理解决策树方法“按照特征逐步分支判断”的基本思想，认识根节点、内部节点、叶节点、判定条件等核心概念，了解决策树在分类、规则生成和辅助决策中的典型应用。
能够从实际场景中理解复杂决策如何被拆解为多个判断步骤，能够初步分析不同特征为什么会成为分裂依据，并能根据一棵决策树解释最终判定结果。
培养学生用清晰规则表达复杂判断的意识，理解可解释性在人工智能中的重要价值，增强面向实际场景进行规则分析和决策表达的能力。
通过图像识别、语音识别、自动驾驶等案例，引导学生理解神经网络的基本工作原理，认识神经元、层次、激活函数、权重等概念，了解神经网络的训练过程和反向传播算法。
重点讲解神经网络如何通过梯度下降法进行训练，如何利用反向传播算法调整网络权重，使得网络输出更接近目标值。帮助学生理解训练数据对神经网络学习能力的影响，理解如何通过迭代优化模型。
结合图像识别、自然语言处理、推荐系统等应用，说明神经网络方法在人工智能中的广泛应用。帮助学生理解神经网络如何利用大量数据学习，提取高维特征并实现智能预测。
图像识别是神经网络非常典型的应用。系统通过训练大量的标注图像，学习图像的特征并从中提取高层信息，从而能在输入新图像时准确识别其中的物体或场景。
这个案例帮助学生理解神经网络如何在不需要人工提取特征的情况下，通过自动学习高维特征来进行智能判断。学生可以直观看到神经网络的强大功能及其在计算机视觉中的重要地位。
自然语言处理（NLP）是神经网络在文本分析中的重要应用。通过训练神经网络理解词汇、句子结构和语义关系，神经网络能够进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
这个案例帮助学生理解：神经网络并不是“认识某一张图”，而是通过大量样本总结出不同类别的共同特征。也正因为如此，分类算法在实际应用中往往依赖充足、清晰且标注准确的数据样本。
教学重点：神经网络的基本原理、神经元的学习过程、训练算法（梯度下降法和反向传播）、特征学习与模式识别。
教学难点：帮助学生理解神经网络训练中的误差反向传播过程及梯度下降的优化方法，同时认识到训练数据的质量对神经网络的影响。
采用“实例导入 + 视频讲解 + 数据学习分析 + 结果解释讨论”的方式组织教学。
通过图像识别和自然语言处理等场景，引导学生理解神经网络如何通过层次结构学习特征并进行智能预测。
给学生提供一个简单的分类问题，要求学生设计一个简单的神经网络模型，进行训练，并评估其效果。
学生通过分析神经网络的训练结果，讨论如何调整参数（如学习率、网络层数等）来优化模型性能。
任务1：描述神经网络的基本结构，并简述反向传播算法的原理。
任务2：列举两个现实中的神经网络应用场景，并说明系统可能依据哪些变量进行预测。
任务3：思考为什么神经网络能够处理复杂数据，如何保证其预测的准确性。