⑦AI可视化（高中）

课程介绍

本类别课程通过图形化手段帮助学生直观理解深度学习模型的结构与运行机制，提升抽象模型的感知能力。

实验一：多层感知机实战

项目介绍
通过图形化工具展示多层感知机（MLP）的结构、激活过程和前向传播流程，帮助学生理解神经网络的基本工作机制。

学习目标

• 理解神经网络的层结构与信息流动。

• 可视化学习过程，提升模型感知。

实验二：可视化理解CNN

项目介绍
展示卷积神经网络（CNN）各层特征图、卷积核和结果变化，帮助学生直观理解图像识别过程中的特征提取方式。

学习目标

• 掌握卷积层与池化层的功能与作用。

• 提高对图像特征处理的直观理解。

实验三：可视化理解GPT

项目介绍
利用可视化平台演示生成式预训练模型（GPT）中的注意力机制运作，帮助学生理解文本生成与语言建模的过程。

学习目标

• 学习GPT模型的结构和注意力机制

• 理解注意力机制在自然语言处理中的关键作用