深度学习数学
深度学习是相对于浅层学习而言的。初中数学深度学习的主要特征是主动理解与批判接受、激活经验与建构新知、知识整合与深层加工、把握本质与渗透思想、有效迁移与问题解决.由此，提出初中数学深度学习的促进策略：创设情境；问题驱动；知识整合；合作探究；激励评价
一、初中数学深度学习的特征
目前，关于初中数学深度学习的研究很少。我们结合初中数学教学实际以及国内外学者对深度学习的研究成果，认为初中数学深度学习是相对初中数学教学中出现的被动式、孤立式、机械式的浅层学习而言的，指在浅层学习的基础上，由接受式学习向探究式学习转化，由低阶思维能力向高阶思维能力发展，由简单直观型知识结构向拓展抽象型知识结构延伸，实现原有知识、经验基础上的主动建构，逐渐完善个人数学知识体系，并有效迁移应用到真实情境的过程。由此，进一步得到初中数学深度学习应该具备的主要特征：
（一）主动理解与批判接受
初中数学深度学习应该建立在对已有数学知识的理解基础上，对数学新知保持一种批判或怀疑的态度，并将其纳入原有的认知结构中；应该通过质疑、辨析（而不是盲目地顺应、接受），加深对数学知识的理解，进而提升主动学习的意识、深度思考的能力。
（二）激活经验与建构新知
Eric Jensen和LeAnn Nickelsen在《深度学习的7种有力策略》中提出：“每一名学生踏上学习之旅时都有着各自不同的图式或背景知识。”初中数学深度学习需激活已有经验，通过新旧数学知识的相互作用，实现知识的同化和顺应，形成对数学知识的理解，从而建构新知。
（三）知识整合与深层加工
Nelson Laird等人通过对Biggs、Entwistle和Ramsden等学者开发的深度学习量表的理论分析和实证研究，发现深度学习可以解构为高阶学习、整合性学习、反思性学习这三个相互关联的部分。数学知识不是孤立存在的，它们之间存在千丝万缕的联系。初中数学深度学习中，学生需要遵循这一规律，理顺相应关系，建立新旧知识、信息之间的联系，通过深层次加工将它们整合在一起，使之成为解决数学问题、发展思维能力的关键策略。
（四）把握本质与渗透思想
数学知识可能会被遗忘，但是数学思想将会伴随人的一生。透过数学思想，能够揭示数学本质。因此，初中数学深度学习要求学生灵活运用数学思想，深入把握数学本质，提升个人思维品质和学习效能。
（五）有效迁移与问题解决
有效迁移和问题解决是深度学习最核心的特征，要求学生激活已有经验，并在相似的情境中举一反三，在新情境中批判理解、迁移应用。对此，学生可以在浅层学习的基础上，逐渐完善原有知识、经验，主动建构个人数学知识体系，并有效迁移应用到真实情境中。
二、初中数学深度学习的促进策略
（一）创设情境
初中数学深度学习的过程是学生主动建构新知的过程，它要求学生自主地与环境进行互动，在已有知识经验与外界环境刺激的交互活动中自然地吸收养分，主动地获取新知。也就是说，情境是促进深度学习的要素之一。因此，教师不能把数学知识直接灌输给学生，而应该通过创设情境，让学生经历质疑、探究、归纳、概括的过程，自主生成新知。
（二）问题驱动
问题是思维的起点和动力。以问题为中心的教学，是通过引导学生解决问题，帮助学生掌握知识、形成能力，并逐步培养良好的思维方式。教师要通过设置有层次性、灵活性的问题，调动学生思考、探究的激情，引导学生的认识由浅入深、由表及里；还要引发学生自己提出有价值的问题，提升高阶思维能力。
（三）知识整合
知识不是孤立的，而像一张大网上的各个节点，之间有着千丝万缕的联系。学生学习也要遵循这一点，要善于发现知识之间的联系，把新知识与曾经学过的知识整合到一起，使其成为已有知识结构的一部分。深度学习尤其强调知识整合，注重批判理解，促进迁移应用，面向问题解决，因此强调面向复杂情境下非良构问题解决的多维知识整合以及新知识建构。
（四）合作探究
实践证明，合作探究的学习方式更容易激发学生学习数学的兴趣，拓宽学生参与课堂活动的广度；只有引导学生主动探究，相互交流、相互沟通、相互启发、相互补充，才能促进学生对数学知识的深度理解与灵活运用。这和仅注重教师讲授知识、学生被动接受的传统教学有本质的区别，要求教师要尊重学生的个性，发挥学生的主体性，引导学生通过同伴互助的形式，主动发现问题、提出问题、分析问题、解决问题，进行深度学习。
（五）注重多元评价，强化学习动机
教学评价是教学的重要的调控手段，它是师生的思维与情感纽带，更直接影响学生的心理活动。深度学习的数学课堂，对学生的评价不能只局限于分数和知识技能运用水平的高低。而更应关注学生的数学情感、态度、价值观是否得到有效的发展，及学生在学习过程中的变化发展。评价的手段需多元化。
1.观察评价法。
课堂是动态，课堂观察评价有助于教师更好地了解课堂上所存在的问题，能让教师更清楚地掌握学生的学习情况，以便改进教学方法，促进学生有效学习和加快学生自身发展。如，当学生积极表现时或思维闪动火花时，教师应及时给予恰当的鼓励和正面的评价，使学生体会到成功的喜悦，从而在成功中获取更大的成功。在课堂上教师可以通过向学生提问，根据学生答案了解学生对所学知识的理解程度，及时调控好课题教学，通过运用激励性评价来提高学生学习数学的积极性。
2.测试评价法。
如教师在教完某一知识点时，可以进行一次小测试，让学生完成几道与知识相关的题目。通过学生们完成的情况，发现大部分学生都有问题的题目，教师进一步对错误的原因及类型进行分析和讲解。
3.面谈评价法。
可以召集学生进行面对面交流，从而了解学生的观点、想法及感受，进而对学生进行评价。面谈是一个师生双向沟通交流的过程，一方面可以更好地掌握学生的个体差异，让学生进一步的发展，另一方面也可以让教师了解自身教学上的优缺点。
现代教学理念强调以学生为本，而当下是一个追求思想深度的年代，初中数学教学在学生的成长过程中起着作用重要，既能培养学生缜密的思维，又能培养学生的数学理性与和看待问题的深刻性。数学学习作为一种思想形成的过程是需要一定的深度，初中数学教学追求深度学习也是必然的。
② 怎样实现数学课堂的学生深度学习
一、 课前预习是实施深度学习的基础性前提。让学生们课前学习，通过读书、勾圈画知识点，明确课文知识的基本内容，理解课文的基本精神，这是提高学生接受新知识、强化要点知识达成的基础。然后学有余力的同学开展做题练习，进行巩固、强化、提升的工作，加强对基础知识的理解与认同，产生对所学知识的同向强化。这个环节是关键，保证基础知识的学习，保证基本技能的熟练，甚至强化。这些工作为我们开展深度学习奠定基础，由此可以进行选择兴趣点，开展深度学习。
二、 根据学生的兴趣和爱好选择开展深度学习的课题。这是我们最为需要的策略，这样能够提升学习的动力和学习的效率，学生愿意学习，愿意开展工作，也愿意付出自己的精力和时间。例如我在教授学生三角形的稳定性问题时，让学生自制三角形和四边形，在材质相同的情况下，试一试那个图形的东西具有更强的稳定性的问题，学生做出不同材质的图形实物，通过给不同实物的外力，观察那个图形的实物容易变形？有的同学还把圆形的东西参与了比较，最后在课堂交流中，学生排列出相同材质的不同实物，三角形是最为稳定的结论。
③ 深度学习需要哪些基础知识
数学基础
如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式，可以独立地推导新方法，则表明你已经具备了必要的数学基础。
掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化四门数学课程包含的数学知识，熟知机器学习的基本理论和方法，是入门深度学习技术的前提。因为无论是理解深度网络中各个层的运算和梯度推导，还是进行问题的形式化或是推导损失函数，都离不开扎实的数学与机器学习基础。
数学分析
在工科专业所开设的高等数学课程中，主要学习的内容为微积分。对于一般的深度学习研究和应用来说，需要重点温习函数与极限、导数（特别是复合函数求导）、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中，求解函数的一阶导数是最为基础的工作。当提到微分中值定理、Taylor公式和拉格朗日乘子的时候，你不应该只是感到与它们似曾相识。
线性代数
深度学习中的运算常常被表示成向量和矩阵运算。线性代数正是这样一门以向量和矩阵作为研究对象的数学分支。需要重点温习的包括向量、线性空间、线性方程组、矩阵、矩阵运算及其性质、向量微积分。当提到Jacobian矩阵和Hessian矩阵的时候，你需要知道确切的数学形式；当给出一个矩阵形式的损失函数时，你可以很轻松的求解梯度。
概率论
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支，随机变量在深度学习中有很多应用，无论是随机梯度下降、参数初始化方法（如Xavier），还是Dropout正则化算法，都离不开概率论的理论支撑。除了掌握随机现象的基本概念（如随机试验、样本空间、概率、条件概率等）、随机变量及其分布之外，还需要对大数定律及中心极限定理、参数估计、假设检验等内容有所了解，进一步还可以深入学习一点随机过程、马尔可夫随机链的内容。
凸优化
结合以上三门基础的数学课程，凸优化可以说是一门应用课程。但对于深度学习而言，由于常用的深度学习优化方法往往只利用了一阶的梯度信息进行随机梯度下降，因而从业者事实上并不需要多少“高深”的凸优化知识。理解凸集、凸函数、凸优化的基本概念，掌握对偶问题的一般概念，掌握常见的无约束优化方法如梯度下降方法、随机梯度下降方法、Newton方法，了解一点等式约束优化和不等式约束优化方法，即可满足理解深度学习中优化方法的理论要求。
机器学习
归根结底，深度学习只是机器学习方法的一种，而统计机器学习则是机器学习领域事实上的方法论。以监督学习为例，需要你掌握线性模型的回归与分类、支持向量机与核方法、随机森林方法等具有代表性的机器学习技术，并了解模型选择与模型推理、模型正则化技术、模型集成、Bootstrap方法、概率图模型等。深入一步的话，还需要了解半监督学习、无监督学习和强化学习等专门技术。
④ 想学习深度学习需要数学基础吗
当然需要数学了，深度学习需要大量的算法，算法是什么，就是数学逻辑。
你没有数学基础，逻辑能想得明白吗？
所以，如果你想从事这方面的工作，首先要学好算法。那就看你数学学得怎么样了！
⑤ ai算法工程师数学学习：深度学习
强大的数学基础和逻辑思维能力是一个ai算法工程师必须具备的技能，今天要教给大家的是进行数学学习部分的另一内容：深度学习。
深度学习共分为8章，每章都有必须掌握的知识点，如损失函数、链式法则、代价函数等等，具体有：
1、深度学习简介;
2、深度前馈神经网络;
3、反向传播算法;
4、正则化;
5、最优化基础;
6、CNN之图片分类;
7、循环神经网络;
8、工程实践指导原则。
以上就是ai算法工程师进行深度学习部分必须掌握的知识点，如果你想要成为一名优秀的算法工程师，这部分的学习必不可少，希望你能及时督促自己进行学习，也要有一定的时间规划，不要盲目学习。
⑥ 搞懂深度学习到底需要哪些数学知识
关于数学基础
有的同学有数学基础，但是缺乏 C++/Python 编程语言；有的同学没有数学基础，是否可以学？数学基础需要到什么程度？如果提前学习是否有资料推荐？
【回答】首先学习本门课程并不需要特别高的数学基础，只需要掌握大学本科阶段学习的高等数学、线性代数和概率论等课程。
虽然从应用角度上来看：
如果想要深入研究深度学习，比如完全自己实现不同结构的网络，设计网络的层与参数最好能够熟练运用矩阵理论中的相关工具，但是我相信如果职业道路规划不是算法工程师，一般并不会深入到这一层面。
对应于不同应用领域，还需要不同的数学工具，比如和图像、信号识别相关的领域，图形学等相关的基础功底是必须要有的，但这个已经是复杂的现实应用问题了，并不在本门课程的教学范围之内，本门课程的应用领域还是相对较为简单的。
实际上，如果你是一个工科生，你会发现学习数学最难的地方就是不理解这些数学工具到底能帮助我们去解决什么问题，因为大学老师大多数都是数学专业老师，并不会从学生各自专业的角度来讲解数学问题。但是当你知道你需要用数学工具做什么，有一个明确目标后，你会发现你的动力和学习能力将会有一个突破，你不会觉得这些数学知识是枯燥乏味的。因此哪怕你的数学基础相对薄弱，有一个明确的目的，再去补充这些数学知识，相信学员自己一定能解决这个问题。数学也绝对不是学习这门课的障碍，但是如果你想以其作为职业，去打好这个数学的底子是不可或缺的。
最后，如果你是数学专业，或者觉得自己数学很好的学生，你们也更不用担心不会 1、2 门语言，因为计算机语言只是一种工具，最关键的还是训练自己的思维，这种思维的核心就是数学和算法。如果你数学很好，学习这些语言是很快的，而且本门课程中除了最后的 C++ 开发，也不会应用到什么特别的语法特性。
但是另一方面也不要忽视学习好这些工具的重要性，只是希望学生自己能够权衡。对数学好的同学来说，可能最致命的是一个误区，因为计算机的基础是数学，所以完全使用数学思维去解决计算机问题是没问题的，我这里只能说计算机有自己的思维模式，哪怕是那些基于数学原理的算法问题，所以数学专业的同学必须要学会认识到这种思维的差异并学会使用计算机的思维来解决问题，而机器学习则是计算机思维的一个典型代表，这个将会在课程中具体讨论。
至于需要的数学基础，肯定是希望同学能够学习高等数学中的微积分，线性代数和概率论的相关知识，对于没有实际编程经验的学生则推荐深入学习一下离散数学（无关乎是否精于数学）。本门课程需要的数学基础也就是这些了。
⑦ 深度学习需要多强的数学基础
如果未来要走深度学习方向的话，其实本科数学系的课程基本上够用了，如果不够的话，查缺补漏地看一些资料和书籍就可以了。不需要再去读一个数学系的研究生学位。
推荐《Deep Learning》这本书。作者是 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 三位大牛。这本书的中文版于 2017 年 7 月 22 号上市。该书由众多译者协力完成。《深度学习》这本书从浅入深介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展，不管是人工智能技术爱好者，还是相关从业人员使用这本书都是非常有好处的。另外，读者如果想熟悉一些数学知识，本书也做了一些介绍，包括矩阵，导数等基本内容。读者可以从头读到尾。
《深度学习》这本书的一大特点是介绍深度学习算法的本质，脱离具体代码实现给出算法背后的逻辑，不写代码的人也完全可以看。为了方便读者阅读，作者特别绘制了本书的内容组织结构图，指出了全书20章内容之间的相关关系。读者可以根据自己的背景或需要，随意挑选阅读。
官方中文版的 GitHub 链接在
⑧ 如何在小学数学教学中开展深度学习
课堂中如何开展深度学习是新一轮课改的关键,作为数学如何开展深度学习更是迫在眉睫的事情.结合本人的教学,我想这样操作也许更好些?
一、课前预习是实施深度学习的基础性前提。让学生们课前学习，通过读书、勾圈画知识点，明确课文知识的基本内容，理解课文的基本精神，这是提高学生接受新知识、强化要点知识达成的基础。然后学有余力的同学开展做题练习，进行巩固、强化、提升的工作，加强对基础知识的理解与认同，产生对所学知识的同向强化。这个环节是关键，保证基础知识的学习，保证基本技能的熟练，甚至强化。这些工作为我们开展深度学习奠定基础，由此可以进行选择兴趣点，开展深度学习。
二、根据学生的兴趣和爱好选择开展深度学习的课题。这是我们最为需要的策略，这样能够提升学习的动力和学习的效率，学生愿意学习，愿意开展工作，也愿意付出自己的精力和时间。例如我在教授学生三角形的稳定性问题时，让学生自制三角形和四边形，在材质相同的情况下，试一试那个图形的东西具有更强的稳定性的问题，学生做出不同材质的图形实物，通过给不同实物的外力，观察那个图形的实物容易变形？有的同学还把圆形的东西参与了比较，最后在课堂交流中，学生排列出相同材质的不同实物，三角形是最为稳定的结论。
实际上，我们应该根据所学内容，结合现实条件，做出最为切合实际的探索，这样能够保证学生思考问题的可行性，实效性，和可操作性。
引导学生根据兴趣、爱好、及其现实条件开展深度学习和探索能够激发学生学习知识、探索知识、应用知识的热情，从而做到学以致用，用以带学的目的。
三、教师设计深度学习的课题，引导学生开展研究，也能够更好地调动学生学习知识、应用知识的积极性。
可以这样说：我们教学的最终目的是为了学生学习知识、应用知识、形成能力，变成学生自身发展技能。因此，我们让学生把知识变成可以看得到，想得出、用得上的知识技能。这样我们就选择合适的切入点进行教学，引导学生开展知识的应用探索之旅，这样学生的学习动能就能被激发出来，兴趣也就能够坚持下去，一切的困难也就变得轻松，变得自如，他们不再把学习知识、应用知识看作是一件痛苦的事情了。
教师设计题目的最佳方向是：看得见、找得着、用得上；再次一点的是：借助仪器能够达到以上标准；最为差点是，借助网络能够达到以上标准。这样就能够让大多数的同学都能够开展深度学习，同时也能达到最佳化的程度。