深度学习读书报告 - 上传百度文库
《深度学习》读书笔记
《深度学习》读书笔记深度学习是一种课堂变革的理念和课堂教学设计的思路。
所谓深度学习，就是指在教师指引下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。
在这个过程中，学生掌握学科的核心知识，理解学习过程，把握学科的本质及思想方法，形成积极内在的学习动机、高级的社会性情感、积极的态度、正确的价值观，成为极具独立性、批判性、创造性、又有合作精神，基础扎实的优秀学习者，成为未来社会历史时间的主人。
深度学习是发展学生核心素养的有效途径，深度学习过程着眼于学生对所学内容整体的理解，促进学生知识的建构和方法迁移，病有助于学生高阶思维的发展，让学生在解决问题过程中提高核心素养读书时代学习是一场马拉松，大家都在同一条跑道，跑得快的就赢，内容和标准固定，一套学习方法能打天下。
工作后发现学习是一场足球赛，大家都在跑，大方向明确，但具体每一刻的竞争形式千变万化，你甚至不知道下一刻谁是你的对手，需要有扎实的基础，和灵活多变的适应能力，因时制宜的学习方法才是王道。
这本由日本认知科学、发展心理学、语言心理学的专家今井睦美所写的《深度学习》一书，从认知科学的角度重新帮助我们理解“学习”这件事，更新“知识观”，剖析专业达人的学习习惯，正是成年人需要了解的更灵活又更核心的学习方法。
深度学习的教学设计在于精心设计问题情境和学习任务，引发学生的认知冲突，组织深度探究的学习活动，关注对学生的持续性评价。
数学学科的核心内容是指数学学科领域中具有共同要素的主要内容和关键内容。
这是书上的话值得细品在前段时间的复习课中，被指出自己对学科本质的感知不强，在其中数学的本质是什么确实是做为一个新教师需要不断去摸索的东西。
后来细想，数学的本质知识便是学生能在种种繁琐的知识中能够都能总结出的同一类知识点，比如在数的大小比较时，学生能明确数是由个数及其计数单位组成，所以在进行数的大小比较时，学生可以明确在计数单位相同的情况下，比较的是个数的大小，比如5和7，计数单位都是几个一，所以可以直接比较前面的个数，5是有5个，7是有7个，而且这样的比较在进行单位换算中体现也比较明确，比如4厘米和2分米可不可以直接比，不可以，也是因为单位不同。
《深度学习》读后感2
《深度学习》读后感
我们正处在急剧变化的社会里，面对未来社会的发展，谁都必须具备现代知识社会的“生存能力”——广博的知识、灵动的思考，以及敢于直面课题，通过主体的参与、同他者的写作，智慧地解决课题的能力。
“深度学习”正是在这种要求下应运而生的新型学习范式。
“深度学习”是21世纪学校改革的风向标，也是我国教育部“新课程改革”以来一直倡导的教育方针。
对于一线教师而言，要实现“深度学习”，可以从以下三个方面着手：
第一，从聚焦“教”转向聚焦“学”。
当今的课堂教学，应抛弃以往那种教师传递信息、学生接收巩固的方式，而是为每一个儿童提供积极参与、并能诱发学习兴趣与体验的“学习场”。
第二，从聚焦“个人学习”转向“协同学习”。
“深度学习”并非单纯意味着教学内容与教学方法的更新，更是意味着构成整个教育的根基——学习观——的转型。
知识的整合需要基于“协同的过程”，通过小组探究等多种方式使学生对所学知识加深理解、掌握运用。
第三，从聚焦“教案”转向聚焦“学案”。
教案不过是教师预先设想的一则故事，在实际的教学中，不同学习者会产生不同的学习故事，即教师要临机应变展开有效教学。
深度学习读后感
深度学习读后感教师要在备课时明确教学目标，确定学生需要达到的标准。
这不仅有助于教师更好地组织教学内容，还能让学生更清晰地了解自己需要研究的知识和技能，更好地参与到研究中来。
二、多样化的教学策略教学策略是教师在教学过程中所采用的方法和手段，是实现教学目标的重要手段。
在DELC模式中，教师需要采用多样化的教学策略，以满足不同学生的研究需求。
1、启发式教学启发式教学是一种基于问题解决的教学方法，能够激发学生的思考和探究欲望，让学生更加主动地参与到研究中来。
在启发式教学中，教师需要提出具有挑战性的问题，让学生自主思考和解决问题，从而促进学生的深度研究。
2、合作研究合作研究是一种通过小组合作来促进学生研究的方法。
在合作研究中，学生可以相互交流、协作，共同解决问题，从而提高研究效果。
教师需要在教学中创造合作研究的机会，培养学生的团队合作精神和协作能力。
三、有效的评价方法评价是教学过程中不可或缺的一部分，能够帮助教师了解学生的研究情况，指导教师的教学改进，同时也能够激励学生的研究动力。
在DELC模式中，教师需要采用有效的评价方法，以确保学生的深度研究。
1、形成性评价形成性评价是一种通过教学过程中的反馈和评价来指导学生研究的方法。
在形成性评价中，教师需要及时给予学生反馈，帮助学生及时调整研究策略，提高研究效果。
2、终结性评价终结性评价是一种在研究结束后对学生研究成果进行评价的方法。
在终结性评价中，教师需要综合考虑学生的研究成果、研究过程和研究态度，以全面评价学生的研究情况。
我们需要反思自己的教学方式是否适合学生的研究特点和需求。
教师应该灵活运用不同的教学方法，例如讲授、讨论、实验等，以满足学生的多样化研究需求。
在教学过程中，教师还应该关注学生的情感态度和价值观的培养，通过启发式教学、案例教学等方式，引导学生积极参与课堂活动，培养他们的创新思维和实践能力，促进学生的全面发展。
4、关注学生的研究过程教师备课时需要考虑到学生的研究过程，关注学生的研究情况，及时调整教学策略。
《深度学习》读后感作文
《深度学习》读后感作文最近读了一本书《深度学习》，读完有如下收获：第一；关于焦虑。
我们感慨每天时光匆匆，特别焦虑，因为我们做的事情都是繁琐的，肤浅，事物性的没有创造价值的，所以没有成就感。
如何改变呢，首先少看社交软件，保持专注。
其次，少干繁琐的简单事情，多做有挑战的事情，激发潜力创造力，享受创造的乐趣。
有句话特别好，娱乐其实不能带来快乐，真正带来快乐的应该是工作，工作后实现目标的那种欢快感是娱乐不能给予的。
第二：关于努力。
很多人会觉得生命苦短，还是及时行乐比较好，差不多的了得过且过吧。
生活迫使我们不得不努力，如果不努力还能过的不错因为有人替你努力过了，所谓的岁月静好一定是有人替你遮挡了风雨。
如果很幸运有人替你遮挡了风雨你不应该一味享受而忘记前进，毕竟谁的遮挡都不可能太长时间，即使能遮挡一生一世，几生几世，也不意味着你可以放弃努力，你更应该在高起点上创造新高。
论文学习：陶艺在小学美术教学中存在的问题及解决措施。
摘要：中国陶艺文化历史悠久，是中华民族传统文化一颗璀璨的明珠。
在小学阶段开设陶艺课程对于青少年儿童传承民族文化具有重要意义。
在这十几年里，陶艺在小学美术教学实践中取得一定成果的同时也存在着一些问题。
通过借鉴国内小学陶艺课程相关研究及本人实践考察，针对这些问题我提出了一些解决措施。
关键词：陶艺；小学美术；教学；综合素质。
陶艺作为一门综合性的艺术更突出体现了这些美术的特性。
陶艺融入小学美术教学能够促进小学生综合素质全面发展，是素质教育观念下对小学美术教育的必然要求。
一、陶艺在小学美术教学中存在的问题通过调研各地小学美术课程中开设了陶艺课程，目前小学陶艺课取得一定的效果的同时也存在以下几个方面的问题。
（一）课程内容定位不明确对于我国历史文化悠久的陶艺来说需要学习的内容非常多。
我通过翻阅不同出版社出版的小学陶艺课程课本与听取部分小学陶艺课程，我发现多数还是符合新课改要求，结合小学生身心发展设置课程内容。
《深度学习》读后感
《深度学习》读后感大家都说“教师是这个世界上最崇高的职业。
”当然，作为一名老师，在教导自己的学生的同时，也要经常反思自己，寻找自己做的不足的地方，在空余时间去看一些书，提高自己的能力，去学习如何更好的教导自己的学生，如何更好的讲知识传授给自己的学生。
读了这本《深入学习》，我深有体会，想了很多，有了很大的收获。
首先，深入学习这个概念是教育界提出的一个重要概念，它指出我们每个人都要深入理解学习知识，在理解的同时，要去深入体会，并且由一个知识联想到另外一个知识，学习举一反三，学会把自己学习到的知识点运用到生活之中去，让学习的知识真正为我们的生活提供帮助。
而我们作为一名，人民教师，所做到的深入学习也指我们深入了解我们的学生，时刻关注我们的学生的学习情况，鼓励他们积极主动的学习，让他们采取正确的学习态度，让他们在学习的时候不断的探索，不断的反思自己和不断的去用自己学到的知识进行创造。
当然，我作为一名初中体育老师，在深入学习方面，也有很多需要做到的地方，这个年龄段的孩子们，正是长身体的时候，我要教导他们正确的健康的运动管，不能让他们有一些错误的健康想法，例如一些女学生的节食减肥、男学生的过度运动等。
培养学生们有个好的运动概念，并且让同学们深入了解运动，去体会学习体育知识，深入了解。
在《深入学习》这本书中，讲到了一个很关键的问题，我深有体会。
那就是，深入学习并不是一味地去追求学习内容的深度和难度，它并不是说学习的内容越有深度越好，你学习的东西越难越好，它指的是让学生们真正的参与思考，去真正理解学习的知识，并且得到这些学习的好方法。
而不能把一些东西孤立出来，单独的进行学习，进行记忆，让自己学习的知识只是停留在表层，并没有学到知识的真谛，就像在体育锻炼上，如果只是看着别人是怎么做的，就模仿别人的动作去做，那么一定不会有很好的锻炼，所学习的运动项也并没有什么实质性的帮助，如果要把运动放在比赛上，都只是一些三脚猫的功夫，不能有实质性的帮助。
深度学习心得范文
深度学习心得范文一、引言深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破和应用。
在我学习深度学习的过程中，我深刻认识到了深度学习的强大能力和广阔前景，也对深度学习领域的研究和应用产生了极大的兴趣。
在这篇心得中，我将结合自己的学习和实践经验，分享我对深度学习的认识和思考。
二、理论学习在深度学习的理论学习方面，我首先了解了神经网络的基本原理和结构。
神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元层组成，每个神经元接收上一层神经元的输出作为输入，并进行加权求和和激活函数等操作，最后输出结果。
深度学习通过不断深化神经网络的层数，提高网络的表示能力，从而实现更复杂的任务。
我还学习了深度学习中常用的优化算法，如梯度下降、RMSProp 和Adam等。
这些优化算法能够帮助神经网络高效地学习和优化模型的参数。
同时，我也了解了深度学习的常见模型和架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
这些模型在图像分类、序列问题和生成任务等方面表现出色，广泛应用于实际场景中。
在深入学习理论的过程中，我深刻认识到深度学习的核心思想是从数据中学习，并且需要大量的数据和计算资源支持。
深度学习是一种端到端的机器学习方法，不需要人工提取特征，通过神经网络自动学习数据的特征，并从中进行高级表示和决策。
这种数据驱动的特点使得深度学习在处理大规模数据和复杂任务时具有巨大优势。
三、实践探索除了理论学习，我也进行了一些深度学习的实践探索。
我首先在图像分类问题上进行了实践，使用了深度学习库Keras和TensorFlow 来搭建和训练卷积神经网络模型。
通过对已有的图像数据集进行训练和测试，我深刻感受到了深度学习模型的高准确率和泛化能力。
在图像分类实践中，我还尝试了迁移学习的方法。
通过将预训练的卷积神经网络模型作为特征提取器，我可以在较小的数据集上进行训练，并获得较好的效果。
《深度学习》读后感
《深度学习》心得体会任庄小学刘苏红这个暑假，我读了《深度学习》这本书后，感受颇深。
首先，我意识到无论是人工智能的学习还是基础教育领域的学习都必须要系统化。
任何“碎片化的知识”必须被理性梳理并建构起系统化的秩序，才能显示出知识的力量。
做为一个老师我深有感触，当给学生讲解题的时候，提出一个问题学生回答不出来，并不是他们真正的不会，而是他们大脑遗忘了，觉得并没有学过这个知识点。
之所以遗忘就是因为学习的知识是零碎的，不成体系。
碎片化的知识当然容易遗忘。
因此在教学中想让自己的教学有深度就需要引导学生将知识系统化，形成一个知识网络，在遇到问题时能够迁移到新的情境中去解决新问题。
其次，在小学教育阶段中我们的核心素养就是培养全面发展的人。
同时我们的课程目标也是培养学生的“四基四能及三会”的能力。
其中三会指的是用数学眼光观察世界，用数学思维思考世界，用数学语言表达世界。
也就是让学生学会深度思考，当然学生怎么样学会深度思考取决于教师深度教的基础上。
无论是深度学习还是深度教学关键在于问题的统领。
问题该如何设置达到深度教学就需要老师做到深刻把握教学本质、深度剖析教学过程、深入挖掘数学思想、深层揭示数学联系。
教的效果的好坏很大程度上取决于对自己所教的数学知识内容的理解情况。
因此教师研究教材，理解教材然后提出问题引导学生在问题基础上发现问题解决问题就尤为重要。
以“问题”来回应问题，以“追问”来理清思路。
在教学过程中需要我们以问题为导向帮助学生形成系统化的知识，达到我们的深度教学最终体现出教育的核心素养。
总之，深度学习是对学生学习一种较高要求，亦是对教师提出了更高的要求。
作为教师的我们只有深度钻研、深度反思，即深度教学才能促成学生努力学习，学会学习、享受学习，最终达到深度学习的最佳状态，让学生真正在学习中快乐成长。
深度学习心得
深度学习心得深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过多层神经元的连接和权重调整，实现对数据的高级表示和处理。
在过去的几年中，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的进展，并在许多任务上超越了传统的机器学习方法。
在我学习深度学习的过程中，我总结了以下一些心得体会。
首先，对数学基础的要求较高。
深度学习的理论基础涉及了许多数学知识，如线性代数、概率论和微积分等。
对于初学者来说，掌握这些数学基础是必不可少的。
了解矩阵运算、向量空间、概率分布等概念，能够帮助我们更好地理解深度学习模型的原理和算法。
其次，深度学习需要大量的数据和计算资源。
深度学习的模型通常包含大量的参数，需要大规模的数据来训练和调整参数。
同时，深度学习对计算资源的要求也很高，特别是在训练大规模的模型时。
因此，对于学习深度学习的人来说，掌握数据处理和分析的技巧，以及运用GPU等计算资源的能力是非常重要的。
另外，深度学习的模型往往比较复杂，需要耐心和细心来调整和优化。
调整模型的参数、选择合适的激活函数和优化算法，都需要进行大量的实验和反复尝试。
有时候，微小的改动可能会带来意想不到的效果，所以需要耐心和细心地进行实验和调整。
此外，深度学习的应用领域非常广泛，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
在学习深度学习时，我们可以选择自己感兴趣的领域进行深入研究和实践，这样不仅能够提高自己的学习兴趣，也能够更好地理解和应用深度学习算法。
同时，深度学习的发展非常迅速，新的模型和算法不断涌现。
因此，学习深度学习需要不断地保持更新，关注最新的研究成果和进展。
阅读相关的论文和参加学术会议可以帮助我们了解最新的研究发展，同时也有助于我们扩展思路和思考问题的角度。
在学习深度学习的过程中，我还发现了一些学习方法和技巧，对于初学者可能会有所帮助。
首先，我建议从入门的教材和教程开始学习，了解深度学习的基本概念和算法。
《深度学习》读书心得
《深度学习》读书心得《深度学习》读书心得1一本书围绕深度学习展开探讨，共分为十章，从核心素养到深度学习概念本体，再至实践案例，较为系统全面。
深度学习着眼于学生“怎样进行学习”，强调学习的焦点在于如何使得学生学会学习、思考与创造，能够运用所学知识解决实际生活中面对的问题，旨在培育学生成为“探究者”与“思考者”，而非“记忆者”，关注学生素养的培养。
核心素养的提出引起了传统教育的质变,对传统课堂教学产生了巨大冲击和影响，核心素养是指学生应当具备的，能够适应终身发展和社会发展需要的必备品格和关键能力，因此，核心素养与深度学习息息相关、相辅相成。
那么，在美术课堂教学中,教师应当如何引导学生进行深度学习呢?以下是我的一些思考，其一，设计研究性问题，调动学生的学科学习思维;其二，组织合作活动，强化学生的学习体验;其三，巧用多媒体手段，营造良好的学习氛围;其四，启动鉴赏程序，渗透美育思想;其五，延伸生活实践，培养学生的学科核心素养。
我们倡导“有效教学”，深度学习便是一种有效的'教学模式。
在核心素养视域下的美术课堂教学中，教师应当构建深度学习的教学模式，优化课堂教学效果，促进学生综合素养的发展。
《深度学习》读书心得2最近这段时间，我发现我带的班级里有个别学生有厌学的情绪，经过与学生和家长的沟通，发现他们觉得读书没有意思，甚至于觉得来学校学习得写作业是件很辛苦的事。
针对于这种情况，我特意召开了一次班会课，希望让他们意识到学习的重要性，但是效果不佳。
所以我想找本书来看看，看看能不能找到一种一种方法和策略帮我走出这困境。
自从我读了《深度学习的7种有力策略》后，我意识到自己用错了方法，想要他们对学习感兴趣就得激发学生对学习的由衷热爱，而这本书里的几种策略正好可以激发学生的学习热情，让我的课堂如同枯木逢春充满活力。
我们常常烦恼怎样激发学生的学习热情，其实孩子们本身就有着学习热情，只是我们没有辨认出来并且忽视了他们的存在，从而阻碍了学生们的学习热情。
《深度学习》读书心得
《深度学习》读书心得深度学习，是师生共同经历的一场智慧之旅。
带着带着一种美好的憧憬，我开启了学习的旅程。
通过阅读让我揭开了“深度学习”的神秘面纱。
所谓深度学习深度学习是指在教师的引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义学习过程。
在此过程中，学生不仅形成了学科思维模式，还养成了合作精神、创新意识、公民素养、实践能力和责任担当意识及能力。
在全面深化课程改革的大势之下，深度学习是落实立德树人根本任务、实现学生发展核心素养的重要途径。
基于这样的高定位，作为思政教师的我们怎能不深入学习、思考、运用呢？一、深度学习是触及学生心灵的教学“深度学习是触及学生心灵的教学”，看到这句话时它深深的打动了我，也与我们近两年名师工作室的研究方向不谋而合，这更坚定了我学习、践行的信念和步伐。
苏霍姆林斯基曾经说过这样一段话：“著名的德国数学家F.克莱因把中学生比作一门炮，十年中往里装知识，然后发射，发射后，炮膛里就空空荡荡，一无所有了。
”形象的比喻何尝不是在说我们传统的教学，尤其是我们的道德与法治教学，我有种硬生生被打脸的感觉。
平日里的我们总是在要求学生背诵知识点，学生到底对知识有多少深刻的理解、感悟和体验，也许屈指可数，学生只是在中考的高压之下无奈的死记硬背。
这样的教学又会在学生的生命中留下些什么呢，它不就是小和尚念经有口无心吗，又何尝不是那空空如也的炮膛呢？我们的教学不一定要每节课都实现深度教学，当然也要在学生的生命里留下一些痕迹。
例如我在开展七年级上册《爱在家人间》一课时，首先我用一个“课前调查问卷”了解了学生对于相关知识的了解情况，通过前置先确定了学生的已有水平，知道了学生“在哪里”。
通过调查我发现初一的学生已经进入青春期，和父母之间的矛盾冲突较多，很难理性的感受到父母的爱和家庭的亲情。
根据学生的已有情况，我调整了教材的结构顺序，先通过典型案例摆出亲子矛盾，引起学生共鸣，走进学生内心，赢得主动。
《深度学习》读后感
《深度学习》读后感《深度学习》在我最初的认知中无非就是让孩子们深度探究，发挥他们的主体地位，把学习到的东西应用实践到生活之类的内容。
然而通过阅读，让我认识到“深度学习”是一场教学性改革，旨在推动课堂教学关系的深度调整和人才培养模式的重大变革、引领教学理念、教学方式、评价体系、教学组织管理制度等全方位的变革。
下面我将从“为什么要开展深度学习”、“什么是深度学习”、“如何开展深度学习”、“怎样推进深度学习”四个方面简单谈谈我读完这本书的感想。
一、我们为什么要开展深度学习我们之所以要开展深度学习，简单概括来说就是“既满足了自身的需要又符合时代的推进，更是顺应世界的潮流”。
“基于核心素养”教学改革的实现机制提出我国学生发展的核心素养。
面对中国要培养什么样的学生的时候，中国的回答是为了培养具有中国学生发展核心素养的创新人才而努力。
大量研究表明，在迅速变化的世界中取得职业和社会生活成功的关键，就是要拥有远大的志向和坚强的意志、批判性思考和问题解决能力，有效的沟通和协作能力以及学科思维、学习策略和积极的学习心向。
二、什么是深度学习深度学习是培养学生核心素养的重要途径，是触及学生心灵的教学，是教师充分发挥主导作用，是能最终实现理论价值和实践意义的学习。
教师培养学生达到“深度学习”的两个必要前提：一是教师要深刻理解学科育人的价值；二是在培养人的过程中能够理解差异，尊重差异。
坚持学习高难度的内容和选择学生感兴趣的主动活动可以引发学生的深度学习。
学生学什么与我们教师的教学目标脱不了关系。
教学的根本目的是立德树人，然而在目标的制定上，存在很多的误区，包括在自己的教学中也时常发生。
书中说道：“教学目标不是教师主观制定的，而是学生、教学内容以及活动的关联结果的表述”。
换言之，教学目标要真正作为引导教学活动、实施持续的教学评价的依据来发挥作用的。
书中列举了促使学生深度学习的五个基本特征：(1)联想与结构：即经验和知识的相互转化；(2)活动与体验：即学生的学习机制；(3)本质与变式：即对学习对象进行深度加工；(4)迁移和应用：即在教学活动中模拟社会实践；(5)价值与评价：即“人”的成长的隐形要素。
深度学习读后感读书笔记
深度学习，人生为数不多的好出路种种迹象表明，快速、简便、轻松的方式使人们避难趋易、急于求成的天性得到了放大，理智脑的潜能受到了抑制，而深度学习的能力几乎全部依赖高级理智脑的支撑。
我隐约看到：一小部分知识精英依旧直面核心困难，努力地进行深度钻研，生产内容；而大多数信息受众始终在享受轻度学习，消费内容。
如果我们真的希望在时代潮流中占据一席之地，那就应该尽早抛弃轻松学习的幻想，锤炼深度学习能力，逆流而上，成为稀缺人才，否则人生之路势必会越走越窄。
何为深度学习学习金字塔阅读金字塔请注意，遇到这种困难才是深度学习真正的开始！因为你必须动用已有的知识去解释新知识，当你能够把新学的知识解释清楚时，就意味着把它纳入了自己的知识体系，同时达到了可以教授他人的水平，并可能创造新的知识。
罗振宇曾提到他是这样学习的：“我每天要求自己写够五篇阅读心得，不用长篇大论，短短几个词就行。
因为真正的学习就像是缝扣子，把新知识缝接到原有的知识结构中，每天写五篇阅读心得就是逼迫自己原来的知识结构对新知识做出反应，然后把这些反应用文字固化下来，缝接的过程就完成了。
”浅层学习满足输入，深度学习注重输出。
从想法到语言再到文字，即将网状的思维变成树状的结构再变成线性的文字，相当于把思想从气态变成液态再变成固态——那些固态的东西才真正属于自己。
毕竟任何知识都不可避免地会损耗，并且这种损耗一直存在，如果不想办法把自己学到的东西固定下来，时间一长，这些知识就会烟消云散，留不下多少痕迹。
如何深度学习深度学习有以下3个步骤：（1）获取高质量的知识；（2）深度缝接新知识；（3）输出成果去教授。
这样的学习必然要放弃快学、多学带来的安全感，要耗费更多的时间，面临更难的处境，甚至还会“备受煎熬”。
但请一定相信：正确的行动往往是反天性的，让你觉得舒服和容易的事往往得不到好结果，而一开始你认为难受和困难的事才能让你真正产生收获，所以我们可以通过以下几个方法逐步改进。
《深度学习》读后感
《深度学习》读后感大家都说“教师是这个世界上最崇高的职业。
”当然，作为一名老师，在教导自己的学生的同时，也要经常反思自己，寻找自己做的不足的地方，在空余时间去看一些书，提高自己的能力，去学习如何更好的教导自己的学生，如何更好的讲知识传授给自己的学生。
读了这本《深入学习》，我深有体会，想了很多，有了很大的收获。
首先，深入学习这个概念是教育界提出的一个重要概念，它指出我们每个人都要深入理解学习知识，在理解的同时，要去深入体会，并且由一个知识联想到另外一个知识，学习举一反三，学会把自己学习到的知识点运用到生活之中去，让学习的知识真正为我们的生活提供帮助。
而我们作为一名，人民教师，所做到的深入学习也指我们深入了解我们的学生，时刻关注我们的学生的学习情况，鼓励他们积极主动的学习，让他们采取正确的学习态度，让他们在学习的时候不断的探索，不断的反思自己和不断的去用自己学到的知识进行创造。
当然，我作为一名初中体育老师，在深入学习方面，也有很多需要做到的地方，这个年龄段的孩子们，正是长身体的时候，我要教导他们正确的健康的运动管，不能让他们有一些错误的健康想法，例如一些女学生的节食减肥、男学生的过度运动等。
培养学生们有个好的运动概念，并且让同学们深入了解运动，去体会学习体育知识，深入了解。
在《深入学习》这本书中，讲到了一个很关键的问题，我深有体会。
那就是，深入学习并不是一味地去追求学习内容的深度和难度，它并不是说学习的内容越有深度越好，你学习的东西越难越好，它指的是让学生们真正的参与思考，去真正理解学习的知识，并且得到这些学习的好方法。
而不能把一些东西孤立出来，单独的进行学习，进行记忆，让自己学习的知识只是停留在表层，并没有学到知识的真谛，就像在体育锻炼上，如果只是看着别人是怎么做的，就模仿别人的动作去做，那么一定不会有很好的锻炼，所学习的运动项也并没有什么实质性的帮助，如果要把运动放在比赛上，都只是一些三脚猫的功夫，不能有实质性的帮助。
深度学习读后感
深度学习读后感Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】《深度学习的7种有力策略》这本书让我受益匪浅，该书作者是美国着名的教学改革专家Eric Jensen和LeAnn Nickelsen。
面对海量教学内容，教师怎样才能确保学生达到深入和持久的理解呢？为此，他们勾勒了深度学习（DELC），这是一种包含脑研究、标准和个体学习差异在内的教学模式，以帮助教师为深度理解和批判思维而教。
读后，让我印象深刻的是书中所阐述的DELC七个步骤：设计标准与课程、预评估、营造积极的学习文化、预备与激活先期知识、获取新知识、深度加工知识和评价学生的学习。
新课程标准要求：现代的教学模式以学生为主体，以能力培养为核心，以过程为线索，以发现为题，解决问题为形式，是学生主动获取知识，认识和解决问题的重要实践活动，在教学中，老师只有找准自己的角色定位，才能全面提高教学质量。
而DELC这一课程设计模板将简洁而清晰地体现自己的教学构想，丰富的加工活动将循着有序的操作步骤配合以直接可用的表单来展开自己的教学过程，也体现了以学生为主体的思想。
通过回味，思考，让我对这种教学模式有了更深的认识。
一、有效备课新课程要求教师拥有有效的教学理念，掌握有效的教学策略，引导学生有效学习，这就要求教师首先要进行有效备课。
对于教师而言，要想上好课，却必须要备好课，而有效备课自然而然成了有效上课的前提。
1、吃透教材对于教材，教师要敢于突破教师用书上的条条框框，打破陈旧的观点，敢于融入自己的独特见解，要根据课程内容结合学生实际对教材加以科学的、灵活的、有效的处理，合理地选择教学材料和教学资源。
只有这样，教师才会放手去改组教材，拓展教材，进而超越教材，让教材亲近学生，服务生活，从而保持教师自我处理教材的独立性和创造性。
2、确定目标新课标要求教师备课的有效目标必须把握三维目标，即结果性目标（知识与技能）、程序性目标（过程与方法）、体验性目标（情感态度与价值观）。
《深度学习》读后感
《深度学习》读后感深度学习是一种在人工智能领域中备受关注和应用的技术。
它通过模仿人脑神经网络的工作原理，实现了在大规模数据集上进行任务学习和自动特征提取的能力。
最近我读了一本关于深度学习的书籍，此文是对我读后感的总结和反思。
深度学习早期的理论基础可以追溯到上世纪60年代，但直到近年来才真正引起广泛关注。
深度学习的特点之一就是能够使用多层的神经网络结构进行学习和模型构建。
这种多层结构的优势在于可以从原始数据中学习高层次的抽象特征，这对于图像、语音和自然语言处理等领域的任务有着非常明显的优势。
在阅读这本关于深度学习的书籍时，我主要关注了它的应用领域以及在这些领域中取得的成果。
深度学习在图像处理中的应用尤为出色。
通过使用卷积神经网络结构，深度学习可以实现对图像中物体的识别和分类。
我曾经阅读过一些关于计算机视觉的研究论文，但是深度学习在这个领域中取得的成果仍然令我惊讶。
通过使用深度学习，研究人员们已经可以实现对复杂场景中物体的准确识别，诸如人脸识别、物体检测和图像语义分割等任务都取得了令人瞩目的进展。
此外，深度学习在自然语言处理领域也取得了重大突破。
自然语言处理是一项关于人类语言的研究任务，它包括机器翻译、文本分类和情感分析等方面的内容。
传统的自然语言处理方法往往需要手动设计各种特征和规则，但是深度学习可以通过学习大量文本数据直接进行特征提取和分类。
这种优势使得深度学习在文本分类、情感分析和自动问答等任务中取得了很好的效果。
尽管深度学习在图像处理和自然语言处理等领域中取得了巨大的成功，但它也存在一些挑战和限制。
首先，深度学习需要大量的标注数据来进行训练，而且标注数据的获取通常非常耗时和昂贵。
这对于某些领域，尤其是医学和生物学等领域来说是一个巨大的挑战。
其次，深度学习模型的训练时间也非常长，需要耗费大量计算资源。
这对于一些资源有限的机构和个人来说也是一个障碍。
总结来说，我对深度学习这一领域的发展感到非常兴奋。
《深度学习》读后感3
《深度学习》读后感
捧着钟启泉老师的《深度学习》，细细读来，发现核心素养的获得需要通过深度学习来支撑的。
书中优质的深度学习，既是主体性学习，又是对话性的，也是协同性的学习。
深度学习是基于学科本质的真正革新的主体式、对话式的“深度学习”，而且每一个学习者都能够体悟到自身的学习深度的“深度学习”。
基于核心素养的深度学习把培育儿童的问题发现力与问题解决力置于重要的地位。
“提问”是实现深度学习不可或缺的重要因素。
引发我深入思考的是：以优质的课堂提问，推动学生积极活动，发展深度思维。
然而，结合平时的课堂，会一不小心被“提问”所充斥，仔细斟酌会发现，存在很多不科学的“问题”。
繁琐发问，缺少趣味。
教师与学生的一问一答式的提问。
问题零碎、低效，浮于表面，让整个课堂“波澜不惊”。
无疑而问，欠缺思维。
课堂上只有少数学生参与交流探索，大部分学生“鸦雀无声”。
而事实上，学生是学习的主体，学生自身产生的疑问，问题意识与探究意识，是推动学习的原动力。
正如新课标所要求的，学生需要的是他们得以主体性地发现问题，并同他者协作、一起解决问题的能力。
每一个学生都必须具备发现各式各样“问题”的能力。
这就需要激发、培养学生“主动生疑、主动探究问题的能力”。
《深度学习》读书心得
《深度学习》读书心得《深度学习》读书心得1一、在教学中设计引发学生深度学习的问题情境。
书中提出教师一定要根据学习内容的特点，教学目标的要求、学生思维的发展状况，适时创设能够促进深度学习的问题情境。
教师在教学设计的过程中可以以单元内容的整体分析和学生学习特征的分析为主体，着力于学生的最近发展区，设计出具有挑战性的问题情境，问题情境的设计围绕着教学的核心内容和符合学生现有的知识经验。
让学生愿意学，乐意学，参与到具体的情境之中。
二、在教学中激活数学思维，形成数学技能书中指出，核心素养中“数学思维品质”是最重要的.。
掌握学科的核心知识，理解学习过程，把握学科核心思想与方法，形成健康向上的情感、态度与价值观，成为既具独立性、批判性、创造性，又有合作精神、基础扎实的优秀学习者。
我们教师在课堂教学中，要根据教学的准备、新知和练习阶段分别进行激活、开放和深度加工，在这样的学习过程中激发学生的学习兴趣和动机，激活学生的数学思维，形成数学技能，提高小学生的数学素养。
三、在教学中强调学生发展，培养深度学习能力新课程下的小学数学课堂教学，强调学生的发展，注重调动学生的内在潜力，培养深度学习的能力。
学生的发展是一个动向的过程，基于对学情的分析，根据不同层次的学生，设立不同的学习目标，设计不同的问题情境。
针对学生学习能力的不同，使之个体的数学思维得到不同的发展。
真正的做到因材施教，让不同的学生在数学学习中，找到自己的学习方向。
让学生真正做到尽力学，可以学，学的好。
作为教师，在课堂教学的实践中，应不断积累有效组合的经验，形成一定的课堂教学模式，并在反思中不断改进和完善。
在所有的课堂教学资源中，教师与学生是最为关键的，在课堂教学中正确处理“教师的引导”和“学生为主体”的关系，是使这两种资源发挥最大效益的中心环节，也是获得课堂教学高效率、更深层次的突破口。
构建“学的课堂”，看起来主要是学生自学，但教师的引导也很重要，教师要给学生及时的引导、指正。
《深度学习》读书心得
深度源于心动——读《深度学习：走向核心素养》有感深度学习是符合学科基本原理的学习，是发展学生综合素养的学习，更是理解性、实践性的学习。
而一切的深度学习最初都源于学生对未知的“心动”，因此我们教师要创造“触动学生心灵”的课堂。
《深度学习：走向核心素养》书中理论知识与课堂案例相结合，让我对“深度学习”有了更深刻的理解，指导我在今后的教学中如何开展有深度的学习！一、绘制思维导图,促进高中地理学习内容结构化对于高中生来说，地理课的学习比较困难，既要认识自然规律，又要根据课本的内容进行推理。
要想把地理学好，光靠背诵和记忆是不够的，要有系统的去研究。
通过对地理学的分析，思考导图可以把地理学的知识组织起来，使课本的教学更直观。
在高中的地理课上，老师们可以在课堂上运用思维导图，这是由于不同的教科书，它们之间的内容是相互关联的。
在教学中，老师可以指导同学们如何画出思维导图，并利用它们来加深对地理的认识，从而使其更好的利用。
新一轮的高考，不仅把地理测验的内容限定在教科书中，而且要在课本上加以扩展。
在这样的情境中，思考导图的优点更为突出。
利用思维导图，使地理知识的内容更具组织性，使其易于记住、领会，有利于学生在学习过程中扩展知识面。
二、营造情景，把高中地理教学材料的情景化在高中地理课上，要使学生深入地进行深度的研究，就必须借助情景创造，使他们能够体验到真正的感觉，从而使他们的思维更加深入，从而提高他们的探究能力，从而使他们的教学活动更加顺畅。
在情景创造中，老师可以对教材进行具体的加工，使同学的学习兴趣更加强烈，经验更加充实。
比如，在《全球变暖》课程中，老师可以透过网路收集有关的资讯，例如全球植被减少、冰川消融等，并以影像形式呈现，让同学透过录影来认识全球变暖之成因。
老师们可以通过录像来回答：“全球的气候变化给我们的生活带来了怎样的消极的后果？”我们如何才能防止全球变暖的消极后果？运用上述问题，引导学生进入深度学习的境界，对学生进行地理基础知识的培育。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
清华大学新型‘Thinker芯片’
Thinker芯片基于该团队长期积累的可重构 计算芯片技术，采用可重构架构和电路技 术，突破了神经网络计算和访存的瓶颈， 实现了高能效多模态混合神经网络计算。 Thinker芯片具有高能效的突出优点，其能 量效率相比目前在深度学习中广泛使用的 GPU提升了三个数量级。 Thinker芯片支持电路级编程和重构，是一 个通用的神经网络计算平台，可广泛应用 于机器人、无人机、智能汽车、智慧家居、 安防监控和消费电子等领域。
DLAU: A Scalable Deep Learning Accelerator Unit on FPGA
NVIDIA Tesla K40c as the baseline. K40c has 2880 stream cores working at peak frequency 875MHz, and the Max Memory Bandwidth is 288 (GB/sec).
TPU
如上图所示，在小批量任务中（16），Haswell CPU的响 应时间接近7毫秒，其每秒提供5482次推断（IPS），其可 以实现的最大批量任务（64）每秒则可以完成13194次推 断，但其响应时间为21.3毫秒。相比之下，TPU可以做到 批量大小为200，而响应时间低于7毫秒，并提供225000 个IPS运行推理基准，是其峰值性能的80％，当批量大小 为250，响应时间为10毫秒。
Intel Stratix10 FPGA
Intel Stratix10 FPGA
测试结果显示，英特尔 Stratix 10 FPGA 在 GEMM 稀疏、Int6 和二值化 DNN 中的表 现（TOP/sec）比英伟达 Titan X Pasacal GPU 分别要好 10%、50% 和 5.4 倍。在 Ternary-ResNet 中，Stratix 10 FPGA 可以 输出超过 Titan X Pascal 60% 的表现，而功 耗效率则比对手好上 2.3 倍。 实验结果表明：FPGA 可以成为下一代 DNN 的最佳计算平台之选。
深度学习3种硬件方案GPU、 FPGA和ASIC
除此之外，深度学习的硬件 加速器需要具备数据级别和 流程化的并行性、多线程和 高内存带宽等特性。 另外，由于数据的训练时间 很长，所以硬件架构必须低 功耗。因此，效能功耗比 （Performanceper Watt）是 硬件架构的评估标准之一。
腾讯云FPGA的深度学习算法
FPGA异构平台处理性能是纯CPU计算的性能4 倍，而TCO成本只是纯CPU计算的三分之一。 本方案对比中CPU为2颗E5-2620，FPGA为 Virtex-7 VX690T，这是一个28nm器件，如果采 用20nm或16nm的器件会得到更好的性能。
腾讯云FPGA的深度学习算法
矩阵相乘（MatrixMultiplication）——几乎所有的深度学习模型 都包含这一运算，它的计算十分密集。 卷积（Convolution）——这是另一个常用的运算，占用了模型 中大部分的每秒浮点运算（浮点／秒）。 循环层（RecurrentLayers）——模型中的反馈层，并且基本上 是前两个运算的组合。 AllReduce——这是一个在优化前对学习到的参数进行传递或解 析的运算序列。在跨硬件分布的深度学习网络上执行同步优化 时（如AlphaGo的例子），这一操作尤其有效。
中兴通讯采用英特尔FPGA在深度 学习上取得性能突破
中兴通讯创造了一项新纪录——人脸识别 速度超过每秒一千张图像——并达到其特 定拓扑的理论精确度。 英特尔Arria10 FPGA使原始设计性能提速 10倍以上同时保持算法精确度。 Arria10 FPGA拥有高达1.5TFIOP的单精度 浮点运算性能，1l5万个逻辑元件，以及超 过1Tb/s的高速连接性。 此类深度学习设计可以从Arria10 FPGA系 列无缝迁移至高端英特尔Stratix10 FPGA 系列，用户可以期望得到多达9倍的性能 提升。
清华大学新型‘Thinker芯片’
Optimizing FPGA-based Accelerator Design for Deep Convolutional Neural Networks
Optimizing FPGA-based Accelerator Design for Deep Convolutional Neural Networks
深度学习3种硬件方案GPU、 FPGA和ASIC
另外一个问题是，FPGA的大规模开发难度偏 高，从业人员少。 FPGA犹如乐高，其灵活性，根据实际应用的 需求，构建我所需要的硬件组件。但是乐高本 身就是一种浪费：其功耗性能比，可变布线资 源、多余的逻辑资源，其实都是浪费。 FPGA在深度学习的应用场景，存在的价值在 于其灵活性。DNN是深度神经网络系统的统 称，实际使用的时候，使用几层网络，最终结 果用什么样的筛选策略，在不同的应用和不同 的设计框架下面，对硬件的诉求并不相同。
DLAU: A Scalable Deep Learning Accelerator Unit on FPGA
Xilinx Zynq Zedboard development board 。
DLAU: A Scalable Deep Learning Accelerator Unit on FPGA
Intel Stratix10 FPGA
硬件：与高端GPU相比，FPGA具有卓越的能效（性能/ 瓦），但它们不具有高峰值浮点性能。 FPGA技术正在迅速发展，即将推出的IntelStratix10FPGA 提供超过5,000个硬件浮点单元（DSP），超过28MB的片 内RAM（M20Ks），与高带宽内存（高达4x250GB/s/stack 或1TB/s）的集成，以及新HyperFlex技术提供的频率改进。 英特尔FPGA提供了一个全面的软件生态系统，从低级 Hardware Deion语言到具有OpenCL、C和C++的更高级 的软件开发环境。 英特尔将进一步利用MKL-DNN库，针对Intel的机器学习 生态系统和传统框架（如今天提供的Caffe）以及其他不 久后会出现的框架对FPGA进行调整。基于14nm工艺的英 特尔Stratix10在FP32吞吐量方面达到峰值9.2TFLOP/s。相 比之下，最新的TitanX Pascal GPU的FP32吞吐量为 11TFLOP/s。
深度学习3种硬件方案GPU深度学 习硬件提出了DeepBench基准，这一基准着重衡量的 是基本计算的硬件性能。 现在的深度学习算法主要包括卷积神经网络（CNN） 和循环神经网络（RNN）。基于这些算法， DeepBench提出以下四种基本运算：
深度学习读书报告
深度学习3种硬件方案GPU、 FPGA和ASIC
对深度学习硬件平台的要求：首先在表层上，我们 有一个巨大的数据集，并选定了一种深度学习模型。 每个模型都有一些内部参数需要调整，以便学习数 据。而这种参数调整实际上可以归结为优化问题， 在调整这些参数时，就相当于在优化特定的约束条 件。
参数进来后，可从顶部加载到矩阵乘法单元中。同 时，可以从左边加载激活（或从‚神经元‛输出）。 那些以收缩的方式进入矩阵单元以产生矩阵乘法， 它可以在每个周期中进行64,000次累加。
TPU
在Google的测试中，使用64位浮点数学运算器的18核心 运行在2.3 GHz的Haswell Xeon E5-2699 v3处理器能够处理 每秒1.3 TOPS的运算，并提供51GB/秒的内存带宽； Haswell芯片功耗为145瓦，其系统（拥有256 GB内存）满 载时消耗455瓦特。 相比之下，TPU使用8位整数数学运算器，拥有256GB的 主机内存以及32GB的内存，能够实现34GB/秒的内存带 宽，处理速度高达92 TOPS ，这比Haswell提升了71倍， 此外，TPU服务器的热功率只有384瓦。
深度学习3种硬件方案GPU、 FPGA和ASIC
增加训练自由度 : 对于深度学习，模型在参数量上的复杂程度经常伴随着 大量可能的超参数组合。可以调整的超参数包括训练迭 代次数、学习速率、批梯度尺寸、隐藏单元数和层数等 等。调整这些参数，等于在所有可能的模型中，挑选最 适用于某个问题的模型。 固定架构让模型内的超参数设置探究变得很容易（比如， 隐藏单元数、层数等），但去探索不同模型间的参数设 置变得很难（比如，模型类别的不同），因为如果要就 一个并不简单符合某个固定架构的模型来进行训练，就 可能要花很长时间。 相反，FPGA灵活的架构，可能更适合上述优化类型，因 为用FPGA能编写一个完全不同的硬件架构并在运行时加 速。
深度学习3种硬件方案GPU、 FPGA和ASIC
GPU的一个缺点是，他的组件模块是乘法器、 加法器。虽然深度学习的参数都是数学模型， 需要对RTL级别的变化，但是GPU的硬件资源 是以乘法器、加法器这样量级的硬件单元组成 的。 如果GPU的预先配置与使用者的模型相差甚远。 例如：加法器配置15个，乘法器配置15个。但 实际使用的时候，乘法器使用量是15个，但是 加法器只需要2个。这就浪费了13个加法器的 资源。而FPGA是以查找表和触发器子单元， 组合成任意运算单元。 但是换种角度来看FPGA本身就是一种浪费。
深度学习3种硬件方案GPU、 FPGA和ASIC
低耗能计算节点集群： 目前的解决方案使用具备Infiniband互连技术 的GPU集群和MPI，从而实现上层的并行计算 能力和节点间数据的快速传输。 然而，当大规模应用的负载越来越各不相同， 使用FPGA可能会是更优的方法。FPGA的可 编程行允许系统根据应用和负载进行重新配 置，同时FPGA的能耗比高，有助于下一代数 据中心降低成本。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
深度学习3种硬件方案GPU、 FPGA和ASIC