资源简介 (共37张PPT)第2单元 第4课跨学科活动：昆虫的识别（清华大学版）八年级下1核心素养目标3新知讲解5拓展延伸7板书设计2新知导入4课堂练习6课堂总结课后作业801核心素养目标信息意识计算思维数字化学习与创新信息社会责任在进行昆虫识别时，需要考虑到数据隐私、知识产权和生态保护等社会责任，确保技术的应用不会对环境和社会造成负面影响。通过运用神经网络和深度学习技术，能够在数字化环境中进行学习和实验，探索新的识别方法和技术，推动创新。通过学习本课，可以将复杂的昆虫识别问题转化为可以通过算法解决的形式，包括数据预处理、特征提取和模型训练等。能意识到数据的来源、质量和重要性，对数据的收集、处理和分析能理解如何利用信息技术来解决实际问题。02新知导入本课中你将体验:如何设计一个神经网络识别昆虫项目如何搭建识别昆虫的神经网络如何转换模型并部署应用02新知导入在某些地区，农作物经常受到不同虫害的侵袭，导致产量下降。请同学们应用所学的生物学知识和深度学习技术识别多种昆虫，帮助家乡的农民监测农作物虫害情况，减少经济损失。02新知导入03新知讲解一、需求分析在设计神经网络识别昆虫时，必须从当地的实际情况出发，挖掘真实需求。在项目需求方面，需要有大量当地昆虫图像组成的数据集，并借助深度学习技术，训练一个神经网络识别出不同昆虫，把训练好的神经网络模型部署到实际应用场景中去，完成一个智能应用。请你结合前面的学习，根据项目需求将表 2.4.1填写完整。03新知讲解需求项 具体描述数据收集 昆虫图像的种类 昆虫图像的种类采集方式 通过相机拍摄、无人机采集、野外考察等方式其他 数据标注、数据清洗、数据增强等搭建应用 部署应用场景 部署应用场景部署应用设备 智能手机、平板电脑、嵌入式设备等其他 用户界面设计、模型优化、实时反馈等表2.4.1 项目需求分析表03新知讲解二、分工合作方案设计完成后，你的小组需要进行分工合作，小组成员的分工角色与合作职责，可以参照表 2.4.2所示范例设计，也可以另行设计。姓名 角色 分工A 组长 负责项目统筹、监督与管理B 成员 负责进行数据集制作与文档撰写C 成员 负责模型训练与评估D 成员 负责模型部署与程序测试E 成员 负责总结内容03新知讲解三、规划实施神经网络识别昆虫项目的实施过程，可分为项目方案设计、收集整理图像素材、训练神经网络模型、部署与应用模型。03新知讲解1.项目方案设计项目方案的设计包括：如何准备图像数据，是从网络上下载，还是通过摄像头采集;收集好图像数据后，制作成哪种格式的数据集(如ImageNet 格式或 COC0 格式 );选用哪种平台进行模型训练(如 MMEdu ):训练好的模型如何转化，以及如何部署在边缘设备上使用。请搜索并学习相关知识，以更好地设计你们的方案。03新知讲解2.收集整理图像素材图像素材主要的收集方式有网络下载、拍摄录制与编写绘制等，其中网络下载要尊重版权，并通过正规渠道获取。对收集到的原始素材，通常还要进行加工处理并分类保存。素材收集完成后，按分类需求填人表 2.4.3 中。03新知讲解3.训练神经网络模型已经学习了 MMEdu 训练模型的核心步骤和代码，现在用自建的昆虫数据集进行模型训练。以小组为单位，尝试使用不同的 SOTA 训练昆虫分类模型，留下一个最好的模型。当然，也可以采用无代码的方式进行训练。对于这两种方式，你更喜欢哪一种 03新知讲解4.部署与应用模型不同的深度学习开发框架都有自己特定类型的模型文件，为了方便部署和应用，我们需要进行模型转换，MMEdu 提供了转换函数，可以方便地转换为 ONNX 格式，然后进行边缘设备部署。03新知讲解四、交流评价项目成果交流，分成果整理与交流两个环节。成果整理，其内容涉及项目需求分析、项目方案设计、素材收集、模型部署和应用等方面，并为之制作汇报交流用的 PPT。项目成果评价，可基于表2.4.4 所示的评价量规，来对自己与他人的项目成果进行客观的评价，并记录评价结果。03新知讲解04课堂练习一、选择题1、在运用神经网络识别昆虫的项目中，以下哪项是数据预处理的步骤？A. 选择合适的模型 B. 数据清洗和归一化C. 训练模型 D. 评估模型性能2、深度学习主要依赖于哪种类型的网络结构？A. 线性回归 B. 决策树C. 神经网络 D. 支持向量机3、在使用神经网络进行昆虫识别时，常用的输入数据类型是什么？A. 文本数据 B. 图像数据C. 音频数据 D. 时间序列数据BCB04课堂练习4、在构建卷积神经网络（CNN）时，通常使用的层次结构是：A. 输入层 - 隐藏层 - 输出层B. 输入层 - 卷积层 - 池化层 - 全连接层 - 输出层C. 输入层 - 循环层 - 输出层D. 输入层 - 嵌入层 - 输出层二、判断题1、数据清洗的目的是去除数据中的噪声和不一致性，以提高模型的准确性。2、TensorFlow和Keras是同一种框架，只是名称不同。3、在深度学习中，过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差。B×VV04课堂练习三、操作题请使用TensorFlow或Keras框架，构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型来识别昆虫图像。要求如下：1. 数据集：使用公开的昆虫图像数据集（如Kaggle上的昆虫分类数据集）。2. 数据预处理：对图像进行缩放、归一化和数据增强。3. 模型构建：构建一个包含卷积层、池化层和全连接层的CNN模型。4. 模型训练：使用适当的损失函数和优化器进行训练，并记录训练过程中的准确率和损失值。5. 模型评估：在测试集上评估模型的性能，并输出分类报告。05拓展延伸深度学习技术在生活中的其他应用图像识别：深度学习广泛应用于图像识别技术中，如人脸识别、物体检测和自动驾驶汽车的视觉系统。自然语言处理：在语音识别、机器翻译和聊天机器人等领域，深度学习技术被用于理解和生成自然语言。05拓展延伸深度学习技术在生活中的其他应用医疗诊断：深度学习被用于分析医学影像（如X光片、CT扫描）以辅助医生进行疾病诊断。推荐系统：电商平台和流媒体服务利用深度学习算法分析用户行为，提供个性化的产品和内容推荐。金融服务：在信贷评估、欺诈检测和算法交易中，深度学习被用来分析大量数据并做出决策。05拓展延伸数据收集、清洗和分析的基本技能数据收集：这是数据科学的第一步，通常通过各种来源获取数据，如数据库、API、Web抓取、开放数据集等。常用的数据收集工具包括Python中的`requests`库、`pandas`、`beautifulsoup`等。数据清洗：数据收集后通常需要进行清洗。包括处理缺失值、重复数据、异常值，数据格式转换，规范化等。常用工具有`pandas`和`numpy`，可以进行数据处理、转换和过滤。05拓展延伸数据收集、清洗和分析的基本技能数据分析：对数据进行统计分析、描述性分析和探索性数据分析（EDA）。你可以使用`pandas`进行数据的整理，`matplotlib`、`seaborn`或`plotly`进行数据可视化，来发现数据的规律和潜在模式。05拓展延伸深度学习框架的使用TensorFlow：由Google开发，广泛应用于深度学习，支持各种深度学习任务。TensorFlow的核心是张量操作，通过`tf.keras`简化了模型的构建过程。你可以使用TensorFlow实现多层神经网络、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等。05拓展延伸深度学习框架的使用Keras：Keras是TensorFlow的高级API，提供了更简洁和易于使用的接口。它使得构建、训练和评估深度学习模型变得非常简单。PyTorch：由Facebook开发，PyTorch的灵活性和动态图计算特性让它在学术界非常流行。PyTorch非常适合研究和原型开发。05拓展延伸深度学习框架的步骤学习如何构建深度学习模型（如：神经网络、CNN、RNN等）。学习如何进行数据预处理，构建数据管道。掌握训练和验证模型的技巧，如损失函数、优化器和超参数调节。使用GPU加速训练。06小结与评价单元回顾本单元你学习了:神经网络与深度学习的概念卷积神经网络的组成神经网络模型的训练、部署与应用06小结与评价知识梳理06小结与评价学习检测1、卷积神经网络主要用于( ）。A.机器翻译 B.语音识别 C.图像识别 D.自然语言处理2、卷积神经网络中的池化层的作用是（ ）。A.减小数据尺寸 B.增强图像特征C.进行分类 D.进行回归CA06小结与评价学习检测3、多层感知机模型增强了神经网络的 表达能力。4、对于一张低分辨率(25x25)的甲虫 RGB 彩色图片，其像素数量为 个每个像素点的色彩用 个数值表示。5、学校想要开发一台机器人，负责检查和清理走廊的垃圾。现在学校邀请你共同参与讨论这台机器人的开发，你的目标是建立一个模型来预测摄像头拍到的地面是否有垃圾。请简述你将如何完成这个图像分类模型的训练。非线性625306小结与评价学习检测数据收集：收集大量带有标签的图像数据，标签表示图像中是否有垃圾。数据预处理：对图像数据进行预处理，如缩放、归一化等。模型选择：选择合适的卷积神经网络架构，如VGG、ResNet等。模型训练：使用收集的数据集对模型进行训练，调整超参数以优化模型性能。模型评估：使用验证集评估模型的性能，确保模型没有过拟合。模型部署：将训练好的模型部署到机器人上，进行实时图像分类。06小结与评价反思评价在本单元的学习过程中，肯定少不了与他人进行互动交流、参与作品制作等活动。现在请就此进行总结与反思，以便更好地促进自身成长。1.从同伴那里学到了什么 2.与同伴分享过哪些观点 3.工具、方法的使用是否得当 4.是否有值得推广的经验 07课堂总结1引入新知内容跨学科活动：昆虫的识别2进行需求分析和分工合作3完成规划实施和评价交流4完成课堂练习5进行知识拓展1234508板书设计跨学科活动：昆虫的识别1、进行新知引入2、进行需求分析和分工合作3、完成规划实施和评价交流4、完成课堂练习5、进行知识拓展课后作业。1、分析参数对模型性能影响2、单元总结09课后作业1、在构建的CNN模型基础上，尝试不同的超参数（如学习率、批量大小、层数等），并记录每次实验的结果，分析哪些参数对模型性能影响最大。2、回顾本单元所学内容，完成一份思维导图。https://www.21cnjy.com/recruitment/home/fine 展开更多...... 收起↑ 资源列表 【清华大学版】《信息科技》八年级下册第2单元第4课《跨学科活动：昆虫的识别》.pptx 引入视频.mp4
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