,感受图像识别技术带来的便捷,理解图像识别的概念,通过类比人类视觉系统,理解图像识别的过程和原理。
地位:在此之前已有语音识别技术的基础课程,之后将要学习人工智能中的算法,因此,本课在整个教学过程中起到了承前启后的重要作用。
二、学情分析
知识基础:据了解,学生在此前经过对语音识别技术的初步学习,已经掌握了声音数字化,但是对图像数字化、图像识别的过程还不太了解,需要老师结合实例进一步指导,帮助学生建立知识体系。
心理习惯:八年级的学生具有浓厚的学习兴趣,动手能力强,喜欢合作交流,因此在教学中要引导学生自主探索。同时,根据皮亚杰认知理论,初中生处于形式运算阶段,他们的逻辑思维能力还有待提高,因此要联系生活实际,化抽象为形象,在探索环节中给予一定的提示和引导。
三、学习目标
通过图像识别应用的体验,理解图像识别的概念,感受图像识别技术带来的便捷
类比人类识别,理解图像识别的过程和原理
通过实现图像识别的实践活动,掌握利用开放平台提供的工具实现图像识别的基本方法
四、教学重难点
重点:图像识别的原理和过程
难点:特征提取及卷积神经网络
五、教学方法
教法:任务驱动法——使学生带着真实的任务在探索中学习
问答法——以引导探究为主,逐步引导,逐步深入
学法:自主探究以及小组合作学习
六、教学准备
教学资源:多媒体网络计算机(带摄像头),PPT课件,任务素材
教学环境:多媒体网络计算机房
七、教学过程
八、板书设计
第7课 图像识别技术
人类识别 机器识图 AI三大要素
眼睛感知 图像数字化
观察特征 特征提取 卷积神经网络 算法 算力
对比识别 知识库 分类并识别 图像模型 数据
结论 结论核心素养指向
【信息意识、计算思维】通过体验图像识别应用,理解图像识别的概念和具体过程
【数字化学习与创新】通过体验平台训练图像模型,识别水果
【信息社会责任】激发对图像识别技术的学习兴趣,关注其对个人生活、特殊群体的影响
环节一、创设情境,引入新知
【游戏引入】
游戏:猜猜这是什么?(杨桃,苹果)
梳理人类识别的过程
感知机器识图在农业领域的应用
体验:AI水果识别系统
【引入课题】
课题:图像识别技术
梳理图像识别技术的概念
设计意图:
本环节以游戏引入的方式创设了一个实际情境,激发学生的学习兴趣,自然的引入课题,同时体现了趣味教学的理念。
环节二、任务驱动,自主探究
【图像识别的过程、图像识别的实践】
猜想:图像识别的过程
小组汇报,观点碰撞
活动1:训练模型,并识别水果
小组分享训练情况
小组交流异常问题,并思考可能的原因
解决问题,优化模型
思考:为什么机器在获取图像后,就能根据图像模型分类并识别?
结合视频,介绍卷积神经网络(CNN)
活动2:设计卷积核,模拟提取特征的过程
举例说明卷积核的作用
检验卷积核能否有效提取特征
对比水果和现实场景的特征复杂度,感受CNN的出色以及强大算力的支撑作用
在验证分析的基础上,优化迭代之前的猜想
【图像识别技术的应用场景】
活动3:小组讨论,图像识别在生活中还有哪些应用?
小组交流分享引用案例或创意设计,思维碰撞
感受图像识别技术给特殊群体带来的便利
设计意图:
通过一系列循序渐进的活动,引导学生在实际体验的基础上,类比人类识别过程,对图像识别过程进行大胆的猜想和探究;再通过模型训练、卷积核设计来逐步验证自己的猜想;并在猜想的过程中理解图像模型对于分类并识别的作用,体会卷积神经网络在特征提取上的出色表现,并感悟数据、算法、算力对于人工智能的重要意义;在验证分析的基础上,对原先的猜想进行优化迭代;结合生活实际,体会图像识别在生活中的广泛应用,以及它给生活带来的便捷,和对社会发展的深远影响。该环节注重学生的主动性、实践性和创新性,旨在帮助学生构建对图像识别技术的深入理解,并体会其在实际应用中的价值和意义。
环节三、课堂小结,巩固提升
【课堂小结】
结合板书或思维导图进行课堂小结
练习题:巩固本节课所学内容(机动)
设计意图:
根据课标“要让学生感悟技术的使用价值”的要求,通过课堂小结加深学生对图像识别的认识,深刻理解图像识别在个人生活及社会建设中的作用。
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