讀了這三篇有關“深度學習”的文章。對“深度學習”的概念有了一個大概的了解，雖然文中有句話說到：深度學習不深奧，這樣走近它！但以我個人的理解力對“深度學習”要達到深度理解，還需時日，還要經歷一個咀嚼消化的過程。接下來梳理梳理學習的收獲。

收獲一：什么是深度學習？

文中是這樣解讀它的：深度學習是針對簡單學習而言的。簡單學習是指學習者可以一次學會的，不需要反饋或糾錯，很少或沒有歧義的學習。而深度學習，學習者需要經過一步以上和多方面分析或加工，能夠實現思維遷移的學習。

在我們的課堂教學中，有些問題是可以通過簡單學習來完成的。的，就如上面所描述的那樣，這些問題的解決和知識的生成和掌握不需要反饋和糾錯，對學生的認知水平來說沒有挑戰性。但除此之外的知識內容的學習，能力技巧的習得是需要師生反復辨析，感悟，練習，反饋，糾錯才能達成的。這對培養學生高層次認知力，高階思維水平是大有裨益的，但問題是我們的課改在這些問題的解決上，是滯后于課堂形式的改變的。也是在此背景下，文中作者為我們指明了深度課改的方向，即深度課改必然要指向深度學習。

收獲二：深度學習的五個課堂指標

深度學習包括知識再建、問題意識、學以創新、不懈批判、多維思辨、高階思維等要素。具備這五個條件的學習才可以稱之深度學習。

知識再建，就是新舊知識要建立聯系，新知識才能建構在學生知識體系當中，才能用已用的知識和經驗同化和發展新知識。

問題意識在課堂中標志學生思維活躍程度。學生的問題意識越強，問題越多，問題質量越高，師生將會越靈動，課堂將會越精彩。

學以創新指的是學生要把知識給學活，真正能用知識解決生活中的問題。

不懈批判。深度學習倡導批判性學習，培養批判性思維。深度學習的課堂必然是開放的課堂，課堂上多種觀點并存，多種學習方式并存……他們互相包容、互相碰撞、互相悅納。

多維思辨。深度學習倡導多維思辨，就是讓學生圍繞開放性問題各抒己見、唇槍舌劍、據理力爭。學生的潛能被發掘，靈性被激活，心智的火焰被點燃。思辨的過程中，重組思維、發散思維、臻美思維等多種思維方法交互呈現，學生的形象思維、抽象思維、直覺思維、創造思維得到潛移默化的滋養。

收獲三：如何構建課堂教學全新的學習場。

文中給了四項措施途徑：讓核心素養統領教學內容。讓審美情趣充滿課堂學習。讓課堂改革回到學科本身。讓自主建構促進轉識成智。

讓核心素養統領教學內容。在核心素養的統領下，確定教學內容、安排教學環節、選擇教學方式、培養學生優秀品質和能力，已成為教育工作者不可忽視的課題。換言之，要重新發現學科深藏的育人價值，重新梳理學科獨特的素養，改變學科教學內容和思維方式，為未知而教，為未來而學。

讓審美情趣充滿課堂學習。美學將成為未來的教育學，每個學科都有獨有或與其它學科共有的審美屬性，這是從學科內容上來說，我們需要去挖掘。從課堂形式的設計呈現到師生交互的過程也應該是一個師生共同探索美，發現美，創造美和展示美和享受美的過程。

讓課堂改革回到學科本身。有效的課堂改革應尊重學科本身的學習方式，針對學科教學存在的問題，推動學習過程的再造或優化，努力將課堂從“講臺上的教學”變為“課桌上的學習”。

讓自主建構促進轉識成智。課堂改革的關鍵是通過針對性教學促進學生將知識、信息轉化為智慧，通過自主建構促使學生轉知成智，促進自我發展。

以上是對本次學習做的小結，試圖通過這樣的方式完成我對“深度學習”的知識再建，即使談到是一些淺顯的認識，但對我來說也意味這學習成長。

篇2:深度學習崗位職責任職要求

深度學習崗位職責

深度學習1.負責深度學習的技術難點攻關與前瞻研究,領域包括圖像識別,物體檢測,視頻分析,模型壓縮等;

2.負責深度學習相關的技術以及系統的研發。

3.在深度學習、統計機器學習、計算機視覺、優化方法等任一方面有1-3年的研究經歷,碩士及以上學歷;

4.熟悉物體(人體、人臉、通用目標)檢測、跟蹤與識別的基本算法;

5.能夠熟練閱讀領域論文,并且擁有較強算法實現能力;

6.具有良好的溝通能力和團隊合作精神。現金部分,若是很厲害的人可以加期權~1.負責深度學習的技術難點攻關與前瞻研究,領域包括圖像識別,物體檢測,視頻分析,模型壓縮等;

2.負責深度學習相關的技術以及系統的研發。

3.在深度學習、統計機器學習、計算機視覺、優化方法等任一方面有1-3年的研究經歷,碩士及以上學歷;

4.熟悉物體(人體、人臉、通用目標)檢測、跟蹤與識別的基本算法;

5.能夠熟練閱讀領域論文,并且擁有較強算法實現能力;

6.具有良好的溝通能力和團隊合作精神。現金部分,若是很厲害的人可以加期權~

深度學習崗位

篇3:深度學習解決方案工程師職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

職責描述：

1.結合客戶需求，應用深度學習相關技術解決實際問題；

2.參與圖像處理、人臉識別、目標檢測等方案的設計及實現；

3.負責深度學習平臺部署及性能調優。

任職要求：

1.掌握深度學習基礎知識如CNN、RNN、LSTM等，有深度學習相關工程經驗；

2.掌握深度學習相關框架如Caffe/Tensorflow，以及OpenCV的開發，有較強的動手實現能力；

3.熟悉RDMA等高性能網絡，有分布式計算如MPI開發經驗；

4.熟練掌握Python/C++，有扎實的編程基礎、良好的編程風格和工作習慣；

5.具有獨立解決問題的能力，良好的團隊合作意識和溝通能力；

6.重點院校計算機相關專業本科及以上學歷。