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项目九
了解手写数字识别
——体验人工智能
第四课时
评估手写数字识别模型并开展应用
■教材分析
“评估手写数字识别模型并开展应用”这一小节，通过用Test集合评估最终模型的识别正确率，引出人工智能的人脸识别、指纹识别等识别技术。这些技术的应用将对我们的社会发展有作怎样的作用和影响。
■教学目标
1、知识和技能
了解人工智能的作用和影响。
2、过程与方法
通过评估手写数字识别模型并开展应用，了解人工智能的作用和影响。
3、情感态度与价值观
（1）了解手写数字识别的核心技术———机器学习，感受人工智能技术。学生通过了解人工智能和机器学习的含义、应用及作用，提升对人工智能技术作用的认识，发展信息社会责任；
（2）通过学生通过使用
Ｐｙｔｈｏｎ
及其第三方工具进行手写数字识别学习过程的体验，在完成项目的过程中了解人工智能解决问题的思想方法，促进计算思维的形成与发展。
■教学重点：
了解人工智能的作用和影响。
■教学难点：
了解人工智能的作用和影响。
■教学准备
计算机教室，Python,投影机。
■教学过程：
一、评估手写数字识别模型
整个训练结束之后，可以用Test集合评估最终模型的识别正确率。每个测试样本送入模型后，模型会识别出一个结果。如果这个结果和标注信息一致，就是正确的；反之，就是错误的。通过以下代码以输出最终模型对10000测试图片进行识别的正确率。迭代次数为10000次时，最终模型的别正确率通常在99%以上。
二、未知样本的识别过程
识别正确率经评估达到要求的模型，就可以作为识别器，应用于对未知样本的识别。具体过程如图所示。
思考与讨论
1.为什么需要对样本进行标注？训练样本和测试样本的标注各有什么用处
2.除了识别正确率外，还有什么指标可以评价模型的优劣？
3.用Test集合评估出的正确率就是现实情况中的正确率吗？
三、手写识别应用
手写数字识别是一个分类问题，一共有10个类别。在深度学习的卷积神经网络中，一般不会直接给出该样本是哪个数字的结论，而是会给出该样本是各个数字的可能性即概率分别有多大，然后根据实际需要去判定结果。一般来说，概率最大的那个类别就会被认为是当前样本的识别结果。
手写数字识别已经被应用于邮政编码、财务报表、银行票据等的自动识别，极大地节省了人力和物力，提升了工作效率。手写汉字识别也取得了重大突破，如可识别手写汉字地址的“基于多源信息融合的邮件分拣关键技术及应用”就荣获了2015年上海市科技进步一等奖，被广泛应用于邮件的自动分拣。
近年来，除了手写数字识别和手写汉字识别外，人脸识别、指纹识别、物体识别等图像识别技术也均有了较大发展，识别准确性得到大幅提升，如下图1和图2所示。这些识别技术在导航、家居安防、生理病变研究、天气预报、环境监测等许多领域都有着广泛应用，既推动了相关领域的智能化跃升，也悄然改变着人们的生活方式和思维方式。
指纹识别
花卉识别
思考与讨论
1.日常生活中，你还知道哪些应用或产品的背后有着人工智能的支持？
2.人工智能在推进社会发展的同时，也带来了挑战。作为学生，应该如何规划人工智能时代的未来生活？应该重视哪些：技能、素养的学习和培养？可以采用哪些有效的学习方式？
四、人工智能的作用和影响
人工智能是引领未来的战略性技术，是国际竞争的新焦点。世界主要发达国家都已将发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。中国也已围绕人工智能出台了相关规划和政策，对人工智能核心技术、顶尖人才标准规范等进行了部署，以加快促进人工智能的技术和产业的发展。
人工智能将人从枯燥的劳动中解放出来，越来越多简单、重复、危险的任务可以由机器完成，它还能够比人做得更快、更准确。一些程式化、重复性、仅靠记忆与练习就可以掌握的工作，未来将逐步被智能机器取代或改变。例如，在一些医院中已经开始由手术机器人为病人做手术(图3)。又如，当机器翻译取得根本性突破后，大多数人类翻译工作可能会被机器部分或完全取代。人工智能在教育、医疗、金融养老、环境保护、城市运行等领域的广泛应用，能够全面提升人们的生活品质，引发经济构的重大变革，实现社会生产力的整体跃升，并给人们的生产生活方式和思维模式带来革命性变化。
日常生活中应用人工智能的特别多，例如Siri、微软小娜、智能音箱、AI美颜、iPhoneX的人脸识别等都应用了人工智能的技术，还有一些我们目前没有接触到的东西，例如无人驾驶、机器人诊病、AlphaGo
Zero等。
但是，人工智能又是一种影响面极广的颠覆性技术，它可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题。例如，设计者和生产者在开发人工智能产品的过程中，并不能准确预知被开发产品可能存在的风险。又如，用于安防或金融的人工智能系统一旦遭到攻击，其学习算法或决策结果被破坏或篡改，后果可能是毁灭性的。近期人工智能的发展建立在大数据的信息技术应用之上，这又不可避免地涉及个人信息的合理使用问题，而且人工智能技术的发展也让侵犯个人隐私的行为变得更为便利。如何保障个人隐私不被侵犯，已写入议事日程。
五、课后作业
探究无人驾驶汽车的伦理问题。
无人驾驶汽车的发展，除了技术因素外，还面临着很多伦理挑战。例如，车辆在无法避免事故的极端条件下，是优先保护车内乘客还是优先保护路上行人？如果车辆在无人驾驶过程中发生事故，应该由制造商、车内乘客还是车主来承担责任？请以小组为单位，选择一个伦理问题开展探究。每位小组成员代表一种身份（如汽车制造商、车主、车内乘客、路上行人、交通警察、保险公司员工等），从各自的身份和立场出发，阐述自己对该问题的理解，并提出解决方案。
print("测试正确率为%g"%accuracy.eval(feed_dict={x:MNIST.test.images,
y_:MNIST.test.labels,keep_prob:1.0}))
21世纪教育网
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精品试卷·第
2
页
（共
2
页）
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"http://21世纪教育网(www.21cnjy.com)
"
21世纪教育网(www.21cnjy.com)(共29张PPT)
第四课时
评估手写数字识别
模型并开展应用
信息技术沪教版
必修1
项目九
了解手写数字识别
——体验人工智能
二、未知样本
的识别过程
三、手写识别应用
四、人工智能的作用和影响
一、评估手写数
字识别模型
目录
五、课后作业
一、评估手写数字识别模型
整个训练结束之后，可以用Test集合评估最终模型的识别正确率。每个测试样本送入模型后，模型会识别出一个结果。如果这个结果和标注信息一致，就是正确的；反之，就是错误的。
Test集合评
通过以下代码以输出最终模型对10000测试图片进行识别的正确率。迭代次数为10000次时，最终模型的别正确率通常在99%以上。
二、未知样本的识别过程
0
1
9
…
…
8
1.8%
94.3%
0.9%
…
样本
可能性
识别器
识别结果
1.为什么需要对样本进行标注？训练样本和测试样本的标注各有什么用处。
2.除了识别正确率外，还有什么指标可以评价模型的优劣？
3.用Test集合评估出的正确率就是现实情况中的正确率吗？
三、手写识别应用
手写数字识别是一个分类问题，一共有10个类别。在深度学习的卷积神经网络中，一般不会直接给出该样本是哪个数字的结论，而是会给出该样本是各个数字的可能性即概率分别有多大，然后根据实际需要去判定结果。一般来说，概率最大的那个类别就会被认为是当前样本的识别结果。
01
邮政编码
02
财务报表
03
银行票据
04
其它

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