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课件网) 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）、 ... ...
