资源简介

(共36张PPT)
第七单元 第5课
深度学习基本原理
清华版（中学）
通
1
学习目标
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
8
01
教学目标
（1）理解深度学习中层次性和顺序性学习的原理和重要性。
（2）认识深度学习在视觉、语言和图像生成等领域的典型应用实例。
（3）探讨深度学习强大建模能力的基础条件及其发展原因。
02
新知导入
图片辨析（哪一副不是AI生成的）
02
新知导入
图片辨析（哪一副不是AI生成的）
02
新知导入
这些神奇的效果背后都离不开深度学习，大家想不想知道深度学习是怎么做到的呢？
02
新知导入
深度神经网络通过 分层架构自动提取从低级到高级的特征，模拟人类感知系统的层次化信息处理机制，深度学习的核心在于自动发现并利用数据的 层次性 与 顺序性 ，这些正是现实世界的底层组织原则。
03
新知讲解
1
层次性学习
1. 世界的层次性本质
现实世界的语言、图像等由分层结构构成（如字→词→句、像素→边缘→物体），每一层模式依赖底层模式，理解世界需解析这种层次性。
03
新知讲解
1
层次性学习
2. 人类视觉系统的层次处理机制
从V1区提取线条到AIT区识别物体，大脑通过 逐层抽象 处理视觉信息，高效组合简单模式为复杂认知，节省神经元能耗。
03
新知讲解
1
层次性学习
3. 深度神经网络的层次学习能力
CNN通过 卷积层 逐级提取特征（低层：线条/色块→高层：物体轮廓），模拟生物视觉系统，实现从像素到语义的理解跃迁。
03
新知讲解
1
层次性学习
4. 层次表示的核心优势
鲁棒性 ：高层特征对底层变化不敏感；效率性 ：分层处理避免全像素计算，聚焦关键模式。
03
新知讲解
1
层次性学习
5. AlphaGo的层次性决策突破
通过CNN 分层整合棋盘局部特征与全局态势，克服传统算法“局部局限”，实现类人类的直觉式棋局评估。
03
新知讲解
1
层次性学习
6. 层次学习的普适意义
层次性不仅是数据的内在规律，更是智能系统高效理解世界的 通用范式 ，揭示了“简单单元→复杂认知”的统一路径。
03
新知讲解
1. 顺序性的普遍存在与核心价值
顺序是世界的 基础法则 （如语言序列“武松打虎”不可逆、图像结构“虎头在颈”不可乱），理解顺序性是实现智能的前提。
2
序列学习
03
新知讲解
2. 大语言模型的顺序学习突破
GPT等模型通过 长上下文建模 捕捉词序依赖，实现语义精确理解与连贯生成，奠定强大语言智能的基础。
2
序列学习
03
新知讲解
3. 图像中的顺序性学习需求
合理图像需满足 空间顺序约束 ，学习像素间的顺序关系是理解视觉内容的关键。
2
序列学习
03
新知讲解
4. 像素预测模型：借鉴语言建模
将图像生成视为“像素接龙”，用 自回归方式 （预测下一像素）迭代构建完整图像，探索顺序性学习的可行性。
2
序列学习
03
新知讲解
5. 扩散模型的创新与启发性
通过 从噪声到清晰 的逐步去噪过程，扩散模型将图像生成转化为对数据分布（黄色曲面）的逼近，直观体现顺序性学习。
2
序列学习
03
新知讲解
6. 顺序学习的技术延展与影响
扩散模型推广至视频（如Sora系统），将视频视为 三维像素序列 ，生成逼真动态内容，证明顺序性学习的跨模态潜力。
2
序列学习
03
新知讲解
3
总结
1. 深度学习的核心能力来源
深度学习的强大源于神经网络的 结构灵活性 与 大规模数据训练 ，使其能捕捉数据中复杂的层次性与顺序性模式。
03
新知讲解
3
总结
2. 智能的本质：对基础规律的学习
深度学习成功的关键是掌握数据的 根本规律 ——层次性与顺序性，这些是物理与符号世界的通用法则。
03
新知讲解
3
总结
3. 技术爆发的历史条件
尽管神经网络理论早熟，但其爆发依赖 21世纪的三要素 ：海量数据、强大算力（如GPU）、高效算法（如BP、Transformer），缺一不可。
03
新知讲解
思
考
与
讨
论
（1）AlphaGo通过卷积神经网络分层提取棋盘局部特征（如棋子布局）并逐层整合为全局态势评估，模拟人类棋手的“直觉式”大局观。
1.讨论AlphaGo是如何通过层次性学习来获得类似人类棋手的全局把控能力的？
03
新知讲解
思
考
与
讨
论
（1）因为自然图像的像素间存在强统计依赖（如边缘连续性、纹理一致性），其有效配置构成低维流形（子空间），噪声和无效组合则散布于高维空间之外。
2.如果一幅图片像素之间存在合理的顺序性，它一定存在于一个子空间内。思考一下这是为什么？
03
新知讲解
课
程
实
践
1. 如何设计有效的提示词来生成高质量“小男孩喝咖啡”视频？请分享3条关键技巧。
（1）动作与环境细节 ：添加具体动作（如“双手捧杯”、“吹气降温”）和场景（如“清晨书房”、“窗外阳光”），增强动态真实感。
（2）风格与氛围限定 ：指定视觉风格（如“写实风格”、“暖色调”）和情绪（如“悠闲”、“专注”），引导模型生成一致性内容。
（3）镜头与构图提示 ：使用专业术语（如“特写嘴唇接触杯沿”、“中景全身坐姿”），控制画面焦点和叙事节奏。
04
课堂练习
一、判断题。
1. 人类视觉系统是从高级语义向低级特征处理的。 ( )
2. 顺序性只存在于语言数据中，图像没有顺序性。 ( )
3. 卷积神经网络（CNN）通过分层处理模拟了人类视觉系统。 ( )
4. 扩散模型是通过逐步添加噪声来生成图像的。 ( )
5. 神经网络理论在20世纪已经成熟，但其发展需要21世纪的数据和算力支持。 ( )
×
×
×
√
√
04
课堂练习
二、选择题
1. 层次性学习的主要优势不包括：（ ）
A. 鲁棒性（高层特征对底层变化不敏感） B. 效率性（分层处理避免全像素计算）
C. 无需训练数据 D. 模拟人类感知系统
2. AlphaGo实现全局棋局评估的关键技术是：（ ）
A. 支持向量机（SVM） B. 卷积神经网络（CNN）的分层整合 C. 决策树 D. 贝叶斯网络
3. 大语言模型（如GPT）的核心突破是：（ ）
A. 处理图像数据 B. 长上下文顺序建模 C. 无需预训练 D. 使用模拟信号
4. 扩散模型生成图像的过程是：（ ）
A. 从清晰图像添加噪声 B. 从噪声逐步去噪得到清晰图像
C. 直接生成像素块 D. 使用规则库拼接图像
B
C
B
B
04
课堂练习
三、填空题
1. 深度学习的强大能力源于神经网络的 与大规模数据训练的结合。
2. 人类视觉系统从V1区到AIT区通过 处理信息，实现从线条到物体的识别。
3. GPT等大语言模型通过捕捉 依赖关系，实现长上下文的语义理解。
4. 扩散模型通过从 到清晰的逐步去噪过程生成图像。
5. 深度学习成功的关键是掌握数据的两个根本规律：层次性和 。
结构灵活性
逐层抽象
词序
噪声
顺序性
05
拓展延伸
1.脑科学的层次处理证据 ：视觉皮层（V1→V4→IT区）的神经科学研究证实，大脑通过分层抽象处理信息（如从边缘到物体），为深度学习架构提供生物依据。
05
拓展延伸
2.流形学习与子空间理论 ：自然数据（如图像）存在于低维流形中，流形学习旨在从高维观测中恢复其本质结构，解释深度学习为何能有效学习数据分布。
05
拓展延伸
3.多模态学习中的层次与顺序 ：模型（如CLIP）通过分层编码提取单模态特征（图像纹理/文本语法），再通过时序交互（注意力机制）融合跨模态语义，实现统一理解。
06
课堂总结
1
层次性学习
2
序列学习
3
深度学习的核心能力来源
4
总结
5
进行相关知识拓展
1
2
3
4
5
深度学习基本原理
07
板书设计
深度学习基本原理
1、层次性学习
2、序列学习
3、深度学习的核心能力来源
4、总结
5、进行相关知识拓展
课后作业。
1、请分析这种跨领域成功背后的共同原理，并推测顺序性学习还可能应用于哪些新领域？
08
课后作业
（1）跨领域成功的共同原理 ：顺序性学习通过建模数据中的时空依赖关系（如语言序列、像素空间关联），揭示结构化生成的通用范式。
潜在新领域 ：
分子设计 （如蛋白质序列生成）
工业流程优化 （如供应链时序调度）
气候建模 （如气象数据时空预测）
1.请分析这种跨领域成功背后的共同原理，并推测顺序性学习还可能应用于哪些新领域？
https://www.21cnjy.com/recruitment/home/fine

展开更多......

收起↑