单元六
第29课 手写数字识别
一、任务目标
识别手写数字并核对对错，能说明模型在「字迹潦草／相似数字」时容易怎样出错。
二、我们要学什么
- 手写数字数据集可观察特征
- 训练降低误差，推理给出类别
三、操作步骤
1浏览数字样本
2运行模拟训练
3手写数字并识别
4反思错误样本
四、网页体验
网页体验：手写数字样本
点击数字样本放大预览（本地硬编码灰度）。
网页体验：模型训练（模拟）
点开始训练，观察损失下降与准确率上升曲线。
网页体验：手写识别
在画布手写数字，点识别看预测结果。
五、知识点讲解
手写数字识别把笔迹图像变成可分类的特征再判 0–9。字迹潦草或外形相近时更容易错。
- 能用自己的话复述：输入是什么、按什么规则变、输出应怎样。
- 练习时改一处、看一处，确认现象和概念对得上。
先弄清本课输入与输出，再进编程练习对照现象。
六、课堂练习
先完成两道正误判断，再做其余题目；选出后点「检查」。
判断：只点体验按钮，说不清「AI 做了什么、人做了什么」。
判断：每完成一次体验，用一句话说清本课要点「认识 MNIST、训练与识别」，并区分生成结果与你的判断。
MNIST 一类数据用于？
训练过程希望？
推理是指？
七、本节小结
第29课「手写数字识别」：先场景、再体验、后反思。