學習的演講稿

時間：2025-12-24 05:08:24 關于學習的演講稿

學習的演講稿模板匯總六篇

　　演講稿是在一定的場合，面對一定的聽眾，演講人圍繞著主題講話的文稿。在不斷進步的時代，演講稿在我們的視野里出現的頻率越來越高，來參考自己需要的演講稿吧！下面是小編為大家整理的學習的演講稿6篇，僅供參考，大家一起來看看吧。

學習的演講稿模板匯總六篇

學習的演講稿篇1

尊敬的老師、親愛的同學們：

　　你們好！

　　首先，我代表二年級全體任課老師對大家的到來表示熱烈的歡迎，感謝大家在百忙之中能抽出寶貴的時間來參加今晚的家長會。單從這一點就可以看出你們對自己子女的關心，對我們學校工作的支持，對我們教育工作的最大幫助。為什么這么說呢?因為我覺得家長會的真正意義在于給孩子鼓勵，在孩子們心中，來參加家長會，也就是對他們的關心，對他們的愛，他們會感到無比驕傲、幸福。

　　那么這次家長會的主要目的也就是讓我們坐在一起共同來關心了解孩子的學習情況，希望通過這次家長會能夠使這些孩子把學習成績提高上去，到期末盡可能取得滿意的成績。

　　孩子是我們的希望，在座的各位家長都希望自己的孩子有出息，但只恨自己幫不上忙。我發現有的家長對孩子太嚴厲，把打罵當作教育;有的家長則不管不問，稱之為自主發展，其實是放縱溺愛。那我們學校、家長在教育孩子方面有哪些需要共同努力的方面呢?

　　一，真正關愛孩子

　　現在的孩子都是父母手心里的寶，平時父母經常買些禮物送給孩子，可是他們除了禮物之外，其實更需要父母的愛。

　　(一)把你的時間留一點給孩子

　　1，每天花一定的時間與孩子交流。抽出一定的時間陪孩子。時間的長短并不重要，但是每天要花一定的時間坐下來，問問孩子學習的情況，和孩子交流思想，溝通情感。

　　2，每天花一定時間和孩子玩耍。不一定要在空閑時，你在做家務時也可以和孩子玩“猜謎語”等游戲，這樣既不影響你做家務，又讓孩子在快樂中積累了詞匯，豈不一舉兩得

　　3，和孩子一起外出。節假日帶孩子一同去戶外散步，上街購物，去公園賞景，有條件的帶孩子出去旅游，參觀。拓寬孩子的視野，陶冶孩子的性情。

　　4，和孩子一起看書，看電視。陪孩子看一些有益于他們身心健康的書和電視節目，并相機交流觀后感，培養孩子的鑒賞能力。

　　(二)，把你愛撫送給孩子

　　每一個人都希望得到掌聲受到表揚，尤其是孩子。其實我們每位家長也有這樣體會……每一個孩子都有成為一個好孩子的欲望，家庭教育就應該讓孩子找到“我是好孩子”的感覺。事實上，我們要對孩子的缺點多一些寬容與賞識，多用發展的眼光看待他們，幫助孩子分析落后的原因，提出應對的策略，你一定會發現“那只杯子里的水越來越多”。當孩子獲得成功時，你就應該及時的給予鼓勵與表揚。

　　根據孩子的年齡，讓他們適當參與你的工作，他們會對你有所幫助，并分擔你的`工作。所的孩子都喜歡與大人接近，并做大人的“事情”。讓他參與無疑是對他最大的信任。他會做得比其他任何一件事情都認真。。

　　二，真正關心孩子的學習

　　一說到關心孩子的學習許多家長一定會說我是很關心的，我每天都問孩子有沒有做作業，在學校表現好不好，那是不是真正的關心呢我看未必。也許有的家長會說，題目我自己都不會，叫我怎么教?面對這些情況，家長應當怎樣輔導孩子呢?首先是熱情支持。父母對孩子學習上的支持是多方面的，比如在家里給孩子創造一個良好的學習環境。看電視時，盡量控制音量，不干擾孩子學習;孩子學習用的文具，書籍要給他們隨時添置。同時在生活上注意孩子的衣食住行，使孩子時時感受到父母對他們的關懷。

　　其次是認真督促。由于孩子的自控能力差，父母心要的督促不能忽略。當遇到孩子放學后把書包一扔就去玩，或一邊做作業一邊看電視時，父母就應勸導孩子，把孩子的注意力引導學習上來。

　　第三是仔細檢查。并不是所有的父母都能看得懂孩子的作業，但也要仔細檢查孩子的作業本，因為作業可以反映出孩子的學習情況。如果發現作業馬虎潦草，亂涂亂畫，甚至不完成作業，父母就要及時追問原因，要求孩子重新做好。這樣，可以逐步培養孩子認真嚴謹的學習態度和良好的習慣。

　　第四是積極配合。有些父母認為自己不懂，由學校去教好了，這種態度是不對的。正確的態度應是主動，經常地與老師聯系，了解孩子的學習情況，傾聽老師的意見，把孩子在家中的學習情況告訴老師，并根據孩子的特點和短處，采取相應的措施，幫助孩子學習好的功課。

　　一、習慣培養。良好的習慣是成功的保證。因此，我們強化對學生進行良好習慣的培養。習慣包括生活習慣、衛生習慣、學習習慣等。而良好的學習習慣則包括作業習慣、聽課習慣、閱讀習慣。在這里，我希望你們給孩子多一份關懷，關心他們的學習。貪玩是孩子的天性，大多數孩子缺少自我控制能力，所以希望你們平時多督促孩子認真完成家庭作業，培養他們良好的作業習慣，寫字姿勢。我們要讓學生靜得下，活得起，幫助學生養成每天讀書的習慣，擴大他們的知識面;多關心他們的生活，個人衛生。有些孩子的衛生習慣不好，不刷牙，不剪指甲，希望你們督促他們勤換衣、勤洗頭、勤理發，讓孩子學會謙讓，學會文明禮儀，做個講文明、有禮貌的現代學生。孩子一旦養成良好的行為習慣，將有益終身。

　　二、思想教育。孩子是一張潔白無暇的白紙，他們要在這張紙上描繪出七彩的未來，但這期間需要家長、學校，乃至整個社會的教育和關心，把他們培養成愛集體、愛他人、愛學習、愛勞動、愛鉆研的品德高尚的人。有許多人在問：我們怎樣才能在孩子身上培養出健康的個性和品質?在這里我用一位觀察者的話回答大家：“讓一個孩子和一對合適的父母在一起，這個孩子永遠就不會走上邪路。”

　　三、安全教育。由于我們很多家長都忙于工作，沒有時間接送孩子。那么我希望家長應注意孩子的安全，要不斷的提醒孩子。在學校里，我們每天都會關照學生，反復強調，注意安全，增強自我保護意識，校內外不做危險游戲，上學、放學路上不逗留，不玩耍，放學后要直接回家，相信各位家長和我們一樣關心孩子的安全。

　　四、加強聯系。孩子要健康成長，光靠學校教育肯定是不夠的，家校結合才能使孩子不斷進步，你們抽空可以來學校也可以打電話問問孩子的情況，或反映一下在家里的情況，以便我們針對你的孩子的特點展開教育。我們之間的溝通是非常重要的。我們在工作中，難免也會出現疏忽或不足之處，希望大家及時、當面向我指出，我們肯定會“有則改之，無則加勉”。在班級教育過程中，我們會盡全部的力量，盡心盡責。父母是孩子的第一任老師，教育孩子是一門科學，孩子的成長過程就像一棵小樹長成大樹，這期間難免會長出一些多余的樹杈，我們就要及時把這些樹杈修剪掉，使他們長成參天大樹。

　　總之，我將和各位家長一道共同教育好你的子女，我的學生。最后共同祝愿您的孩子早日成為優秀的人才，說得不當之處，敬請批評指正，同時請大家對我們學校的教育教學工作多提寶貴意見，謝謝!

學習的演講稿篇2

　　向著成功努力的過程，乍一看，就像一條黑漆的隧道，望不到頭，比如高三畢業班的學生，每天有做不完的作業，忙不完的事，睡不夠的覺，許多人每天都要“頭懸梁錐刺骨，地挑燈夜戰”，每天在“兩點一線”之間勞碌……一天天的生活就像復印機里印出來的，一切都在重復。別忘了，太陽是新的！全新的，是一種最美的心境！

　　新的太陽，難道這不是一種希望嗎？每天都看見希望，就像是在黑口的夜里看見曙光，難道這不是一種幸福嗎？是的，沉重的負擔壓得我們幾乎崩潰了，太高的期望將我們緊緊地釘在地上，但也許最沉重的負擔同時也是一種生活充實的象征。

　　尼采說，受苦的'人沒有悲觀的權力，所以我們不一定要向著勝利微笑，但面對暫時的困難，我們必須微笑，而且是會心動微笑。

　　埋首于通向成功征途，是必須真真正正“埋”下去的，這段日子需要休沉下來，靜下心來，只有保持“心靜如水”的狀態，才能投入最后的沖刺。

　　我們好比是在乘一輛車前往目的地，沿途的風光很美，很誘人，但是你最好不要為了他們牽扯太多的精力，而要使目光一直朝著終點的方向看，如果忍不住跳下車去欣賞暫時的美景，這輛車就開走了，也許你會看到另一輛車，也許最后你同樣到達目的地，但那也不是你人生準點的時刻了。

　　人生在特定的階段有著特殊的使命。求學的階段，就是為實現人生目標邁出重要一步的時候，如果錯過這個機會，你將追悔莫及，所以狠狠心，女孩子們暫且丟下那些漂亮的衣服和浪費時間的打扮，男孩子們拋開那誘人的漫畫書和電腦游戲，放一放那一段遙不可及的“青蘋果”之戀吧！夏天不摘秋天的果。摘下來，食之不甜，棄之可惜，所以還是等到收獲的季節里再去品嘗豐收的喜悅吧！

　　擱置一下與前進無關的心事，抬頭望天，用心靈看世界，因為太陽常新。輕輕對自己說：“如果沒有我，世界將少一個人欣賞這美麗的太陽。”就是這樣一種心境，讓你始終把精彩留給自己！

　　春天，鳥語花香，微風拋面；夏天，百花開放，蝴蝶飛舞；秋天，天高云淡，紅葉似火；冬天，寒風刺骨，白雪皚皚，無論寒來暑往，春夏秋冬，太陽照常升起……知足者常樂，不知足者常進，很少有人能知道需付出多少努力才能實現心中的夢想，我們只能不斷前進、前進，再前進，“一萬年太久我們只爭朝夕”！只爭朝夕，在你茫然的時候；只爭朝夕，在你沮喪的時候；只爭朝夕，在你懶散的時候，只爭朝夕，在你還擁有夢想的時候；太陽每天都是新的，生活永遠充滿希望，現在就開始吧，把握每個瞬間，不要再猶豫！

學習的演講稿篇3

　　高爾基曾經說過：“人的天才只是火花，想要使它變成熊熊火焰，就要學習，學習！”

　　如果知識是一片大海，那么我學到的只是一滴水；如果知識是一片沙漠，那么我學到的只是一粒沙；如果知識是一片森林，那么我學到的只是一棵大樹。

　　學習好比“逆水行舟，不進則退。”

　　我們現在所學到的知識只是一點皮毛，不要，剛學到一點知識，就出來炫耀。那么你永遠也不會進步。“學習的敵人是自己的滿足，要認真學習一點東西，必須從不自滿開始。”要謙虛好學，才能進步不已。

　　無數偉人也證明了“學無止境”這個道理。華羅庚從小自學數學，經過了不斷的`努力，成為了眾人皆知的數學家。成為了清華大學講臺上第一位，沒有大學文憑的教師。

　　我們從小到大的過程就是一個學習的過程。從牙牙學語到出口成章；從a，o，e不會寫到能寫出一篇作文；從1+1不知道于幾到能解方程。這就是學無止境啊！

　　“問渠那得清如許，為有源頭活水來”。這句千古流傳的名句不也是說明了“學無止境”嗎？

　　同學們！努力吧！加油吧！學習吧！

　　這樣個人才能提高；民族才能發展；人類才能進步。

學習的演講稿篇4

　　大家好！今天，我要演講的題目是《快樂的學習，快樂的成長》！

　　我們常聽到這樣一句話，叫“學到老，活到老。”學習是伴隨一個人終身的事情，尤其是對于我們學生來說，我們的任務就是學習。讓我們好好想想，如果沒有學習，就不會有傳載中華民族悠久歷史的方塊漢字，就不會有蒸汽機、電燈、電話的發明；如果沒有學習，人類將永遠生活在愚昧和黑暗的.原始社會中，也同樣沒有了大科學家牛頓所站立的巨人的肩膀；如果沒有學習，也就沒有今天先進的科技與我們幸福的生活。

學習的演講稿篇5

老師們，同學們：

　　早上好。

　　今天晨會演講主題為：勤奮學習。

　　勤奮學習是我們可做又必做的事。

　　十幾歲的我們精力旺盛卻能力不全面。因此我們都開始期望自己有所作為，卻又無處可為。

　　那么，勤奮學習吧。

　　大家都說中國的學習是應試教學，學而時測驗，并不快樂。而死的知識于生活的用處又是寥寥，總有些不甘死讀。然而我卻認為，在此過程中，我們也在獲取一種深入思考的能力，使我們看事物不只停留在表層，更全面而且深入；我們獲得一種可以吃苦的毅力，使我們不懈怠于當天的各種事務，總是越做越順；我們獲得了一種不氣不餒的心理素質，面對困難也能樂觀渡過。還有我們的責任心，我們的'判斷力等等，我們在獲得一種更為健全的人格和精神世界，這是我們學習十多年，卻可受益幾十年的財富。

　　有大學問的人和沒有墨水氣味的人，眼睛的光是不同的。有大學問的人眼睛深邃，心靈透出智慧。他們必定用這樣的眼睛，看到更遠，辟出更先進的道路，使自己的勤奮學習有所回應，給十六七歲企望有所作為的我們劃下路標。

　　記得上學期的一位學長曾經說過非常感謝在學軍養成勤奮學習的習慣，這是他一生的財富。我們的歷屆學長，都曾不懈努力，勤奮學習，為社會做出貢獻。著也是我們想要做的，應該努力的方向。

　　自小我們便在學。我們學會呼吸。我們學會爬。我們學會說話了。我們開始學習走路。我們一步一步，堅強又努力。我們從一個初生的小動物，變成今日個個自恃聰明且有些小才的學生。我們已經努力這么多年，一刻不停地用學習讓自己更為優秀。這些必做之事，勤奮地學習，只會做的比別人更快更好。都是要做，何不盡己所能呢？

　　中國有了火藥，西方有了槍炮。他們勤奮學習，我們停滯不前，于是有了恥辱的被侵略；我們憤怒地指控別人，卻不究其根本。有時我們一天的懶散浪費，導致腦中一扇大門關閉我們卻不為所知。

　　周恩來要報國，于是勤奮學習，有所成就。我們志向多多，卻很少著手運用眼前時光。

　　我們確是任重而道遠。在眾人的期望或是自己夢想的光點之中，勤奮學習。緊跟而至的不是卓越的成就，而是我們每天的成長當中，堅實簇新的進步。

學習的演講稿篇6

　　大家好，今天非常高興、非常榮幸能參加這樣一個盛會。今天我給帶來的演講是我的一點學習心得，題目叫做自學習的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應該記住的是這位人工智能的先驅，圖靈。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個盛會和今天人工智能的飛速發展。他的問題，機器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋，那么首先人類對人工智能的一個探索也可以圍繞對問題不同解釋的探索。

　　第一個探索，應該說是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅就考慮用邏輯和搜索來研究人工智能，比如下棋、推理，比如說可以去做路徑規劃等等。那么他們有一個很強的假設，這個假設應該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計算機可能賦予的智能，是來自于計算物理符號的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號排列組合的話，人類是可以從一系列的零和一的組合來得到。有了一些成就之后也發現這樣的假設是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究能夠有學習功能的人工智能，就有不同的學習算法，機器學習的計算法被研究出來。其中包括大家都熟悉的人工神經網絡。

　　人工智能的幾個里程碑我們現在也很熟悉，第一個大家公認的是里程碑是深藍，這個比賽意味著幾件事。一個是說在大規模的搜索的狀態下，在可能的狀態空間的搜索，實際上是一個在物理符號的空間的排列組合。也就是說在60年代人們的那些假設有一部分是正確的，我們確實可以從這種搜索和物理符號的排列組合獲得很多的智能。

　　緊接著的階段是，知識就是力量，這是隨著互聯網和大數據到來的一個熱潮，從網上，從不同的媒體我們會獲得很多數據，把這些數據經過沉淀變成知識，我們就可以贏得像這樣一個電視大賽中的人機對戰。

　　這個之后，剛剛芮勇博士也深入的回顧了一下最近的人工智能的突破，就是深度神經網絡。深度神經網絡的突破從計算上來說有幾個好處，其中一個好處是說它把一個全局計算的需求變成一個本地計算的需求，在做到這樣的一個同時呢，又不失掉很多的信息，這個是計算機里面無數成就的一個中心點。這樣的一個成功就使得我們能夠在不同的層次來觀察同一個數據，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個圖，我們在不同的層次可以得到不同的特征。

　　這里我們要特別強調的是人工智能也在另外一個方面潛移默化的默默的在耕耘，這個就叫做強化學習。強化學習應該說是用來做人工智能規劃的有力工具，但不是唯一的規矩。規劃這個領域相對深度學習應該說更古老，研究的力度也很多。但在很長時間一段處于靜默狀態，這個原因是因為它在計算上有很大的瓶頸，不能有很大得數據量。一個例子就是強化學習在很長時間以來只能解決一些玩具型的問題，非常小的數據。但是最近的一個突破是Google的DeepMind，把深度學習和強化學習合在一起，這樣的一個議題使得很多強化學習所需要突破的瓶頸，就是狀態的個數能隱藏起來。這種隱藏就使得強化學習能夠大規模的應付數據，就是說應付大數據。它突出的一點叫做端到端的學習，就是說我們在這里看到一個計算機的游戲，這個游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進行的下一個動作。這個動作是正確還是不正確，到最后會獲得一個反饋，這個反饋不一定是現在得到，也許是后面幾步得到的。這一點和我們剛剛講的深度學習在圖像上面的應用，就大不一樣。就更加復雜，更加契合人的行為，所以強化學習也是下一個突破。

　　我們看到這種端到端的深度學習，應用在強化學習上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計算機游戲上已經把人類完全擊倒，它做到這樣是通過完全的自學習，自我修煉、自我改正，然后一個一個迭代。這個就是它迭代的一些結果，從左到右是一個時間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個游戲它的要求都是在不斷成長的，就像我們一個學生在學習的過程當中學到的知識越來越多，這個完全是自我實現，一個自學習的過程。

　　包括現在的AlphaGo也應用了很多自學習的這種效果，使得我們現在終于認清原來人工智能從60年代到20xx年的物理符號的假設，也就是說以搜索為中心，以邏輯為中心的`這種努力并沒有白費，這種努力也是需要的。另外學習也是必不可少的，像我們熟知的深度學習。所以AlphaGo對我們的啟示，就是我們把兩者結合起來，才是一個完整的智能機器。這個我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說我們對于這兩個技術的某種結合，比方說多一點搜索，少一點機器學習，或者反之我們夠可以得到用來解釋不同的人類的智能行為。這種通用型，端到端的學習，可以用這個例子來表達。就是這個雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對人類有用的。

　　這里我要特別提到一點，我們并不是找到了最后的目標，這也是在不同的人工智能、強化學習，等等之類的實驗當中我們發現一個特點。就是我們不能完全的依靠機器去全部自動化的自我學習，至少到現在我們還沒有摸索出這樣一個路徑。這里是大學的例子，中文是永動機器學習，就是說這個機器不斷的在網上爬一些網頁，在每個網頁里面都學到一些知識，把這些知識綜合起來，變成幾千萬條知識，這些知識又會衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著時間，知識量的增長。那么它到了某一個程度實際上是不能再往上走了，因為知識會自我矛盾。這個時候就需要人進來進行一部分的調節，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續能成長。這個過程為什么會發生呢?是因為機器學習一個很嚴重的現象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現在這種統計學的一個重要的概念，就是我們獲得的數據也許是一個有偏數據，我們可能建了一個模型，對大部分的數據都有用，但其中有一些特例。我們如何來處理這些特例，如何來處理我們訓練數據和應用數據之間的偏差，這個是我們下一步要研究的內容。

　　一個非常有希望的技術叫做遷移學習，比方說這個是在深度學習的模型上，在上面這一部分是一個領域已經訓練好的模型。那么在一個新的領域，如果這兩個領域之間有某種聯系、某種相似性的話，我們就不一定在新的領域需要那么多的數據來學習，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點是我們可以把大部分的模型給遷移過來，我們人有這種能力，但是我們在做這種數據遷移的過程中，我們一定要牢記把這種有偏的數據偏差給消除掉。如果能做到這點我們就能做到不同形式的數據之間的知識遷移，比方說我們可以讓一個計算機來讀很多文字，這樣的一個計算機去識別圖像，應該比沒有讀這些文字，直接去學習圖像來的要容易。這個就更像我們人類的學習。這種學習也離不開從下到上，從粗到細這樣的一種特征的選擇。

　　所以我們又得到另外一個概念，就是特征工程。深度學習給我們的一個有力的工具是能夠自動的進行不同層次，進行大規模的新特征的抽取和特征的制造。那么這種特征在搜索引擎、廣告系統上面，可以達到萬億級，也就是說這個已經完全不是人類所可以控制的級別了。那么智能在這樣的級別上才可以產生。

　　但是現在人工智能仍然有一些困境，比方說如何能夠讓人工智能來深層的理解文字，有一個著名的類似于圖靈測試的比賽，深層次理解文字，這個是在自然語言上問一些有歧異的問題，計算機如果要能正確的回答這個問題，那個模型不僅僅理解這些文字，而且要理解深層的背景文字，要理解周邊的文字，有很多文化在里面，如何能達到這一點?也是我們需要解決的。

　　同時深度模型還可以把它反轉，成為一種生成膜型。它不僅可以去對數據做一個決策，它還可以自己產生數據，可以產生新的數據。比方說這個是Google的一些研究員把一個深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來，結果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。

　　剛剛講的不同數字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實際上它們的區別已經消失了。那這樣我們就可以對圖像去問文字的問題，甚至對文字去問圖像的問題。這樣數據的形式也就不重要了。

　　如果我們達到了遷移學習的要點，我們想問下一步是不是可以把所有人類經歷過的這些學習的任務給沿著時間軸串起來，能夠讓機器向人一樣的，它的學習能力，它的智能在不斷的增長，隨著時間。那么它所需要學習的努力程度，樣本數也是逐漸減少的。這個也是我們在努力的一個方向。

　　另外最近發表了一篇文章也說明了遷移學習的重要性。這個文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個例子就能學會，我們知道深度學習是千萬個例子的。實際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，就叫做結構，如果我們了解了一個問題的結構，那么這個結構的一個具體的形式只用一個例子就可以學會了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數、統計，這一部分我們實際上可以通過遷移學習來學習。也就是說整個這個圓就圓滿了，就是一個閉環了。

　　同時人工智能的應用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個例子是亞馬遜的倉儲機器人。亞馬遜的倉儲機器人是在一個很大的空間，這些機器人會把這些貨架，每個貨架上面都有不同的貨品，把這些貨架偷到工人的面前，讓工人從貨架上面拿所需的貨品到箱子里面，然后快遞給客戶。為什么是這樣呢?因為現在的機器人技術在選擇，從貨架上選擇物體還遠遠不如人的熟練程度，但是它在路徑規劃，在機械的啟動、抬起、放下已經超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優點和人的優點結合在一起，變成一個新的商業模式。如果過去建一個倉儲在支持這個城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個月時間，他用了這個把所有的傳送帶拆掉，變成機器人以后只用三天時間，這個收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個經驗。

　　下面要講的，不僅在機器人，在圖像識別，實際上在我們的生活當中，人工智能已經深入了。這里舉的一個例子是我和我的一個學生戴文淵，建的一個公司，第四范式，這個公司可以讓過去在金融領域只能由人來服務重要的客戶，由人工智能來把這個能力拓展到幾千萬人，讓每個人都享受到優質的金融服務。這是一個非常大的工程。它背后的技術就是機器學習，我們所熟知的深度學習、知識學習、強化學習。

　　最后我要說幾點，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時候，有成功的時候，我們到現在能總結出什么經驗呢?我覺得現在的人工智能的成功離不開高質量的大數據，但是并不是未來的人工智能的成功一定需要大數據。那么我們下面要問是不是在未來有小數據也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺得在大學里面應該做的一個研究，在工業上大家還在開疆拓土，利用大數據的優勢在發現新的應用利于。

　　第二個，就是要培養出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來設計算法，這個也是我們今天在大學里面需要努力的一個方向。當然這些都離不開計算能力。

　　所以從這幾點上來看人工智能的努力也不是像有些人說的，今天的人工智能的發展完全在工業，人工智能的發展也應該一部分依靠大學，一部分依靠工業。就像我們所說的大數據和人才的培養，小數據的研究。那么大數據的開疆拓土更多的應用，和更多的計算能力，確實來自于工業。所以這兩種結合我覺得是我們今后發展的一個方向。

　　最后我要說一點，就是說我們應該說已經了解很多深度學習了，這個可以作為我們昨天的一個成就。那么今天我們在剛剛開始去獲得強化學習的一個紅利，那么這個可能還不是在很多的領域得到應用的，但是我要告訴大家的是，強化學習比大家想象的要更有用，比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計算機游戲上。在金融，在我們日常生活當中，甚至在教育上，機器人的規劃都離不開強化學習。那么這些應該說都是富人的游戲，也就是說只有富人才能有這么多的大數據，有這么多的計算量去支持深度學習和強化學習這樣的實際應用。那么我們明天要看到的應該是遷移學習，因為遷移學習能夠讓我們把大數據得到的模型遷移到小數據上面，使得千千萬萬的人都能夠受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。

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