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1、低学段的深度学习 在低学段开展深度学习时，教师可以引导学生以中英结合的方式表达自己。鉴于低学段的学生还处在学习英语的初级阶段，对英语的认识和掌握都不够，学习的能力也有待提高，在设计深度学习活动时，教师一定要指令明确，对活动要求的说明也应细节化。
2、教师要根据每堂课的主题，引导学生自由提问，给他们提供发散思维空间的能力，调动学生对学习的积极性。尽量为学生提供自主选择深度的机会，也就是根据教学内容，在不同不同的情境中可以设计英语的听、说、读、写等不同的活动，提高学生的综合语言运用能力。
3、在小学英语教学中，教师的角色转变为学习路径的设计师，遵循活动理解、应用实践和迁移创新的学习阶段。通过诸如阅读、匹配、听看、写作和角色扮演的多元活动，培养学生的语言能力、思维敏锐度和文化理解。大概念教学的变革不仅影响着教案，更深远地影响着学生的学习方式和成长路径。
4、学生在梳理细节性信息的过程中，构建结构化知识，提升他们提取概括、描述阐述、分析论证和整合运用等多种英语学科能力，逐步实现从浅层学习到深度学习的过渡，进一步内化文本信息和语言。
1、参加在线课程和培训：有许多优秀的在线课程和培训可以帮助您快速入门深度学习。例如，Coursera、Udacity和edX等平台上都有相关课程。阅读论文和博客：关注深度学习领域的最新研究成果和技术动态，可以帮助您了解行业发展趋势并拓宽视野。
2、要想学习深度学习就必须先学习机器学习，学习机器学习，首先需要储备的知识就是高等数学、线性代数以及统计数学的基础知识，其中统计数学最重要，推荐可以看李沐老师的《统计学习方法》，学习概率分布、大数定律等等。机器学习，需要学习监督学习，包括线性回归、逻辑回归、梯度下降方法减小代价函数。
3、如何快速上手深度学习呢？首先需要掌握数学相关概念，包括线性代数、概率论和信息论、数值计算和机器学习中的相关概念等。然后需要学习常用的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实用方法论，以及自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统等应用。
4、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。
5、人工智能的持续进步和广泛应用给人们生活带来了很多变化，也带来了很多的就业机会。
6、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。
如何让深度学习突破数据瓶颈 如果用现有的深度学习去实现这一点，那就需要大量的事故数据，但这方面的数据供给非常有限，而采集数据又难度很大。
机器学习作为实现人工智能的主流方法，最重要的基础就是数学和编程。对于普通程序员，C /C++、Python等编程能力比较强，但数学基础却相对薄弱。数学作为表达与刻画机器学习模型的工具，是深入理解机器学习算法原理的基石，也是算法创新的基础技能。
为了解决这个问题，国产的aoi公司也在努力创新，比如国内有个识渊科技，她们使用了一些常见的深度学习方法：比如数据增广；同时识渊科技也创新的使用了小样本学习（仅需要少量的ng样本）和anormally算法（在特定的场景下甚至无需ng样本），这样可以解决样本不均衡和样本太少的问题。
突破深度学习的数据瓶颈，可以尝试构建规则的众包系统，让人类教机器学习过程，其目的不是输入数据，而是让机器学习规则。由于我们试图从日常的活动中学习规则，这种规则普通人都可以标注示教，这就打破了以前专家系统地需要专家的局限。这种从大数据过渡到大规则模型构建方式显然也更符合人类的认知。
数据存储要求 在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。数据容量：提供足够高的存储能力。读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。接口：高带宽，同时延迟低。
Summit的高带宽和大内存特性，加上NVIDIA的张量核心，为这项研究提供了理想环境，使得科学家们能够在短时间内精确调整模型，解决了传统方法难以触及的计算瓶颈。未来，研究人员期待利用这些进步，以更低的计算成本处理更大规模的数据集，推动基础科学问题的解
