實用的學習的演講稿范文錦集五篇
演講稿在寫作上具有一定的格式要求。在我們平凡的日常里，很多地方都會使用到演講稿，相信寫演講稿是一個讓許多人都頭痛的問題，下面是小編精心整理的學習的演講稿5篇，僅供參考，歡迎大家閱讀。
學習的演講稿 篇1
在一個星期天的下午，爸爸說帶我下樓騎自行車，我一蹦三尺高，大呼“萬歲!耶!太好了!”爸爸卻在臨出門前做了一件讓我很不高興的事——把我的“平衡器”，也就是兩個保護輪給卸了下來，這時，我的快樂心情就像飽滿的皮球被扎了一針似的，立馬泄氣了，沮喪極了!要知道，我少了它就騎不成，會摔跤的。
在爸爸的堅持下，我只好豁出去了!在去廣場的路上，我左一蹬，右一蹬地過去了，你知道怎么回事嗎?就是一個腳著地，在地上使勁一踩，車子就踉蹌著向前竄去，在快要倒的時候，就用另一只腳來及時撐住，然后再換一只腳繼續(xù)踩……狼狽不堪。惹得爸爸哈哈大笑。我氣鼓鼓地瞪著他，對他使勁翻白眼，他才忍住笑來教我。
爸爸先在廣場邊找了一塊空地，帶著一點坡度，讓我從坡上往下溜，先這樣學著掌握平衡。我那個笨呀，簡直和小豬豬一樣，竟然還翻車了!我爬起來，拍拍身上的灰，繼續(xù)堅持練，開始爸爸還給我保駕護航，扶著自行車后座，我就放開膽子，一次一次居然歪歪斜斜地成功了，別提有多高興了!后來，不知什么時候，爸爸松開了手，我也能自如地端端正正地把車子騎下來，這時，我就開始了自己的“創(chuàng)新”，再騎車上坡，結果腳下蹬了手上的平衡就忘了，注意了平衡腳又沒跟上使勁，總是力不從心，看來有點急于求成，還是一步一步慢慢來吧!我又找了一個平坦的地方來練習，握緊車頭，目視前方，使勁蹬腳踏板，看起來簡單，做起來還真不容易呢，一會兒我就滿頭大汗，可總算進步了，可以往前騎幾步遠保持不倒，真希望自己是個不倒翁啊!
功夫不負有心人，我終于學會騎自行車了!我開心得不得了!繞著小區(qū)騎了一圈又一圈，樂悠悠地做著美夢：以后可以自己騎車上學了，可以和同學騎車去郊游，想去哪里就去哪里，多方便啊!小朋友們，你們也想學嗎?快快借鑒一下我的經(jīng)驗吧，祝你們成功!嘻嘻!
學習的演講稿 篇2
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(fā)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(guī)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(fā)現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡。
人工智能的幾個里程碑我們現(xiàn)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(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)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(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)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(zhàn)。
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(jīng)網(wǎng)絡。深度神經(jīng)網(wǎng)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(shù)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(shù)據(jù)，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(diào)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(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)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(tài)，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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。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(tài)的個數(shù)能隱藏起來。這種隱藏就使得強化學習能夠大規(guī)模的應付數(shù)據(jù)，就是說應付大數(shù)據(jù)。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(xiàn)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(jīng)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(xiàn)，一個自學習的過程。
包括現(xiàn)在的AlphaGo也應用了很多自學習的這種效果，使得我們現(xiàn)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(fā)現(xiàn)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(xiàn)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(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁，在每個網(wǎng)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(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續(xù)能成長。這個過程為什么會發(fā)生呢?是因為機器學習一個很嚴重的現(xiàn)象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現(xiàn)在這種統(tǒng)計學的一個重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個模型，對大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸硖幚磉@些特例，如何來處理我們訓練數(shù)據(jù)和應用數(shù)據(jù)之間的偏差，這個是我們下一步要研究的內(nèi)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(jīng)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(lián)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(shù)據(jù)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?nèi)擞羞@種能力，但是我們在做這種數(shù)據(jù)遷移的過程中，我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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?nèi)祟惖膶W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(guī)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(tǒng)上面，可以達到萬億級，也就是說這個已經(jīng)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(chǎn)生。
但是現(xiàn)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(shù)據(jù)做一個決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。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(shù)字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實際上它們的區(qū)別已經(jīng)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(shù)據(jù)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(jīng)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(shù)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(fā)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(shù)、統(tǒng)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(huán)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(xiàn)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(guī)劃，在機械的啟動、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優(yōu)點和人的優(yōu)點結合在一起，變成一個新的商業(yè)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(jīng)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(jīng)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(yōu)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(xiàn)在能總結出什么經(jīng)驗呢?我覺得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開高質量的大數(shù)據(jù)，但是并不是未來的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在未來有小數(shù)據(jù)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(yè)上大家還在開疆拓土，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在發(fā)現(xiàn)新的應用利于。
第二個，就是要培養(yǎng)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(fā)展完全在工業(yè)，人工智能的發(fā)展也應該一部分依靠大學，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng)，小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)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(yè)。所以這兩種結合我覺得是我們今后發(fā)展的一個方向。
最后我要說一點，就是說我們應該說已經(jīng)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?nèi)粘Ｉ町斨�，甚至在教育上，機器人的規(guī)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(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)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。
學習的演講稿 篇3
尊敬的老師、親愛的同學們：
大家早上好！
非常榮幸能有今天這樣的機會與大家分享我在學習上的一些感悟。
我的第一點感悟就是大凡學習成績出眾的同學，都是“三高”。這里的“三高”當然不是高血壓、高血脂、高血糖，而是上課效率高、作業(yè)質量高、復習水平高。實現(xiàn)“三高”，一要刻苦用功，二要講究學習方法，兩者不可或缺。因此，你想要有出眾的成績，不光要“勤為徑、苦作舟”，踏踏實實地學習，更要摸索出適合自己的一套學習方法。
我的第二點感悟是：適當學習一些大學教科書上的知識對學習頗有好處。大學書本往往能把高中的一些知識點講深講透，能講清許多枯燥復雜問題的原理。我在高中甚至初中的假期時就會找一些數(shù)理化方面的經(jīng)典大學教科書進行自學。這樣的自學可以加深對高中知識點特別是難點與要點的理解。如果高中學習是地球online的主線任務，那么學習大學知識就好比開掛。我在高中階段的前五個學期有將近一個學期的時間因參加信息、數(shù)學、物理、化學等競賽而沒有正常聽課，有超過一半的晚自修時間因參加這些競賽班和德語興趣班而無法在教室里正常做作業(yè)或復習，還有很多時間我都呆在學校機房里鉆研編程，但我的成績一直還不錯，不但在競賽上取得了一系列成績，平常的考試成績也始終名列前茅，這與我超前學習大學有關學科知識有很大關系。
我的第三點感悟就是參加學科競賽可以提高學習能力。競賽知識的難度往往比平時課堂上的難度更大，綜合性更強，不但可以鍛煉主動學習、刻苦鉆研、勇于探索的良好學習習慣，而且學了難點、刷了難題之后，回過頭來聽平常的課，做平常的題，就會發(fā)現(xiàn)平常的題好像變成了小學生的題一樣，原來的難點與要點也更容易理解和掌握了。不過在此必須提醒大家，參加競賽必須要有興趣、熱情和毅力，否則到頭來可能只是空耗時間。
我的第四點，也是最后一點感悟，就是多與同學們交流切磋、多刷其他同學不會做的難題也是提高成績的重要方法。同學和你交流的內(nèi)容往往是學習的重點與難點，向你請教的題目通常是難度高、綜合性強的題目，積極參與交流，幫助同學解答難題，就相當于同學們?yōu)槟闾暨x題目啦。在進入二輪復習前我刷的題不多，也幾乎不看教輔材料（當然這算不上什么好習慣），我做的大都是同學們有疑問、難度比較大的題，在幫同學解題的過程中很自然地就刷了一道道好題。正是這樣，我才能戰(zhàn)勝某些刷題比我多好幾倍的學霸們。
以上是我總結了學習上成功與失敗兩方面的經(jīng)驗教訓得到的一些拙見。可能有些同學會覺得我在扯淡。的確，每個人都有自己的觀點，我的不一定適合大家，大家也可能并不贊同，只求能對同學們有所啟發(fā)。
最后，預祝大家在本周的期中考試中取得好成績，特別祝愿與我一同奮斗高考的同學們能更上一層樓！
謝謝大家！
學習的演講稿 篇4
親愛的老師們，親愛的學生們：
大家早上好！我今天演講的題目是《勤奮學習，報效祖國》。
革命前輩們的波折，風刀雨劍，換來了今天的和平幸福生活。60年來，運動員一次次奪冠，讓世界再也不敢把“東亞病夫”的帽子扣給中國人；中國經(jīng)濟的快速騰飛讓世界驚呼“中國來了！”華僑終于可以昂首挺胸，自豪地宣布“我是炎黃子孫”。
今天，東方巨人中國騰飛了，各行各業(yè)的人用不同的方式表達對祖國的熱愛：老師奉獻每一節(jié)課，農(nóng)民勤勤懇懇耕耘每一片田，工人嚴格制造每一件產(chǎn)品。交警堅持每班站崗，清潔工認真掃街。其實愛國并不需要空洞的口號，花花綠綠的文字，立誓的宣言。需要的只是讓每一個中國后裔都做好。那么，作為未來世界的主人，我們能做些什么讓祖國為我們驕傲呢？
我覺得作為學生，只有努力學習才能算是最好的愛國主義。但是，勤奮只屬于珍惜時間的人，腳踏實地、一絲不茍的人，堅持不懈、持之以恒的人，勇于探索、勇于創(chuàng)新的人。因為勤奮，安徒生從一個鞋匠的兒子變成了童話大王；因為勤奮，愛迪生有一千多項偉大的科學發(fā)明；因為勤奮，中國古代人才給我們留下了懸梁刺股、削壁取光、映雪的千古美談。所以，為了祖國的明天比今天更好，我們決心用心聽每一節(jié)課；為了中華民族的巨龍飛得更高，我們決心克服遇到的每一個問題；為了讓日美乃至全世界都佩服中國，我們決心保質保量完成每一項任務！
學習的演講稿 篇5
老師們，同學們：
大家，晚上好！
今晚非常榮幸能站在這里講話，講講我自己對學習的個人心得。首先我們要明確的是我們?yōu)槭裁匆獙W習。第一，作為學生，公民，應以社稷為重，也就是要為祖國貢獻自己的一份力量。這三個身份都告訴我們，我們應該認真學習，努力學習。而這也是支撐我學習的主要力量，而你的又是什么呢？如若心中沒有明確的支柱，那么又有什么動力驅使你努力學習呢？這猶如一只蒼蠅在沙漠中迷失方向一樣，找不到出去的路，我知道很多人都很害怕學習，其實學習沒什么好害怕的，你認真學了，不會就不會，沒什么大不了的，至少你在學習的過程中學到了不少東西，當然到了社會，這些知識或許沒用，不過多學點總會有用的。如果你什么都沒學到，，那么將來又怎么能養(yǎng)活自己呢？靠父母？那在你父母去世后呢？記得我一部電影里看到過這樣的一句話“人是要靠自己的”。沒錯，靠天靠地不如靠自己，，唯有自立自強，才能頂天立地。
其實學習方面沒什么好說的，每個人都有自己一套的學習方法，不必學別人的。而且我就信奉這樣的一句話，那就是該干嘛干嘛，不過凡是不是絕對的。假如在課堂上你明白了老師在這堂課上所講的內(nèi)容，那么你就可以在剩下的時間里適當休息下或做點有意義的事，因為這樣做都有好處�？傊畬W習是需要變通的，希望這次講話能給大家一些啟發(fā)，也希望大家下次考試能取得好成績，我的演講完畢，謝謝大家。
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