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本文节选自《穿透式学习模式》
我们中根本无法学到,我们不开台实地做,我们永远不能掌握大台学习时,我们远不是高手,对目己缺乏信心,自己已经是高手了再实干。我们必须尽早到实际环境中去,通过小胜或小败积攒资要尽早实干,还有一个原因是,很多技衣在练习只有在实干中经历失败、承受损失才能和些必需的技巧。当我们网开但我们不能等到认为深入学习台阶:验证知识,为规模化应做诊各在深入学习合阶,我们的目标是什么?是对目己的知补缺,ee还是掌握更全夯[的知识地图把目标设定得更。我们认为,深入学习台停,在这,我们规模化让用由全的尼基验证阶是我们实践路上的暂有效的知当我们进入深入学习台阶时,我们的目标是通过新和学习,化目己的知识,为规模化应用做准备。规模化应用是学习的目标。硅谷创业大因一套名为“客户开发方法索:第二步,客户验证,得到销售人第四步,企业建设,路线岁;趴、全全第一步,客扩从验的环这学到。如果在实干中识体系查漏?我们可以识做准备。验证与优和”的模型,它包括四步:第三步第至1必信二。,客户探生成,进行第四步做的是扩大人员的规模、扩大生产的规模、扩大客户的规模,从而获得最大的收益。这个思路也是精益模化应用。现在换个视角去观守,水平更高的高手。过去,在的情况已经变了,现在的高手人。你可店、一百家店时
深度时间穿透式学习
,创业的前号,我们会发现,LA是能咖啡店还有好的氛围,高的高手。高阶实践台阶;也许有人会需要其他人尚未营握的j实践来超越理论论,能够推很多人认为的高手是身怀设计、运作、大规模扩张系统的以开一家咖啡馆,人你能售做至已久E认为,我们步入吾阶实践台阶就需新理论。这也是一种下高品质的咖啡?和出美味咖啡的咖啡师是高手,大规模扩张系统表;后的设计师是水平更更加高这的溃见的误解。除非是精益创业说的学习终点正是规动规模化应用的人是色扩的大师。但现j开十家做在科学研究等多探索论为主要目标的领域,在大多数实践领域,所正的难采用的理论往往是已经非常成熟的、为业界所共同知晓的。点是如何在工程上取得理想的结果,超越其他竞争对手。论和工程之间,存在巨大的池沟。以人类掌握飞行的漫长过程为例,最初人们以为像马儿一样有翅膀就可以,有人戴看翅膀一样的东西从高处路下,试图学会飞行。直到发现真正的科学原理,也惑是伯努利原理,人类才开始真正地能够飞行。但是,我们的认识不应该停在此处。菜特兄弟能够成功地飞行,并不只是知道这个原理就够了。莱特兄第原本是制造目行车的,他们调悉原理,又用工程的方法所和斗吕信关第一个习二大的载作《机。之后,现代的大型飞机从这样一个飞机原型逐步发展起来。我们面向实践
穿透式学习思路
的学习,正应该沿着这样的路径:用工程学的思路,先做一个知强可用的原型出来,然后持续地改进。我们遇到的长少是理论突破的挑怠,绝大多数时候是工程实践的挑战。侠无在一些看似处在研究前治的领域,我们也及现主要的挑战是工程实践的挑战,并且有时甚至存在用实践路越障碍的可能。有人会觉得,这几年高速发展的人工智能(AI)体现了算法的胜利。其实,人工智能的主要算法和理论如和人工神经网络已丝有了几十年的历史,它的最新进展即深度学习算法沁击现了十几年。这几年人工智能的进步来目互联网上形成的大量数据、计算机区片计算能力和工程能力的大飞跃,其中工程能为古重点。例如,这一波人工知能当测及展中有一个大转折点,发生在2005年,谷歌的机器翻译在评训中突然超出学术界一大规。原来是因为谷歌邀请了当时世界上机噩翻译的顶级专家时效。奥科加入。但是,朗效基本上还用自己两年前的算法,效果怎么在一年之间改进这么多?秘诀是,谷歌翻译使用的数据量是学术界的投下全证半人生第二年,大家都用了比过去更多的数据,效果也了大幅捉我们看到,在人工智能这样前治的理论领域都在发生实践引领论的情况。在高阶实践台阶,我们应该把目光聚焦于实践,去考虑我人本该本对的所吴。如何在工程做出汪?如何找到更马示区实现广王9
职场穿透式学习方法
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