1.提高信息意识，认识神经网络在信息处理中的重要性。
2.增强计算思维，理解神经网络模型构建与算法实现的过程。
3.激发创新意识，探索深度学习在解决实际问题中的应用与可能性。重点难点及解决办法重点：神经网络的基本结构和工作原理，深度学习的基本概念。
难点：理解神经网络中的权重和激活函数的作用，掌握深度学习的训练过程。
解决办法：
1.利用直观的图示和动画，展示神经网络各层的结构和信息传递过程，帮助学生形象理解。
2.通过具体案例，如手写数字识别，让学生动手实践神经网络的构建和训练，加深对权重和激活函数作用的理解。
3.采用问题驱动的教学方法，引导学生探讨深度学习在现实中的应用，从而突破对训练过程的认知难点。
4.设计分层练习，针对不同层次的学生，提供难易程度不同的任务，确保每个学生都能在原有基础上得到提升。教学资源准备1.教材：确保每位学生配备《信息技术人工智能初步》教材。
2.辅助材料：准备神经网络结构图、激活函数图像、深度学习应用案例视频等。
3.实验器材：若安排实验，提前准备计算机、编程软件及网络环境。
4.教室布置：划分教学区、实验操作区，确保学生分组讨论与操作的空间。教学过程设计1.导入环节（5分钟）
-创设情境：播放一段人工智能在医疗、自动驾驶等领域的应用视频，让学生直观感受神经网络与深度学习技术的实际应用。
-提出问题：询问学生是否了解人工智能，以及人工智能背后的技术支撑是什么，引导学生思考并激发学习兴趣。
2.讲授新课（20分钟）
-讲解神经网络基本概念：介绍神经网络的发展历程、基本结构（输入层、隐藏层、输出层）及工作原理。
-用时：5分钟
-演示神经网络案例：通过实际案例（如手写数字识别）展示神经网络的构建和训练过程，让学生理解权重和激活函数的作用。
-用时：10分钟
-引入深度学习概念：讲解深度学习在神经网络基础上的扩展，以及其在实际应用中的优势。
3.巩固练习（10分钟）
-分组讨论：将学生分成小组，讨论练习题中的问题，促进学生对知识的深入理解。
4.师生互动环节（10分钟）
-课堂提问：针对讲解内容，教师提出问题，鼓励学生积极回答，检查学生对知识点的掌握情况。
5.解决问题及核心素养能力拓展（10分钟）
-问题解决：针对学生在练习中遇到的问题，教师进行解答，引导学生运用所学知识解决问题。
-核心素养拓展：通过讨论神经网络与深度学习在现实生活中的应用，激发学生的创新意识，提高信息意识和计算思维。
6.总结环节（5分钟）
-教师对学生本节课所学内容进行简要总结，强调神经网络与深度学习的重要性，以及在实际应用中的广泛前景。拓展与延伸1.拓展阅读材料：
-《深度学习》（IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville著）：该书详细介绍了深度学习的理论基础、算法实现及其在各领域的应用，适合对深度学习有更深入了解需求的学生。
-《神经网络与深度学习》（邱锡鹏著）：本书系统地讲解了神经网络的基本原理和深度学习的关键技术，适合希望深入掌握神经网络的学生。
2.课后自主学习和探究：
-探究深度学习在不同行业中的应用案例，如医疗影像分析、语音识别、自动驾驶等，分析其对社会的影响和价值。
-让学生尝试使用Python中的TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，实现一个简单的神经网络模型，如线性回归或逻辑回归，并通过实验观察模型训练过程中的权重变化和损失函数的收敛情况。
-鼓励学生参与学校或社区的人工智能竞赛，将所学知识应用于实际问题解决，锻炼实践能力和团队协作能力。
-探索神经网络的可解释性，了解当前在神经网络解释性方面存在的问题和研究者们的解决方案，如注意力机制、特征可视化等。
-学生可以尝试阅读并理解一篇关于深度学习最新研究进展的论文，提取关键信息，并向同学进行汇报和讨论。内容逻辑关系①神经网络基本概念
-知识点：神经元、权重、偏置、激活函数、前向传播、反向传播
-重点词：感知机、多层感知机、梯度下降
-重点句：神经网络通过模拟人脑神经元的工作方式来处理信息