第一篇：深度学习心得范文
小学数学“深度学习”心得体会
小学数学“深度学习”教学研讨暨名师大课堂活动心得体会
真武小学 姜阳
我有幸参加了为期两天的。在这短短的两天内, 我观摩了8位优秀老师的示范课，从中获得了不少的教学经验。8位老师各有各的风格，不同的设计思路却展现同样的精彩。他们对教材的理解、清晰的思路和灵活的教法，让我切实感受到了他们扎实的教学功底和深厚的技巧。同时他们毫无保留的把自己在教学中的经验体会拿出来与大家分享，受益匪浅。下面我就结合实际来谈谈自己的一些体会。
一、理解和掌握教材
上好一节课首先要正确理解教材和把握教材，只有把教材吃透了，才能灵活变通教学方式，才能用最少的时间给学生以最大的收获，提高课堂教学的效率。强震球老师的《认识分数》对教材的把握和理解是非常到位的，结合图片和练习，引导学生一遍遍说把一些物体看作一个整体，将它平均分成几份，其中的一份就是它的几分之几，加深了学生对分数的认识，从根本上理解了分数的含义。同时，在做题过程中，他不断提问“为什么它们都是四分之一”，“为什么每一份表示的分数不一样”等，引发学生思考，自主探究，一节课下来，教学重难点都被学生内化吸收，效果显著。教材是主要的教学资源，是教与学的重要凭借，教师对教材内容的理解，不但要理解知识内容，更重要的是要理解其中的思维能力训练的内容和教学方法。杜海良老师在讲《体积和容积》时，先是往空杯子倒水，让学生体验空间，为学生正确认识“体积”奠定了基础，再让学生摸一摸桌肚，进一步对空间增加感性认识，最后往水里丢石子，通过“溢出的水多说明什么”概括出体积概念。他通过一系列的活动，让学生观察、猜测、实验最后验证，逐渐理解体积和容积的意义，发展空间观念和数学思维能力。听了这几位优秀教师的课，使我深深感受到教师只有知道上什么，什么是重难点，选准切入点和教学方法，把学习的主动权还给学生，才能上好一节课。
二、教师要学会思考
顾志能老师指出，数学知识，往往就是一种规定，思考规定背后的道理，那会让我们变得更加聪明。一个有追求，爱钻研，会思考的老师
- 1的教学水平，努力缩短与优秀教师的差距。在以后的教学中，我将更加努力学习，继续好好研究教材，增进自己的教学水平，给孩子们呈现一堂堂精彩的数学课，让孩子们在数学的世界里快乐的学习成长。
第二篇：《让深度学习真实地发生》研修课学习心得体会
在几天，有幸聆听了《让深度学习真实地发生》系列研修课程，让我对深度学习有了更深的认识。
深度学习相对于机械地、被动地接受知识,孤立地存储信息的浅层学习，更注重对知识的理解、迁移和运用。近几年正在如火如荼开展的项目式学习、研究性学习、主题式学习都旨在促进学生深度学习的发生。而这些学习方式的一个共同点就是让学生通过小组合作自己去探究，去实践，去解决问题，在探究的过程中帮助学生建构知识，发展能力。
而物理学科本身就是一门以实验为基础的学科，所以在物理教学中我们可以尽量创造情境让学生进行探究性学习，通过积极地探究，批判性地学习新知识，并把习得的新知识纳入原有的认知结构中，完善原有的认知结构。而探究的过程同时本身也是基于真实情境的解决问题的过程，有利于学生将习得的知识迁移到新的情境中，从而帮助解决新的问题。
1.在探究的过程中培养学生解决问题的能力
探究既是一个学习的过程，同时也是一个创新和实践的过程。通过开展探究活动，可以使学生具备提出问题能力、设计探究方案与制定计划能力、收集证据能力、分析和处理信息能力、评估和反思能力以及与人合作与交流能力。例如在进行“科学探究：速度的变化”的实验教学时，教师根据学生骑自行车下坡这一真实情境提出问题，通过让学生建立实验模型，用小车代替自行车，研究小车沿斜面下滑时的速度变化情况。通过让学生动手操作、观察、记录数据，培养学生的观察能力、动手能力和信息收集能力。
2.在探究过程中促进学生形成物理观念
物理观念是从物理学视角形成的关于物质、运动与相互作用、能量等的基本知识;是物理概念和规律等在头脑中的提炼和升华。探究作为一种重要的实践活动，无疑是学生亲身体会、获得物理知识的一种重要方式。通过探究，让学生亲身经历发现知识的过程，并从中感悟到物理知识中所蕴含的观点、思想、方法和本质，才能进而将物理知识转化为物理观念，并在此基础上从物理学的视角解释自然现象、解决实际问题。例如建立“密度”概念时，我们如果直接告诉学生“密度是质量和体积的比值”，学生对密度的概念缺乏必要的理解，也就很难建立相应的物理观念，更谈不上对密度知识的应用了。在教学中我们可以通过让学生测量几组“同体积、不同物质的物体的质量”以及“同物质、不同体积物体的质量”，通过实验探究让学生发现同种物质和不同物质组成的物体质量与体积之间的关系，让学生意识到质量与体积的比值具有特殊的含义，它可以反应物质的某种特性，在此基础上引出密度的概念，学生更容易理解。
3.在探究过程中锻炼学生科学思维
科学思维是正确认识客观世界所具有的思辨模式和对各种科学思维方法的有机整合，是人类实践活动的产物。在教学中，只有让学生参与到实验探究的实践活动中，才能培养和训练学生的科学思维。例如在学习“牛顿第一定律”时，我们让学生探究“运动的物体不受力，会不会一直运动”来寻求力和运动之间关系，引导学生设计出“通过逐步减小小车运动时所受阻力，观察小车运动情况的变化，进而推测小车不受力的运动情况”的实验方案。对此实验现象的分析、推理和得出结论的过程，可以很好的锻炼学生科学论证和科学推理的思维能力。
总之，在教学过程中我们要勇于尝试，注重对学生批判性思维的培养;注重对学生知识的迁移应用能力的培养;培养学生运用知识解决问题的能力，从而促进学生深度学生的真实发生。
第三篇：学习习近平太原深度贫困地区脱贫攻坚座谈会讲话精神心得体会
6月24日，新闻联播播发了习近平主席在太原召开的深度贫困地区脱贫攻坚座谈会实况。根据新闻稿，对几句话有感。
“现有贫困大多集中在深度贫困地区。这些地区多是革命老区、民族地区、边疆地区”。穷就要革命，越穷越革命。中东难民那么多，就是因为贫困造成的。深度贫困地区多是革命老区就是这个意思。中共陕北第一次代表会议就在我县南丰寨召开，极大推动陕北新民主主义革命发展，就是因为贫困。农民揭竿而起。
“合理确定脱贫目标”。没有真正体会贫困的人，是容易好高骛远的。《平凡的世界》体现的淋漓尽致。作为和路遥住过一个窑洞的习近平，作为一样的知青。是知道贫困是怎么回事。所以能合理确定脱贫目标。
“区域发展必须围绕精准扶贫发力”。某个地区的一切发展，是要围绕一个中心的。中心太多，往往没有结果。所以作为贫困地区，各项政策指向必须是围绕贫困解决。这是主要矛盾。“按下葫芦浮起瓢”，那些违背中心，对中心有害的政策是万分要不得的。
“东部经济发达县结对帮扶西部贫困县”。这是中国制度的伟大优势。坚持制度自信，就是说这个制度好。东部帮扶西部，这个只有社会主义中国能够做到。应该坚持制度自信的。
“加大内生动力培育力度”。摆脱贫困最终要靠贫困人口自己。但是，通过各项政策，让贫困人口看到摆脱贫困的希望，看到致富的美好愿景，则是政策的初衷。虽然不能包办，但是要主动作为。
“要夯实农村基层党组织”。组织的力量能使个人力量倍增。农民富不富，关键看支部。领头羊领队了路了，事情就好办。所以要夯实基层组织。现在的很多国家领导人都曾经是知青，是当年农村基层组织的中坚力量。有历史事实证明，能夯实基层党组织，是脱贫的关键。
“决不能搞数字脱贫、虚假脱贫”。如果假脱贫了，人民不买账怎么办?所以要实事求是，要严和实。不然自己宣传的脱贫了，但实际一看，还是贫困。怎么能行，不是自己打自己脸了?
第四篇：深度学习论文：促进深度学习的教学策略研究
【中文摘要】深度学习是当代学习科学提出的重要概念。它与机械地、被动地接受知识,孤立地存储信息的肤浅学习不同,更加强调和关注学习者积极主动地学习、批判性地学习,要求学习者理解学习内容的完整含义,建立已有知识与新知识的联系,将已有的知识迁移到新的情境中,作出决策和解决问题。深度学习对于学习者学会学习起到了非常重要的作用,能否深度学习是影响学生学习质量和学力发展的决定性因素。本文通过课堂观察、问卷调查、深度访谈等形式,对学生存在的肤浅学习问题进行归纳和分析,在厘清学习概念的基础上,对传统教育中的课程与教学进行反思,实现概念与范式的重构。以学校课堂教学为研究对象,以现代学习理论中的深度学习理论为指导,以着眼于促进学生的深度学习为基点,探索设计、架构并实践课堂教学新的有效方式与操作策略系统,通过促进学生深度学习的课堂实践,改变学生低效学习的现象,提升学生的思维品质、提高学生的学习素养,促进学生全面而又富有个性的发展,为学生的终身发展构建平台,达成教师教学行为和学生学习行为的应有意义。本文主体包括以下三个部分:第一部分提出深度学习的;第二部分从深度学习视角分析当前课堂教学中的问题并进行成因分析;第三部分提出相应的促进学生深度学习的教学策略。
【英文摘要】Deep learning is one of the important concepts that the contemporary study science has put forward. Deep
leraning is different from the surface study, in which the students just gain knowledge mechanically and passively and store the information isolatedly. Deep learning stresses the learners active and critical study and it requires the learners to understand the complete meaning, build the relationship between the old knowledge and new knowledge and transfers the knowledge to the new situations, and finally makes the decision and solves the problem.According to the class observation, the questionnaire survey and the deep interview, the author summarizes and analyzes the students’surface study. On the basis of the understanding of the concepts, the author reflects the traditional curriculum and teaching, realizes the rebuilding of the concepts and the paradigm. The author studies the classroom teaching carefully, depends on the theory of the deep learning guidance and targets the students’deep learning. By exporing and design the classrooms, the author tries to build and practise the new and effective teaching methods and the operation strategy systems. Through the classroom practice of the deep learning, the author attempts to change the students’inefficient learning, improve the students’trait of thinking and the students’learnig literacy to help the students develop with personality and in an all-round way. As a result, the
teachers build a platform for the students’ lifelong development and also help realize the their own teaching aims.Thesis contains three parts:The first part: The intrduction to the study background of the deep learningThe second part: The anaysis of the exsiting problems in the contemporary classroom teaching and their causes.The third part: The effective and efficient strategies of the students’deep learning 【关键词】深度学习 教学策略 学生发展
【英文关键词】deep learning teaching strategies students’development 【目录】促进深度学习的教学策略研究4-5景8Abstract
5一、绪论8-1
1摘要
(一) 研究的背
(三) 国内外深度学
2、国
1、
(二) 研究目的和意义8-9
9-10习研究现状与趋势
1、国外相应理论综述9
(四) 研究思路与方法10-11内相应文献综述9-10研究思路10-1
12、研究方法1
1二、从深度学习视角分析当前课堂教学中的问题11-16基本观点11-1
3(一) 深度学习的含义及其
2、深度学习与
1、深度学习的含义11传统教学主义课堂学习之比较11-12的启示12-13结分析13-16
3、深度学习对课堂教学
(二) 当前课堂教学中的肤浅学习现象以及症
1、课堂教学中的肤浅学习现象13-1
52、
肤浅学习现象成因分析15-1616-3
3三、促进深度学习的教学策略
1、重视“日
3、基
(一) 创设深度学习的环境17-22常会话”的气息17-19
2、构建学习共同体19-21于学习者的智力和兴趣潜质21-22有探索性的问题为学习支点22-262
3(二) 以开放、自由、具
1、课堂提问的困境
3、变问题为
2、封闭式和开放式的问题比较23-24话题24-2626-30
(三) 以体验性活动激发学生深度学习
1、语言学习：开设戏剧课
27-28
2、科学科目：倡导做中学28-3030-3330-3335-37
(四) 学习内省培养高级思维能力
2、内省重在反思
参考文献
附录二：
1、内省开始于安静30结语
33-34
注释34-35附录一： 学生学习行为问卷调查37-38与学生深度访谈问题列表38-39题列表39-43
致谢43
附录三： 《认识角》课堂问
第五篇：深度学习讲稿
卷积神经网络是受灵长类动物视觉神经机制的启发而设计的一种具有深度学习能力的人工神经网络。卷积神经网络属于深度学习架构，其釆用了局部连接、权值共享和子釆样操作，使得需要训练的权值参数减少，因此，卷积神经网络可以在层数较多的情况下，仍然具有良好的表现。除此之外，卷积神经网络还有平移、缩放不变性等诸多优点。卷积神经网络在模拟人类视觉方面效果显著，当输入是图像时，卷积神经网络的这个优点表现的会更为明显，因为图像可以直接作为卷积神经网络的输入，有效地避免了传统算法中的特征提取和数据重建过程，提高了算法效率。卷积神经网络的学习方式，在一般情况下，会釆用有监督的学习或者逐层无监督学习方式。逐层无监督学习存在训练繁琐，时间较长，且训练得到的特征与具体任务不相关等问题;而有监督的学习存在梯度弥散，训练样本不
下面我讲一下卷积神经网络的结构。卷积层是卷积神经网络的核心组成部分，其具有局部连接和权值共享特征。卷积层所完成的行为就是前一层的一个或者多个特征图作为输入与一个或者多个卷积核进行卷积操作，产生一个或者多个输出。为了使神经网络具有非线性的拟合性能，须要将得到的结果输入一个非线性的激活函数，通过该函数映射后最终得到卷积层的输出特征图。左图是卷积的示意图。
子采样层的作用是对卷积层输出的特征图进行采样，如右图所示，采样层是以采样区域的大小为步长来进行扫描采样，而不是连续的。每个子区域经过子采样之后，对应输出特征图中的一个神经元，神经元的值有一个计算公式在这里我就不赘述了。
经过卷积神经网络逐层提取到的特征可以输入任何对于权值可微的分类器。这样使得整个卷积神经网络可以采用梯度下降法等基于梯度的算法进行全局训练。下面我们详细介绍一下在卷积神经网络和其他神经网络中都使用比较广泛的softmax分类器和在分类任务中表现优秀的支持向量机。Softmax分类器其原理来源于softmax回归模型，而softmax模型是将logistic回归模型推广到多分类问题上得到的，Softmax 分类器属于有监督的分类器，但是很多时候，该分类器也可以和深度学习模型或者是无监督学习模型一起连接使用。
支持向量机是一种有监督的学习方法(分类器)，与模式识别、计算机视觉有着紧密的联系，已广泛地应用于统计分类以及回归分析。
支持向量机属于线性分类器，其优点是能够同时实现最大化几何边缘区与最小化经验误差，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器(maximal margin classifier)。
对于卷积神经网络的训练，包括人工神经网络的训练，经过多年的发展，主要有三种方式，即完全有监督方式[29,30]完全无监督方式[31]和有监督与无监督方式相结合的方式。
有监督学习是属于机器学习中的一种学习方法，可以从已标记的训练集样本中学习到映射函数。在有监督的学习中，每一个训练样本都包括一个输入对象(通常是以向量的形式表示)和一个理想的输出值，该理想输出值也被称为监督信号。监督学习算法通过对数据分析，进而学习到一个映射函数，该函数能用于映射新的数据样本。一个理想的情况是，对于新的数据样本，该映射函数能正确的给出其类别标签。
在卷积神经网络中，通常采用有监督的方法直接进行训练，有监督的方法最常用 的是基于梯度的方法。一般采用的是批处理随机梯度下降法。与有监督学习相对应的是无监督学习，无监督学习并不要求输入的训练数据带有标签，其主要目的在于从无标签的数据中找到隐藏的、更加抽象的结构。
在模式识别和计算机视觉领域，采用无监督学习算法来提取特征已经有很长时间的 应用历史了。无监督学习的方法，如稀疏自动编码机、限制玻尔兹曼机、高斯混合模型、主成分分析和k均值等在计算机视觉领域都有着 大量的应用。
可将具体的无监督学习算法看做一个黑盒子，其功能是从数据中学习到可以将输入数据映射为一个新的特征向量的映射关系。
卷积神经网络采用上述框架进行逐层无监督学习，有效解决了训练样本不足的问题。
随着机器学习的迅速发展，无监督学习算法也越来越多，在卷积神经网络的发展方面，今后的可能的发展方向是研究更加适合在卷积神经网络中使用的无监督学习算法，改进传统神经网络的学习方式，以提升其性能。
由于深度网络可以无监督地从数据中学习到特征，而这种学习方式也符合人类感知世界的机理，因此当训练样本足够多的时候通过深度网络学习到的特征往往具有一定的语义特征，并且更适合目标和行为的识别。
应用部分
虚拟人脑是谷歌2012年研发出来的基于深度学习的具有自动学习能力的人工智能项目。它采用1000台计算机共 16000个计算节点，利用Youtube网站上的视频作为训练集，花费3天的时间训练出9层的深度自编码器网络。其训练出来的深度神经网络已经可以模拟一些人脑的功能。
2010年开始的大规模视觉识别比赛(ILSVRC)是在ImageNet数据库上进行的有关视觉目标识别的比赛。ImageNet 有超过 10000000 幅图像，超过1000个类别，是目前公开的最大的视觉数据库，因此在这个数据库上进行的比赛反映了目前计算机识别技术的最高水平。
图像的分类和标注是计算机视觉中的两个重要问题。图像分类指的是对图像内容作整体的描述，例如给定一幅图像判断它属于“海滩”、“厨房”、“卧室”等预先定义好的类别中的哪一类; 而图像的标注指的是对于图像中包含的内容作出判断，例如一幅图像中是否包含“天空”、“汽车”“，树木”等预先定义好的内容。很显然，这两个问题是相关的，虽然对于这两类问题，都有很多方法来解决各自的问题，但是却只有很少的工作尝试同时解决这两类问题两类问题，目前最流行的方法是使用LDA来进行建模。
最近，有一批科学家提出使用基于神经自回归分布估计器的监督性神经自回归分布主题模型来同时处理图像分类和标注问题。这个算法是一种基于NADE的监督性主题模型，它使用“前向—反向”两步进行优化，在其优化过程中不存在像 LD一样的难于计算的归一化因子，因此整个模型可以准确地和有效地求解。文献表明这个模型在同时解决图像分类和标注问题中优于其他主题模型，并且会学习到具有语义特征的“主题”，就是这幅图里面展示的。
[58]
。对于这