资源简介

高中新课程新教材优质课评选
项目九 了解手写数字识别——体验人工智能
第 3 课时 验证、评估和应用模型
【教材分析】
本节内容选自必修 1《数据与计算》第四单元人工智能初步，
项目九了解手写数字识别——体验人工智能。
前面的学习已经完成了机器学习中的采集数据和建立模型步骤， 本节课将根据测试
结果， 反复调整寻求模型的更优参数， 实现模型的验证和评估。通过识别学生手写的数
字实现对模型的应用， 体验其他书写输入的使用过程， 为下一课时人工智能的发展与应
用做铺垫。
【学情分析】
通过前两次课的学习， 学生对人工智能已经有了一定的了解和认识， 知道了机器学
习的一般过程， 能够独立完成数据采集， 并对采集到的数据进行训练， 以建立一个模型。
本节课继续学习如何验证、评估和应用模型。由于高一年级学生本身积极热情、求知欲
强， 所以通过一个“求助 ”更能激发学生的学习兴趣， 顺利引出本节课的主题， 并围绕
着解决“求助”展开一系列活动。
【学习重点】
（1）会通过修改 python 代码的参数提升测试正确率。
（2）能够用建立的模型识别手写的数字
（3）会使用 word 中的墨迹公式识别手写数学公式。
【学习难点】
会修改 python 代码的参数，并寻找模型的更优参数。
【开放性学习环境】
软硬件环境：网络机房、电子教室、手写板、 python 等软件。
教学素材：教学课件、学习网页等。
1
【学习目标】
通过课时的学习，使学生：
（1）通过修改 python 代码的参数进行模型的训练， 寻求模型的更优参数（计算思
维）。
（2）学会使用建立的模型识别手写数字图片（数字化学习与创新）。
（3）利用 word 中的墨迹公式识别手写数学公式（数字化学习与创新）。
（4）体验多种手写识别功能， 感受人工智能带给我们生活的便利（信息社会责任）。
【教学过程】
教学 环节 教师活动 学生活动 设计 意图
创设 情景 同学们， 数学老师现在有一个紧急求助， 需要我们 帮忙解决， 一个 word 文档和一张图片， 要求把图片上 手写的数学公式输入到 Word 文档对应的题目空白处。 这对于同学们来说不算难题吧？请同学们帮助老师解 决这个求助。 【学生尝试完成求助任务】 【交流讨论】如果使用上节课同学们建立的手写数 字识别模型能否识别出图片上的数学公式呢？今天我 1.观察 Word 文档和图 片上手写的数学表达 式，思考能否使用之前 学过的 Word 文档的知 识来解决。 2.学生通过之前学过 的 Word 文档知识无法 完成数学公式输入。 3.交流讨论如何解决 这个求助。（截图插 入？使用手写数字识 别模型？等等） 用数学 老师的 求助创 设 情 景， 吸 引学生 的注意 力， 引 出上节 课建立 的 模 型， 为 今天要 学习的 内容做 铺垫。
2
高中新课程新教材优质课评选
们就一起来尝试。
验证 评估 模型 【教师提问】我们上节课学习了机器学习的一般 过程，同学们还记得机器学习都包含哪几个步骤吗？ 【学生回答】 我们已经完成了数据采集和建立模型部分。这个 模型能否帮助我们解决今天的问题呢？根据机器学习 的一般过程，如果想应用模型，必须要先验证和评估 模型。所以我们今天要学习的就是验证、评估和应用 模型。 【教师演示操作】 打开“手写数字识别”文件夹，打开 CNN_MNIST.py，通过修改参数，对模型进行训练，使 模型的测试正确率不断提升。这其实就是我们上节课 学习的深度学习和它的主要算法之一卷积神经网络。 深度学习中，小批量的训练样本被不断地送入到 卷积神经网络中进行训练，然后利用验证样本测试当 前迭代次数下的测试正确率，并根据结果反复调整参 数，寻求更优的模型。训练代码如下（部分）： 测试结果如下： 【学生操作：验证和评估模型，并使用截图软件 把测试结果上传给老师。】 1.复 习 回顾机器学 习 的一般过程。 2.回答问题， 并上台张 贴板书。 3.修改代码参数， 训练 模型，提升识别正确 率。 4.验证并评估模型， 寻 求模型的更优参数。 5.使用截图软件把测 试结果上传给老师。 通过提 问， 唤 起学生 对上节 课知识 的 回 顾，介 绍验证 模型的 过程， 加强对 深度学 习和卷 积神经 网络的 理解。
;
应用 模型 模型评估完成后，根据机器学习的一般过程，最 后一步就是应用模型。 【教师演示操作】 1.打开“手写数字识别”文件夹，用画图的方式 打开“test.png”文件，使用铅笔工具手写一个数字 并保存。 2.打开 CNN_MNIST_TEST.py 文件，应用模型识别 手写的数字图片，查看识别结果。 识别结果： 根据教材第 135 页的内容，最终模型的测试正确 率通常在 99%以上。 【学生操作：手写数字并应用模型进行验证。】 【思考：如果我们手写一个两位数，模型还能否 正确识别？】 1、使用画图工具手写 数字并保存。 2、应用模型进行识别 手写的数字， 查看识别 结果。 3、思考问题：模型能 否识别出手写的两位 数？ 使用画 图工具 手写数 字， 应用模 型识 别，查 看识别 结果， 直观且 易操 作，学 生更加 感兴 趣。
解决 问题 通过尝试发现， 我们建立的模型只能识别 0—9 的 数字，无法完成两位数或者更复杂的识别，如果通过 修改 python 代码重新建立模型， 同学们现有的 python 1、思考应用模型能否 识别手写数学公式。 2、使用 word 文档中的 对于复 杂的数 学公
4
高中新课程新教材优质课评选
水平还无法完成。同学们刚刚提出的使用模型识别手 写数学公式的建议解决不了今天的求助。 今天老师给同学们推荐一个方法。其实在我们最 常用的 Word 文档里，也有手写识别功能。 【教师演示操作】 打开“综合小练.doc”,选择“插入 ”菜单中“公 式 ”选项，选择“墨迹公式 ”完成数学公式的输入。 下面请同学们也来试一下，帮助数学老师把其他 题目完成。 【学生操作：使用墨迹公式完成数学公式的输入， 并将完成的 Word 文档上传给老师。】 【思考：墨迹公式能否识别手写的文字？】 “墨迹公式”手写识 别，完成公示的录入。 3.思考：墨迹公式能否 识别文字。 式，使 用墨迹 公式手 写输入 识别， 体验多 种手写 识别工 具。
课堂 小结 今天我们主要学习了机器学习中的验证模型、评 估模型以及应用模型，完成了机器学习的整个过程。 使用墨迹公式解决了数学老师的求助，完成了数学公 式的输入。但是墨迹公式不能识别手写的文字，如果 我们要识别文字还需要使用专门的文字识别工具，例 如迅捷 ocr 文字识别、万能文字识别、天若 ocr 文字 识别， 同学们熟悉的 qq、微信文字提取等等， 还有我 们最熟悉的输入法，也有手写输入识别的功能，除了 文字还有语音识别等等。这些都是人工智能的应用方 面。 人工智能已经走进了我们的生活，智能家居、智 1.认真听讲， 对本节课 进行总结回顾。 2.思考人工智能在生 活中的应用。 归纳总 结，也 为下节 课做铺 垫。
5
高中新课程新教材优质课评选
慧交通、无人驾驶等等。下节课我们将深入学习人工 智能的应用与发展，下节课更精彩。
【教学板书设计】
【反思性教学改进】
本节课顺利完成了教学目标以及各项活动安排， 学生在课堂积极性很高， 学习兴趣 浓厚。对于手写数字识别也有了更深层次的认识和理解。但由于课时紧张， 给学生使用 手写板操作体验的时间少了， 希望以后在完成教学任务的情况下能尽可能地给学生更多 的操作体验时间， 更能激发学生对于人工智能研究的兴趣， 为我国未来人工智能的发展
储备人才。
6

展开更多......

收起↑