演讲稿的内容要根据具体情境、具体场合来确定，要求情感真实，尊重观众。在日常生活和工作中，在很多情况下我们需要用到演讲稿，那么你有了解过演讲稿吗？下面是范文网小编分享的实用的学习的演讲稿范文4篇 向身边的榜样学习演讲稿，供大家阅读。
实用的学习的演讲稿范文1
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。
实用的学习的演讲稿范文2
各位领导，各位老师，亲爱的同学们：
大家上午好!
今天我有幸代表所有小学生在这里发言，心里无比激动。我是四年一班代晓琳，首先我要感谢老师和同学，没有他们的帮助，就没有我今天这么好的成绩。
作为学生，首要任务就是学习。我很高兴能在这里与大家分享我对如何提高学习效率的想法。
我认为学习首先要制定一个学习目标，有了目标才会主动学习，才会为理想打拼。这样不仅能提高学习的积极性，还能培养自己的耐心。
其次，上课要认真听讲，开动脑筋。积极回答问题也是非常重要的。一节课四十分钟，只有充分利用起来，不浪费每分宝贵时间，才能提高学习效率。当然把这四十分钟牢牢把握住，也不是件容易的事，得努力才行。每个人都有自己的学习方法，上课的时候认真听老师讲课，作业要按时完成，一定要复习好当天的知识。
再次，认真复习和提前预习知识，也是不可缺少的重要一环。把学过的知识复习几遍，这样在脑海中加深记忆，对以后的学习就会有很大的帮助，积极预习是学习新知识的关键，预习到位了等到学习的时候，老师一点就通了。
第四、“不懂就要问!”如果遇到不懂的问题，我想许多同学都会查找答案，但我却不会这样，不到万不得已，我也不会查找答案，
而是先自己思考一下，如果真的不会，我就问老师、家长或同学。 另外我还经常多看课外书，第一：可以提高自己的阅读能力，第二：可以积累一些好词佳句。
总之，在四年的学习中，我一直都离不开“五多”：“多看”——看书，“多问”——遇到不懂的问题要刨根问底;“多听”——听英语，“多说”——多与别人交谈;“多写”——写作文、日记。
同学们，以上都是我的个人想法，为了我们都能够提高成绩，为了我们美好的明天，我们一起加油吧。
谢谢大家!
实用的学习的演讲稿范文3
尊敬的老师，亲爱的同学们：
首先，我们心中要有一个意识：真正的适合自己的学习方法，从来不是能够被传授的，而是要通过对自己的思考而领悟的。无论是学习方法，时间安排，应试技巧，都是要靠自己总结的。
所以，我能在此谈论的，也只是我个人的一点思考和总结。希望对同学们有所启发。
韩愈在《师说》中写及：“小学而大遗，吾未见其明也”把零散的知识点弄懂，并不是件难事，但考试是把各种小知识点排列组合，显得错综复杂。如果平常在学习时就把大的方面弄懂，把散乱的知识点加以整理，正如我们班主任老师甘林蛟老师说的“构建知识框架”，考试时你将更容易将题意理清，从而找到解题思路。
同学们不难注意到，现阶段在全年级领跑的人，大部分从初中开始就已经有了领先的地位，我们也不难推理出，好的成绩是建立在长时间的知识积累上的，但无论我们多么悔恨懊恼，我们都不可能再回到初中去打基础。已往不谏，来者可追。无论高一还是高二，从现在开始扎实积累，仍不算晚，厚积才能薄发，现在无言的积累，在高三总能迎来遍地硕果。
我之前从来没有想象过我会浸入题海。确实，我们不提倡题海战术，但我们如若能把做过的题，错过的题加以分析总结，可能题海战术就是提升成绩的必由之路了。另外，无论老师还是家长都倡导劳逸结合，但当你学习许久，准备去放松时，得知别人都在“劳”，你“逸”得安心吗？压力是由自身给予的，即使是老师、家长施加的压力，也要先转变成了自我压力才能起作用。我身边就有这样的例子。他是寄宿生，朋友在星期天下午邀他下楼打篮球，他因为怕出汗了没时间洗澡而拒绝了，朋友问他怎么没时间洗澡，他说要搞学习。他就是385班的熊镜宇同学，这次考试他的成绩是年级第四。
同时，学习也是能够自己掌控的。我们的物理老师常对我们说：“你们以为还有一年吗？除掉假期，休息，你们的时间远不没一年了！”所以，我们要更加惜时。要将每一分钟过得无悔确实不易，但我们能试着去保证每天都过得充实。
海森堡的不确定性原理告诉我们命运是未知的，狭义相对论限制了我们的最大速度，而广义相对论又告诉我们大质量的坚持是可以压缩时空的。
从明天起做一个忙碌的人，不发呆不幻想，用好手中的每段时分，无畏早晨，无畏夜深，不因昨日悔恨，不为明日沉沦。既然我们已毅然踏上这条路，便只顾风雨兼程。
谢谢大家！
实用的学习的演讲稿范文4
尊敬的老师，亲爱的同学们：
期中考试在大家紧张、忙碌的身影中悄然而去，却将各种不同的感受留在我们的心中：或是因有所进步而喜悦，或是因为考试的不如意而沮丧。总之，有人幸福着，有人痛苦着。但不管怎样，我们都应该微笑着去面对生活，面对成长当中的各种挫折。
挫折是幸福的路障，同时也是幸福的烘托者。每个人的生活中都会有或多或少的挫折，而因为挫折磨砺取得的成功才会更加值得去珍惜。作为高中生的我们，处于人生发展的黄金时期，对于生活学习上的挫折，更要调整好心态，掌握正确的方法去面对。
积极正视挫折。挫折之所以存在，是因为我们对于自己的高要求。从丰满的幻想中醒来，遭受骨感的现实打击，这种距离和落差感就是挫折。往往我们会对别人高不可攀的成绩抬头仰视，羡慕嫉妒甚至恨他们看似轻易就取得的成功，而经常忽视了他们背后付出的超乎常人的努力。我们在迷茫中找寻成功捷径的时候，孰不知别人早已一步步到达山腰。惧怕走远路、多走路的挫败感才是真正的死路。人生就像一颗茶叶蛋，挫折造成的裂痕只会让它更加入味。我们班的杨玉英、胡馨丹、姚志豪等同学总是孜孜不倦的学习，他们将学习的难题化作动力，厚厚的学习笔记本更是全班传阅。对待挫折他们没有穷酸秀才式的抱怨、也没有祥装成天赋异禀，更多的是正视挫折，然后战胜。
乐观面对挫折。当有一道数学百思不得其解时，当文理分科遭到自己意愿和父母冲突时，先冷静下来，深吸一口气，舒缓紧绷的神经。在清晰的头脑中思考解决的途径，把每次挫折当做一次经验。也许下次考试时遇到做过一遍的难题时，你会庆幸自己的运气，其实不然，是自己面对挫折的锻炼积累了运气。事情是否是挫折并非来源于事情本身，而是个人对他的观念决定，扭转心态，生活其实可以很幸福。
每个人都有心中理想的前途，挫折会阻挡奋斗的激情，但微笑面对，脚步就不会停下来。
最后，我想将文学大师冰心的话和每一位同学分享：“成功的花，人们只惊羡她现时的明艳！然而当初她的芽儿，浸透了奋斗的泪泉，撒遍了牺牲的血雨。”所以，要想让青春之花开得更加明艳，我们无论身处何境，都请用微笑去面对吧！
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