第7课 图像识别技术

第7课 《图像识别技术》教学设计 【课标内容要求】 通过认识身边的人工智能应用，体会人工智能技术正在帮助人们以更便捷的方式投入学习、生活和工作中，感受人工智能技术的发展给人类社会带来的深刻影响。 【教学内容分析】 本课选用八年级下册第三单元《人工智能基础》第13课《图像识别技术》一课的内容。本单元从人工智能概念的产生与发展出发，以人工智能模拟人器官的功能为主线，重点介绍感知智能，围绕“听说读写”展开人工智能的学习。 通过本课的学习，重在鉴别出生活具体案例中图像识别技术的应用，掌握图像识别过程，特征提取及卷积神经网络的功能，为理解模式识别打下基础。 【教学目标】 1. 通过体验人工智能开放平台对不同类型图片的识别，感受人工智能技术给人们生活带来的影响。（信息意识） 2. 以车牌识别为例，学习图像识别的过程，体会人工智能的特点，尝试用人工智能方法解决实际问题。（信息意识、计算思维） 3. 通过了解卷积神经网络中卷积过程对于特征提取的作用，感受深度学习的强大功能。（计算思维） 重点：图像识别过程 难点：特征提取和卷积神经网络的初步理解 【核心素养指向】 通过图像识别技术不同类型的应用体验，认识图像识别技术对于日常生活的重要影响，增强信息意识。卷积神经网络的初步学习，了解卷积过程中卷积核等概念，了解计算过程，培养计算思维。 【学情分析】 本课的学习对象是宁海县深甽镇初级中学八年级的学生。通过谈话、调查，了解到学生对于图像识别技术非常感兴趣并有一定的了解，但是对图像识别技术的本质和过程还是缺乏认识，尤其是特征提取及卷积神经网络的功能，知之甚少，而根据八年级学生的认知特性，对于抽象的算法难以理解，因此需要加强引导。 学生有一定的学习基础，七下学过图像数字化，八上学过Python编程，能运行或简单修改调试代码，并理解算法的作用。 【设计构想】 1．整体设想：通过分解图像识别的全过程，让学生按照导学单和各个活动，让学生理解落实本节课的重难点。 2.教法学法：整节课以学生为主体，引导学生从体验者、研究员、畅想者的不同身份，由浅入深学习图像识别的过程。 3．学生活动：根据导学单流程操作，并完成导学单内容。 4．核心素养的落实：通过图像识别技术不同类型的应用体验，认识图像识别技术对于日常生活的重要影响，增强信息意识。卷积神经网络的初步学习，了解卷积过程中卷积核等概念，了解计算过程，培养计算思维。 5.评价设计：课堂激励机制：对于在课堂上积极发言的同学奖励成长邮票。课堂评价： 1.车牌识别过程正确的顺序是？2.家中老人在使用人脸识别时，你会提醒他注意什么？（请用2个词语回答） 【教学环境及资源准备】 导学单、图像预处理Python程序 【教学活动设计】 学习任务 （各环节） 学习过程 设计意图（写出一个环节的设计意图，包括：本环节学生学习情况的检测，核心素养的渗透，重难点的落实） 用时（单位：分钟） 教师活动 学生活动 体验者环节 引导小组学生三人分别体验车牌识别、植物识别、人脸比对平台。 提问：生活中还有哪些图像识别技术的应用？ 按照导学单操作，观察识别结构，学生代表上台展示。 思考、交流：身边图像识别技术的应用。 通过体验不同图像识别平台、讨论具体应用案例，对图像识别技术有一定的鉴别力。 8 研究图像数字化 人类通过什么器官看到图像？（眼睛）那么计算机呢？（摄像头、扫描仪），引出：图像数字化。 利用摄像头获取照片，体验图像数字化的环节。 用看图软件观察像素点，复习图像数字化。 设计实践活动，学生为主题，落实教学难点。 5 研究预处理 演示预处理程序，提问：预处理对图像做了哪些操作？有什么效果？ 亲身实践，对获取的车牌照片进行预处理操作，加深对于预处理的理解。 利用教师自己编写的Python程序，直观的呈现图像预处理的效果，学生更好理解。 5 研究特征提取 提问：计算机如何提取特征？ 演示卷积神经网络卷积过程。 跟着老师一起完成卷积计算，体验卷积过程。 了解卷积神经网络中卷积过程对于特征提取的作用，领会算法的价值。 7 研究分类并识别 比较人类与计算机分类并识别的异同之处。 人机大战：组织学生和计算机PK：识别的速度和正确率。 通过比对图像模型，识别车牌字符，得出结论这一过程，来理解计算机是如何分类并识别的。 通过人机大战，切身体验人工智能的强大算力。 5 畅想者环节 播放“勿忘我”智能项圈视频 观看视频，引发思考，如何应用图像识别技术去解决生活中的实际问题。 培养学生具有运用所学知识解决实际问题，掌握核心技术。 5 小结 结合板书与学生一起回顾本节课的学习过程，巩固新知识。 完成课堂评价： 1.车牌识别过程正确的顺序是？ 2.家中老人在使用人脸识别时