实用的学习的演讲稿范文锦集五篇
演讲稿在写作上具有一定的格式要求。在我们平凡的日常里，很多地方都会使用到演讲稿，相信写演讲稿是一个让许多人都头痛的问题，下面是小编精心整理的学习的演讲稿5篇，仅供参考，欢迎大家阅读。
学习的演讲稿 篇1
在一个星期天的下午，爸爸说带我下楼骑自行车，我一蹦三尺高，大呼“万岁!耶!太好了!”爸爸却在临出门前做了一件让我很不高兴的事——把我的“平衡器”，也就是两个保护轮给卸了下来，这时，我的快乐心情就像饱满的皮球被扎了一针似的，立马泄气了，沮丧极了!要知道，我少了它就骑不成，会摔跤的。
在爸爸的坚持下，我只好豁出去了!在去广场的路上，我左一蹬，右一蹬地过去了，你知道怎么回事吗?就是一个脚着地，在地上使劲一踩，车子就踉跄着向前窜去，在快要倒的时候，就用另一只脚来及时撑住，然后再换一只脚继续踩……狼狈不堪。惹得爸爸哈哈大笑。我气鼓鼓地瞪着他，对他使劲翻白眼，他才忍住笑来教我。
爸爸先在广场边找了一块空地，带着一点坡度，让我从坡上往下溜，先这样学着掌握平衡。我那个笨呀，简直和小猪猪一样，竟然还翻车了!我爬起来，拍拍身上的灰，继续坚持练，开始爸爸还给我保驾护航，扶着自行车后座，我就放开胆子，一次一次居然歪歪斜斜地成功了，别提有多高兴了!后来，不知什么时候，爸爸松开了手，我也能自如地端端正正地把车子骑下来，这时，我就开始了自己的“创新”，再骑车上坡，结果脚下蹬了手上的平衡就忘了，注意了平衡脚又没跟上使劲，总是力不从心，看来有点急于求成，还是一步一步慢慢来吧!我又找了一个平坦的地方来练习，握紧车头，目视前方，使劲蹬脚踏板，看起来简单，做起来还真不容易呢，一会儿我就满头大汗，可总算进步了，可以往前骑几步远保持不倒，真希望自己是个不倒翁啊!
功夫不负有心人，我终于学会骑自行车了!我开心得不得了!绕着小区骑了一圈又一圈，乐悠悠地做着美梦：以后可以自己骑车上学了，可以和同学骑车去郊游，想去哪里就去哪里，多方便啊!小朋友们，你们也想学吗?快快借鉴一下我的经验吧，祝你们成功!嘻嘻!
学习的演讲稿 篇2
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。
学习的演讲稿 篇3
尊敬的老师、亲爱的同学们：
大家早上好！
非常荣幸能有今天这样的机会与大家分享我在学习上的一些感悟。
我的第一点感悟就是大凡学习成绩出众的同学，都是“三高”。这里的“三高”当然不是高血压、高血脂、高血糖，而是上课效率高、作业质量高、复习水平高。实现“三高”，一要刻苦用功，二要讲究学习方法，两者不可或缺。因此，你想要有出众的成绩，不光要“勤为径、苦作舟”，踏踏实实地学习，更要摸索出适合自己的一套学习方法。
我的第二点感悟是：适当学习一些大学教科书上的知识对学习颇有好处。大学书本往往能把高中的一些知识点讲深讲透，能讲清许多枯燥复杂问题的原理。我在高中甚至初中的假期时就会找一些数理化方面的经典大学教科书进行自学。这样的自学可以加深对高中知识点特别是难点与要点的理解。如果高中学习是地球online的主线任务，那么学习大学知识就好比开挂。我在高中阶段的前五个学期有将近一个学期的时间因参加信息、数学、物理、化学等竞赛而没有正常听课，有超过一半的晚自修时间因参加这些竞赛班和德语兴趣班而无法在教室里正常做作业或复习，还有很多时间我都呆在学校机房里钻研编程，但我的成绩一直还不错，不但在竞赛上取得了一系列成绩，平常的考试成绩也始终名列前茅，这与我超前学习大学有关学科知识有很大关系。
我的第三点感悟就是参加学科竞赛可以提高学习能力。竞赛知识的难度往往比平时课堂上的难度更大，综合性更强，不但可以锻炼主动学习、刻苦钻研、勇于探索的良好学习习惯，而且学了难点、刷了难题之后，回过头来听平常的课，做平常的题，就会发现平常的题好像变成了小学生的题一样，原来的难点与要点也更容易理解和掌握了。不过在此必须提醒大家，参加竞赛必须要有兴趣、热情和毅力，否则到头来可能只是空耗时间。
我的第四点，也是最后一点感悟，就是多与同学们交流切磋、多刷其他同学不会做的难题也是提高成绩的重要方法。同学和你交流的内容往往是学习的重点与难点，向你请教的题目通常是难度高、综合性强的题目，积极参与交流，帮助同学解答难题，就相当于同学们为你挑选题目啦。在进入二轮复习前我刷的题不多，也几乎不看教辅材料（当然这算不上什么好习惯），我做的大都是同学们有疑问、难度比较大的题，在帮同学解题的过程中很自然地就刷了一道道好题。正是这样，我才能战胜某些刷题比我多好几倍的学霸们。
以上是我总结了学习上成功与失败两方面的经验教训得到的一些拙见。可能有些同学会觉得我在扯淡。的确，每个人都有自己的观点，我的不一定适合大家，大家也可能并不赞同，只求能对同学们有所启发。
最后，预祝大家在本周的期中考试中取得好成绩，特别祝愿与我一同奋斗高考的同学们能更上一层楼！
谢谢大家！
学习的演讲稿 篇4
亲爱的老师们，亲爱的学生们：
大家早上好！我今天演讲的题目是《勤奋学习，报效祖国》。
革命前辈们的波折，风刀雨剑，换来了今天的和平幸福生活。60年来，运动员一次次夺冠，让世界再也不敢把“东亚病夫”的帽子扣给中国人；中国经济的快速腾飞让世界惊呼“中国来了！”华侨终于可以昂首挺胸，自豪地宣布“我是炎黄子孙”。
今天，东方巨人中国腾飞了，各行各业的人用不同的方式表达对祖国的热爱：老师奉献每一节课，农民勤勤恳恳耕耘每一片田，工人严格制造每一件产品。交警坚持每班站岗，清洁工认真扫街。其实爱国并不需要空洞的口号，花花绿绿的文字，立誓的宣言。需要的只是让每一个中国后裔都做好。那么，作为未来世界的主人，我们能做些什么让祖国为我们骄傲呢？
我觉得作为学生，只有努力学习才能算是最好的爱国主义。但是，勤奋只属于珍惜时间的人，脚踏实地、一丝不苟的人，坚持不懈、持之以恒的人，勇于探索、勇于创新的人。因为勤奋，安徒生从一个鞋匠的儿子变成了童话大王；因为勤奋，爱迪生有一千多项伟大的科学发明；因为勤奋，中国古代人才给我们留下了悬梁刺股、削壁取光、映雪的千古美谈。所以，为了祖国的明天比今天更好，我们决心用心听每一节课；为了中华民族的巨龙飞得更高，我们决心克服遇到的每一个问题；为了让日美乃至全世界都佩服中国，我们决心保质保量完成每一项任务！
学习的演讲稿 篇5
老师们，同学们：
大家，晚上好！
今晚非常荣幸能站在这里讲话，讲讲我自己对学习的个人心得。首先我们要明确的是我们为什么要学习。第一，作为学生，公民，应以社稷为重，也就是要为祖国贡献自己的一份力量。这三个身份都告诉我们，我们应该认真学习，努力学习。而这也是支撑我学习的主要力量，而你的又是什么呢？如若心中没有明确的支柱，那么又有什么动力驱使你努力学习呢？这犹如一只苍蝇在沙漠中迷失方向一样，找不到出去的路，我知道很多人都很害怕学习，其实学习没什么好害怕的，你认真学了，不会就不会，没什么大不了的，至少你在学习的过程中学到了不少东西，当然到了社会，这些知识或许没用，不过多学点总会有用的。如果你什么都没学到，，那么将来又怎么能养活自己呢？靠父母？那在你父母去世后呢？记得我一部电影里看到过这样的一句话“人是要靠自己的”。没错，靠天靠地不如靠自己，，唯有自立自强，才能顶天立地。
其实学习方面没什么好说的，每个人都有自己一套的学习方法，不必学别人的。而且我就信奉这样的一句话，那就是该干嘛干嘛，不过凡是不是绝对的。假如在课堂上你明白了老师在这堂课上所讲的内容，那么你就可以在剩下的时间里适当休息下或做点有意义的事，因为这样做都有好处。总之学习是需要变通的，希望这次讲话能给大家一些启发，也希望大家下次考试能取得好成绩，我的演讲完毕，谢谢大家。
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