学习的演讲稿模板汇总六篇
演讲稿是在一定的场合，面对一定的听众，演讲人围绕着主题讲话的文稿。在不断进步的时代，演讲稿在我们的视野里出现的频率越来越高，来参考自己需要的演讲稿吧！下面是小编为大家整理的学习的演讲稿6篇，仅供参考，大家一起来看看吧。
学习的演讲稿 篇1
尊敬的老师、亲爱的同学们：
你们好！
首先，我代表二年级全体任课老师对大家的到来表示热烈的欢迎，感谢大家在百忙之中能抽出宝贵的时间来参加今晚的家长会。单从这一点就可以看出你们对自己子女的关心，对我们学校工作的支持，对我们教育工作的最大帮助。为什么这么说呢?因为我觉得家长会的真正意义在于给孩子鼓励，在孩子们心中，来参加家长会，也就是对他们的关心，对他们的爱，他们会感到无比骄傲、幸福。
那么这次家长会的主要目的也就是让我们坐在一起共同来关心了解孩子的学习情况，希望通过这次家长会能够使这些孩子把学习成绩提高上去，到期末尽可能取得满意的成绩。
孩子是我们的希望，在座的各位家长都希望自己的孩子有出息，但只恨自己帮不上忙。我发现有的家长对孩子太严厉，把打骂当作教育;有的家长则不管不问，称之为自主发展，其实是放纵溺爱。那我们学校、家长在教育孩子方面有哪些需要共同努力的方面呢?
一，真正关爱孩子
现在的孩子都是父母手心里的宝，平时父母经常买些礼物送给孩子，可是他们除了礼物之外，其实更需要父母的爱。
(一)把你的时间留一点给孩子
1，每天花一定的时间与孩子交流。抽出一定的时间陪孩子。时间的长短并不重要，但是每天要花一定的时间坐下来，问问孩子学习的情况，和孩子交流思想，沟通情感。
2，每天花一定时间和孩子玩耍。不一定要在空闲时，你在做家务时也可以和孩子玩“猜谜语”等游戏，这样既不影响你做家务，又让孩子在快乐中积累了词汇，岂不一举两得
3，和孩子一起外出。节假日带孩子一同去户外散步，上街购物，去公园赏景，有条件的带孩子出去旅游，参观。拓宽孩子的.视野，陶冶孩子的性情。
4，和孩子一起看书，看电视。陪孩子看一些有益于他们身心健康的书和电视节目，并相机交流观后感，培养孩子的鉴赏能力。
(二)，把你爱抚送给孩子
每一个人都希望得到掌声受到表扬，尤其是孩子。其实我们每位家长也有这样体会……每一个孩子都有成为一个好孩子的欲望，家庭教育就应该让孩子找到“我是好孩子”的感觉。事实上，我们要对孩子的缺点多一些宽容与赏识，多用发展的眼光看待他们，帮助孩子分析落后的原因，提出应对的策略，你一定会发现“那只杯子里的水越来越多”。当孩子获得成功时，你就应该及时的给予鼓励与表扬。
根据孩子的年龄，让他们适当参与你的工作，他们会对你有所帮助，并分担你的工作。所的孩子都喜欢与大人接近，并做大人的“事情”。让他参与无疑是对他最大的信任。他会做得比其他任何一件事情都认真。。
二，真正关心孩子的学习
一说到关心孩子的学习许多家长一定会说我是很关心的，我每天都问孩子有没有做作业，在学校表现好不好，那是不是真正的关心呢我看未必。也许有的家长会说，题目我自己都不会，叫我怎么教?面对这些情况，家长应当怎样辅导孩子呢?首先是热情支持。父母对孩子学习上的支持是多方面的，比如在家里给孩子创造一个良好的学习环境。看电视时，尽量控制音量，不干扰孩子学习;孩子学习用的文具，书籍要给他们随时添置。同时在生活上注意孩子的衣食住行，使孩子时时感受到父母对他们的关怀。
其次是认真督促。由于孩子的自控能力差，父母心要的督促不能忽略。当遇到孩子放学后把书包一扔就去玩，或一边做作业一边看电视时，父母就应劝导孩子，把孩子的注意力引导学习上来。
第三是仔细检查。并不是所有的父母都能看得懂孩子的作业，但也要仔细检查孩子的作业本，因为作业可以反映出孩子的学习情况。如果发现作业马虎潦草，乱涂乱画，甚至不完成作业，父母就要及时追问原因，要求孩子重新做好。这样，可以逐步培养孩子认真严谨的学习态度和良好的习惯。
第四是积极配合。有些父母认为自己不懂，由学校去教好了，这种态度是不对的。正确的态度应是主动，经常地与老师联系，了解孩子的学习情况，倾听老师的意见，把孩子在家中的学习情况告诉老师，并根据孩子的特点和短处，采取相应的措施，帮助孩子学习好的功课。
一、习惯培养。良好的习惯是成功的保证。因此，我们强化对学生进行良好习惯的培养。习惯包括生活习惯、卫生习惯、学习习惯等。而良好的学习习惯则包括作业习惯、听课习惯、阅读习惯。在这里，我希望你们给孩子多一份关怀，关心他们的学习。贪玩是孩子的天性，大多数孩子缺少自我控制能力，所以希望你们平时多督促孩子认真完成家庭作业，培养他们良好的作业习惯，写字姿势。我们要让学生静得下，活得起，帮助学生养成每天读书的习惯，扩大他们的知识面;多关心他们的生活，个人卫生。有些孩子的卫生习惯不好，不刷牙，不剪指甲，希望你们督促他们勤换衣、勤洗头、勤理发，让孩子学会谦让，学会文明礼仪，做个讲文明、有礼貌的现代学生。孩子一旦养成良好的行为习惯，将有益终身。
二、思想教育。孩子是一张洁白无暇的白纸，他们要在这张纸上描绘出七彩的未来，但这期间需要家长、学校，乃至整个社会的教育和关心，把他们培养成爱集体、爱他人、爱学习、爱劳动、爱钻研的品德高尚的人。有许多人在问：我们怎样才能在孩子身上培养出健康的个性和品质?在这里我用一位观察者的话回答大家：“让一个孩子和一对合适的父母在一起，这个孩子永远就不会走上邪路。”
三、安全教育。由于我们很多家长都忙于工作，没有时间接送孩子。那么我希望家长应注意孩子的安全，要不断的提醒孩子。在学校里，我们每天都会关照学生，反复强调，注意安全，增强自我保护意识，校内外不做危险游戏，上学、放学路上不逗留，不玩耍，放学后要直接回家，相信各位家长和我们一样关心孩子的安全。
四、加强联系。孩子要健康成长，光靠学校教育肯定是不够的，家校结合才能使孩子不断进步，你们抽空可以来学校也可以打电话问问孩子的情况，或反映一下在家里的情况，以便我们针对你的孩子的特点展开教育。我们之间的沟通是非常重要的。我们在工作中，难免也会出现疏忽或不足之处，希望大家及时、当面向我指出，我们肯定会“有则改之，无则加勉”。在班级教育过程中，我们会尽全部的力量，尽心尽责。父母是孩子的第一任老师，教育孩子是一门科学，孩子的成长过程就像一棵小树长成大树，这期间难免会长出一些多余的树杈，我们就要及时把这些树杈修剪掉，使他们长成参天大树。
总之，我将和各位家长一道共同教育好你的子女，我的学生。最后共同祝愿您的孩子早日成为优秀的人才，说得不当之处，敬请批评指正，同时请大家对我们学校的教育教学工作多提宝贵意见，谢谢!
学习的演讲稿 篇2
向着成功努力的过程，乍一看，就像一条黑漆的隧道，望不到头，比如高三毕业班的学生，每天有做不完的作业，忙不完的事，睡不够的觉，许多人每天都要“头悬梁锥刺骨，地挑灯夜战”，每天在“两点一线”之间劳碌……一天天的生活就像复印机里印出来的，一切都在重复。别忘了，太阳是新的！全新的，是一种最美的心境！
新的太阳，难道这不是一种希望吗？每天都看见希望，就像是在黑口的夜里看见曙光，难道这不是一种幸福吗？是的，沉重的负担压得我们几乎崩溃了，太高的期望将我们紧紧地钉在地上，但也许最沉重的负担同时也是一种生活充实的象征。
尼采说，受苦的人没有悲观的权力，所以我们不一定要向着胜利微笑，但面对暂时的困难，我们必须微笑，而且是会心动微笑。
埋首于通向成功征途，是必须真真正正“埋”下去的，这段日子需要休沉下来，静下心来，只有保持“心静如水”的状态，才能投入最后的冲刺。
我们好比是在乘一辆车前往目的地，沿途的风光很美，很诱人，但是你最好不要为了他们牵扯太多的精力， 而要使目光一直朝着终点的方向看，如果忍不住跳下车去欣赏暂时的美景，这辆车就开走了，也许你会看到另一辆车，也许最后你同样到达目的地，但那也不是你人生准点的时刻了。
人生在特定的阶段有着特殊的使命。求学的阶段，就是为实现人生目标迈出重要一步的时候，如果错过这个机会，你将追悔莫及，所以狠狠心，女孩子们暂且丢下那些漂亮的衣服和浪费时间的打扮，男孩子们抛开那诱人的漫画书和电脑游戏，放一放那一段遥不可及的“青苹果”之恋吧！夏天不摘秋天的果。摘下来，食之不甜，弃之可惜，所以还是等到收获的.季节里再去品尝丰收的喜悦吧！
搁置一下与前进无关的心事，抬头望天，用心灵看世界，因为太阳常新。轻轻对自己说：“如果没有我，世界将少一个人欣赏这美丽的太阳。”就是这样一种心境，让你始终把精彩留给自己！
春天，鸟语花香，微风抛面；夏天，百花开放，蝴蝶飞舞；秋天，天高云淡，红叶似火；冬天，寒风刺骨，白雪皑皑，无论寒来暑往，春夏秋冬，太阳照常升起……知足者常乐，不知足者常进，很少有人能知道需付出多少努力才能实现心中的梦想，我们只能不断前进、前进，再前进，“一万年太久我们只争朝夕”！只争朝夕，在你茫然的时候；只争朝夕，在你沮丧的时候；只争朝夕，在你懒散的时候，只争朝夕，在你还拥有梦想的时候；太阳每天都是新的，生活永远充满希望，现在就开始吧，把握每个瞬间，不要再犹豫！
学习的演讲稿 篇3
高尔基曾经说过：“人的天才只是火花，想要使它变成熊熊火焰，就要学习，学习！”
如果知识是一片大海，那么我学到的只是一滴水；如果知识是一片沙漠，那么我学到的只是一粒沙；如果知识是一片森林，那么我学到的只是一棵大树。
学习好比“逆水行舟，不进则退。”
我们现在所学到的知识只是一点皮毛，不要，刚学到一点知识，就出来炫耀。那么你永远也不会进步。“学习的'敌人是自己的满足，要认真学习一点东西，必须从不自满开始。”要谦虚好学，才能进步不已。
无数伟人也证明了“学无止境”这个道理。华罗庚从小自学数学，经过了不断的努力，成为了众人皆知的数学家。成为了清华大学讲台上第一位，没有大学文凭的教师。
我们从小到大的过程就是一个学习的过程。从牙牙学语到出口成章；从a，o，e不会写到能写出一篇作文；从1+1不知道于几到能解方程。这就是学无止境啊！
“问渠那得清如许，为有源头活水来”。这句千古流传的名句不也是说明了“学无止境”吗？
同学们！努力吧！加油吧！学习吧！
这样个人才能提高；民族才能发展；人类才能进步。
学习的演讲稿 篇4
大家好！今天，我要演讲的题目是《快乐的学习，快乐的成长》！
我们常听到这样一句话 ，叫“学到老，活到老。”学习是伴随一个人终身的.事情，尤其是对于我们学生来说，我们的任务就是学习。让我们好好想想，如果没有学习，就不会有传载中华民族悠久历史的方块汉字，就不会有蒸汽机、电灯、电话的发明；如果没有学习，人类将永远生活在愚昧和黑暗的原始社会中，也同样没有了大科学家牛顿所站立的巨人的肩膀；如果没有学习，也就没有今天先进的科技与我们幸福的生活。
学习的演讲稿 篇5
老师们，同学们：
早上好。
今天晨会演讲主题为：勤奋学习。
勤奋学习是我们可做又必做的事。
十几岁的我们精力旺盛却能力不全面。因此我们都开始期望自己有所作为，却又无处可为。
那么，勤奋学习吧。
大家都说中国的学习是应试教学，学而时测验，并不快乐。而死的知识于生活的用处又是寥寥，总有些不甘死读。然而我却认为，在此过程中，我们也在获取一种深入思考的能力，使我们看事物不只停留在表层，更全面而且深入；我们获得一种可以吃苦的毅力，使我们不懈怠于当天的各种事务，总是越做越顺；我们获得了一种不气不馁的心理素质，面对困难也能乐观渡过。还有我们的责任心，我们的判断力等等，我们在获得一种更为健全的人格和精神世界，这是我们学习十多年，却可受益几十年的财富。
有大学问的人和没有墨水气味的人，眼睛的光是不同的。有大学问的'人眼睛深邃，心灵透出智慧。他们必定用这样的眼睛，看到更远，辟出更先进的道路，使自己的勤奋学习有所回应，给十六七岁企望有所作为的我们划下路标。
记得上学期的一位学长曾经说过非常感谢在学军养成勤奋学习的习惯，这是他一生的财富。我们的历届学长，都曾不懈努力，勤奋学习，为社会做出贡献。着也是我们想要做的，应该努力的方向。
自小我们便在学。我们学会呼吸。我们学会爬。我们学会说话了。我们开始学习走路。我们一步一步，坚强又努力。我们从一个初生的小动物，变成今日个个自恃聪明且有些小才的学生。我们已经努力这么多年，一刻不停地用学习让自己更为优秀。这些必做之事，勤奋地学习，只会做的比别人更快更好。都是要做，何不尽己所能呢？
中国有了火药，西方有了枪炮。他们勤奋学习，我们停滞不前，于是有了耻辱的被侵略；我们愤怒地指控别人，却不究其根本。有时我们一天的懒散浪费，导致脑中一扇大门关闭我们却不为所知。
周恩来要报国，于是勤奋学习，有所成就。我们志向多多，却很少着手运用眼前时光。
我们确是任重而道远。在众人的期望或是自己梦想的光点之中，勤奋学习。紧跟而至的不是卓越的成就，而是我们每天的成长当中，坚实簇新的进步。
学习的演讲稿 篇6
大家好，今天非常高兴、非常荣幸能参加这样一个盛会。今天我给带来的演讲是我的一点学习心得，题目叫做自学习的人工智能。首先大家都知道在60周年之际，我们首先应该记住的是这位人工智能的先驱，图灵。在他的问题的感召下，我们就有了今天这样的一个盛会和今天人工智能的飞速发展。他的问题，机器可以思维吗?可以从不同的维度来解释，那么首先人类对人工智能的一个探索也可以围绕对问题不同解释的探索。
第一个探索，应该说是在逻辑层面的探索。60年代人工智能的这些先驱就考虑用逻辑和搜索来研究人工智能，比如下棋、推理，比如说可以去做路径规划等等。那么他们有一个很强的假设，这个假设应该说从某种程度上来说是非常直观的。智能包括计算机可能赋予的智能，是来自于计算物理符号的排列组合，我们只要能很聪明的把这些物理符号排列组合的话，人类是可以从一系列的零和一的组合来得到。有了一些成就之后也发现这样的假设是有它的瓶颈的。在之后大家又有一部分人着力于研究能够有学习功能的人工智能，就有不同的学习算法，机器学习的计算法被研究出来。其中包括大家都熟悉的人工神经网络。
人工智能的几个里程碑我们现在也很熟悉，第一个大家公认的是里程碑是深蓝，这个比赛意味着几件事。一个是说在大规模的搜索的状态下，在可能的状态空间的搜索，实际上是一个在物理符号的空间的排列组合。也就是说在60年代人们的那些假设有一部分是正确的，我们确实可以从这种搜索和物理符号的排列组合获得很多的智能。
紧接着的阶段是，知识就是力量，这是随着互联网和大数据到来的一个热潮，从网上，从不同的媒体我们会获得很多数据，把这些数据经过沉淀变成知识，我们就可以赢得像这样一个电视大赛中的人机对战。
这个之后，刚刚芮勇博士也深入的回顾了一下最近的人工智能的突破，就是深度神经网络。深度神经网络的突破从计算上来说有几个好处，其中一个好处是说它把一个全局计算的需求变成一个本地计算的需求，在做到这样的一个同时呢，又不失掉很多的信息，这个是计算机里面无数成就的一个中心点。这样的一个成功就使得我们能够在不同的层次来观察同一个数据，同样就可以获得我们所谓的大局观。就像这个图，我们在不同的层次可以得到不同的特征。
这里我们要特别强调的是人工智能也在另外一个方面潜移默化的默默的在耕耘，这个就叫做强化学习。强化学习应该说是用来做人工智能规划的有力工具，但不是唯一的规矩。规划这个领域相对深度学习应该说更古老，研究的力度也很多。但在很长时间一段处于静默状态，这个原因是因为它在计算上有很大的瓶颈，不能有很大得数据量。一个例子就是强化学习在很长时间以来只能解决一些玩具型的问题，非常小的数据。但是最近的一个突破是Google的DeepMind，把深度学习和强化学习合在一起，这样的一个议题使得很多强化学习所需要突破的瓶颈，就是状态的个数能隐藏起来。这种隐藏就使得强化学习能够大规模的应付数据，就是说应付大数据。它突出的一点叫做端到端的学习，就是说我们在这里看到一个计算机的游戏，这个游戏的影像是输入端，输出端就是你要进行的下一个动作。这个动作是正确还是不正确，到最后会获得一个反馈，这个反馈不一定是现在得到，也许是后面几步得到的。这一点和我们刚刚讲的深度学习在图像上面的应用，就大不一样。就更加复杂，更加契合人的行为，所以强化学习也是下一个突破。
我们看到这种端到端的深度学习，应用在强化学习上，使得DeepMind到今天在很古老的单人的计算机游戏上已经把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习，自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代。这个就是它迭代的一些结果，从左到右是一个时间轴，从下到上是它得到的效果。我们看到每一个游戏它的要求都是在不断成长的，就像我们一个学生在学习的过程当中学到的知识越来越多，这个完全是自我实现，一个自学习的过程。
包括现在的AlphaGo也应用了很多自学习的这种效果，使得我们现在终于认清原来人工智能从60年代到20xx年的物理符号的假设，也就是说以搜索为中心，以逻辑为中心的`这种努力并没有白费，这种努力也是需要的。另外学习也是必不可少的，像我们熟知的深度学习。所以AlphaGo对我们的启示，就是我们把两者结合起来，才是一个完整的智能机器。这个我们可以叫做人工智能的通用性，也就是说我们对于这两个技术的某种结合，比方说多一点搜索，少一点机器学习，或者反之我们够可以得到用来解释不同的人类的智能行为。这种通用型，端到端的学习，可以用这个例子来表达。就是这个鸡可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是对人类有用的。
这里我要特别提到一点，我们并不是找到了最后的目标，这也是在不同的人工智能、强化学习，等等之类的实验当中我们发现一个特点。就是我们不能完全的依靠机器去全部自动化的自我学习，至少到现在我们还没有摸索出这样一个路径。这里是大学的例子，中文是永动机器学习，就是说这个机器不断的在网上爬一些网页，在每个网页里面都学到一些知识，把这些知识综合起来，变成几千万条知识，这些知识又会衍生新的知识。那么我们看到从下到上是随着时间，知识量的增长。那么它到了某一个程度实际上是不能再往上走了，因为知识会自我矛盾。这个时候就需要人进来进行一部分的调节，把一部分不正确的知识去掉，让它继续能成长。这个过程为什么会发生呢?是因为机器学习一个很严重的现象，就是自我偏差，这种偏差就可以体现在这种统计学的一个重要的概念，就是我们获得的数据也许是一个有偏数据，我们可能建了一个模型，对大部分的数据都有用，但其中有一些特例。我们如何来处理这些特例，如何来处理我们训练数据和应用数据之间的偏差，这个是我们下一步要研究的内容。
一个非常有希望的技术叫做迁移学习，比方说这个是在深度学习的模型上，在上面这一部分是一个领域已经训练好的模型。那么在一个新的领域，如果这两个领域之间有某种联系、某种相似性的话，我们就不一定在新的领域需要那么多的数据来学习，你只需要一小部分。我们之所以能做到这一点是我们可以把大部分的模型给迁移过来，我们人有这种能力，但是我们在做这种数据迁移的过程中，我们一定要牢记把这种有偏的数据偏差给消除掉。如果能做到这点我们就能做到不同形式的数据之间的知识迁移，比方说我们可以让一个计算机来读很多文字，这样的一个计算机去识别图像，应该比没有读这些文字，直接去学习图像来的要容易。这个就更像我们人类的学习。这种学习也离不开从下到上，从粗到细这样的一种特征的选择。
所以我们又得到另外一个概念，就是特征工程。深度学习给我们的一个有力的工具是能够自动的进行不同层次，进行大规模的新特征的抽取和特征的制造。那么这种特征在搜索引擎、广告系统上面，可以达到万亿级，也就是说这个已经完全不是人类所可以控制的级别了。那么智能在这样的级别上才可以产生。
但是现在人工智能仍然有一些困境，比方说如何能够让人工智能来深层的理解文字，有一个著名的类似于图灵测试的比赛，深层次理解文字，这个是在自然语言上问一些有歧异的问题，计算机如果要能正确的回答这个问题，那个模型不仅仅理解这些文字，而且要理解深层的背景文字，要理解周边的文字，有很多文化在里面，如何能达到这一点?也是我们需要解决的。
同时深度模型还可以把它反转，成为一种生成膜型。它不仅可以去对数据做一个决策，它还可以自己产生数据，可以产生新的数据。比方说这个是Google的一些研究员把一个深层模型里面的感知最深刻的那些图像给描述出来，结果是这样的，就非常有趣的生成膜型。
刚刚讲的不同数字格式之间，文字和图像之间，如果在深层实际上它们的区别已经消失了。那这样我们就可以对图像去问文字的问题，甚至对文字去问图像的问题。这样数据的形式也就不重要了。
如果我们达到了迁移学习的要点，我们想问下一步是不是可以把所有人类经历过的这些学习的任务给沿着时间轴串起来，能够让机器向人一样的，它的学习能力，它的智能在不断的增长，随着时间。那么它所需要学习的努力程度，样本数也是逐渐减少的。这个也是我们在努力的一个方向。
另外最近发表了一篇文章也说明了迁移学习的重要性。这个文章叫做bayesianprogram learning，这是从一个例子就能学会，我们知道深度学习是千万个例子的。实际上它用了我们过去没有涉及到的概念，就叫做结构，如果我们了解了一个问题的结构，那么这个结构的一个具体的形式只用一个例子就可以学会了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是参数、统计，这一部分我们实际上可以通过迁移学习来学习。也就是说整个这个圆就圆满了，就是一个闭环了。
同时人工智能的应用也不仅仅是在图像方面，这里的一个例子是亚马逊的仓储机器人。亚马逊的仓储机器人是在一个很大的空间，这些机器人会把这些货架，每个货架上面都有不同的货品，把这些货架偷到工人的面前，让工人从货架上面拿所需的货品到箱子里面，然后快递给客户。为什么是这样呢?因为现在的机器人技术在选择，从货架上选择物体还远远不如人的熟练程度，但是它在路径规划，在机械的启动、抬起、放下已经超过人了。所以亚马逊的就很聪明的把机器的优点和人的优点结合在一起，变成一个新的商业模式。如果过去建一个仓储在支持这个城市亚马逊所有的物流的话，需要三个月时间，他用了这个把所有的传送带拆掉，变成机器人以后只用三天时间，这个收益是非常巨大的，也就是我们可以借鉴，可以拓展的一个经验。
下面要讲的，不仅在机器人，在图像识别，实际上在我们的生活当中，人工智能已经深入了。这里举的一个例子是我和我的一个学生戴文渊，建的一个公司，第四范式，这个公司可以让过去在金融领域只能由人来服务重要的客户，由人工智能来把这个能力拓展到几千万人，让每个人都享受到优质的金融服务。这是一个非常大的工程。它背后的技术就是机器学习，我们所熟知的深度学习、知识学习、强化学习。
最后我要说几点，我们看到这么多人工智能的努力，人工智能的有失败的时候，有成功的时候，我们到现在能总结出什么经验呢?我觉得现在的人工智能的成功离不开高质量的大数据，但是并不是未来的人工智能的成功一定需要大数据。那么我们下面要问是不是在未来有小数据也可以让人工智能成功，这就是今天我觉得在大学里面应该做的一个研究，在工业上大家还在开疆拓土，利用大数据的优势在发现新的应用利于。
第二个，就是要培养出更多的人工智能的人才。这些人才才可以来设计算法，这个也是我们今天在大学里面需要努力的一个方向。当然这些都离不开计算能力。
所以从这几点上来看人工智能的努力也不是像有些人说的，今天的人工智能的发展完全在工业，人工智能的发展也应该一部分依靠大学，一部分依靠工业。就像我们所说的大数据和人才的培养，小数据的研究。那么大数据的开疆拓土更多的应用，和更多的计算能力，确实来自于工业。所以这两种结合我觉得是我们今后发展的一个方向。
最后我要说一点，就是说我们应该说已经了解很多深度学习了，这个可以作为我们昨天的一个成就。那么今天我们在刚刚开始去获得强化学习的一个红利，那么这个可能还不是在很多的领域得到应用的，但是我要告诉大家的是，强化学习比大家想象的要更有用，比方说它不仅仅是在围棋或者是在计算机游戏上。在金融，在我们日常生活当中，甚至在教育上，机器人的规划都离不开强化学习。那么这些应该说都是富人的游戏，也就是说只有富人才能有这么多的大数据，有这么多的计算量去支持深度学习和强化学习这样的实际应用。那么我们明天要看到的应该是迁移学习，因为迁移学习能够让我们把大数据得到的模型迁移到小数据上面，使得千千万万的人都能够受益，也就是说人人都能享受人工智能带来的红利。我今天讲到这儿，谢谢大家。
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