2022实用的学习的演讲稿集锦五篇.docx

2022实用的学习的演讲稿集锦五篇学习的演讲稿 篇1敬爱的老师、同学们：从我很小识字起，我就发觉书是一个好玩的东西，从今，我爱上了读书。我爱读书的程度就象仪态疯狂的机器，哪天不读书我就哪天抗议!我家的书多得都装满了一个大书柜，可是里面的书我已经读了好几遍，有些书熟得可以倒背如流!我在三年级的时候语文阅读理解不太好，妈妈为我买了译本练习阅读的书。我觉得书里的文章很好，加上我爱读小学生作文、小读者还有少年科学画报，使我的阅读水平突飞猛进，有的时候两三篇阅读理解一道题也不会错!我读书的速度越来越快，可是一个字也不会漏下。读书让我学会了很多好词，相识了我不相识的字。读书还让我学会了写作。我喜爱读充溢了想象的故事书，“唏里呼噜大侠”的故事是一场梦，下次开船港的海水竟然比蜂蜜还粘!我随着书中的情节时而生气，时而悲伤，时而欢乐，时而缺憾在看会飞的教室时，我把故事想象成了一段精彩的动画。书看的多了，我就学着这些作家的手法写了一篇充溢想象的文章，故事中绝无现代物品，肯定科幻!我爱读书，读书让我学会了写作，陶冶了心情，抒发了感情我爱读书。学习的演讲稿 篇2大家好，今日特别兴奋、特别荣幸能参与这样一个盛会。今日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，我们首先应当记住的是这位人工智能的先驱，图灵。在他的问题的感召下，我们就有了今日这样的一个盛会和今日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说明，那么首先人类对人工智能的一个探究也可以围绕对问题不同说明的探究。第一个探究，应当说是在逻辑层面的探究。60年头人工智能的这些先驱就考虑用逻辑和搜寻来探讨人工智能，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，这个假设应当说从某种程度上来说是特别直观的。智能包括计算机可能给予的智能，是来自于计算物理符号的排列组合，我们只要能很聪慧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觉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探讨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探讨出来。其中包括大家都熟识的人工神经网络。人工智能的几个里程碑我们现在也很熟识，第一个大家公认的是里程碑是深蓝，这个竞赛意味着几件事。一个是说在大规模的搜寻的状态下，在可能的状态空间的搜寻，事实上是一个在物理符号的空间的排列组合。也就是说在60年头人们的那些假设有一部分是正确的，我们的确可以从这种搜寻和物理符号的排列组合获得许多的智能。紧接着的阶段是，学问就是力气，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许多数据，把这些数据经过沉淀变成学问，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，刚刚芮勇博士也深化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，又不失掉许多的信息，这个是计算机里面多数成就的一个中心点。这样的一个胜利就使得我们能够在不同的层次来视察同一个数据，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。这里我们要特殊强调的是人工智能也在另外一个方面潜移默化的静默的在耕耘，这个就叫做强化学习。强化学习应当说是用来做人工智能规划的有力工具，但不是唯一的规则。规划这个领域相对深度学习应当说更古老，探讨的力度也许多。但在很长时间一段处于静默状态，这个缘由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，特别小的数据。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许多强化学习所须要突破的瓶颈，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嬉戏，这个嬉戏的影像是输入端，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，到最终会获得一个反馈，这个反馈不肯定是现在得到，或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。就更加困难，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到今日在很古老的单人的计算机嬉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。我们看到每一个嬉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学问越来越多，这个完全是自我实现，一个自学习的过程。包括现在的AlphaGo也应用了许多自学习的这种效果，使得我们现在最终认清原来人工智能从60年头到20xx年的物理符号的假设，也就是说以搜寻为中心，以逻辑为中心的这种努力并没有白费，这种努力也是须要的。另外学习也是必不行少的，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，比方说多一点搜寻，少一点机器学习，或者反之我们够可以得到用来说明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。这里我要特殊提到一点，我们并不是找到了最终的目标，这也是在不同的人工智能、强化学习，等等之类的试验当中我们发觉一个特点。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。这里是高校的例子，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学问，把这些学问综合起来，变成几千万条学问，这些学问又会衍生新的学问。那么我们看到从下到上是随着时间，学问量的增长。那么它到了某一个程度事实上是不能再往上走了，因为学问会自我冲突。这个时候就须要人进来进行一部分的调整，把一部分不正确的学问去掉，让它接着能成长。这个过程为什么会发生呢?是因为机器学习一个很严峻的现象，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或许是一个有偏数据，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探讨的内容。一个特别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，假如这两个领域之间有某种联系、某种相像性的话，我们就不肯定在新的领域须要那么多的数据来学习，你只须要一小部分。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，我们人有这种实力，但是我们在做这种数据迁移的过程中，我们肯定要牢记把这种有偏的数据偏差给消退掉。假如能做到这点我们就能做到不同形式的数据之间的学问迁移，比方说我们可以让一个计算机来读许多文字，这样的一个计算机去识别图像，应当比没有读这些文字，干脆去学习图像来的要简单。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。那么这种特征在搜寻引擎、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限制的级别了。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旧有一些逆境，比方说如何能够让人工智能来深层的理解文字，有一个闻名的类似于图灵测试的竞赛，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，计算机假如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，有许多文化在里面，如何能达到这一点?也是我们须要解决的。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的一些探讨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，就特别好玩的生成膜型。刚刚讲的不同数字格式之间，文字和图像之间，假如在深层事实上它们的区分已经消逝了。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。假如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全部人类经验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，它的学习实力，它的智能在不断的增长，随着时间。那么它所须要学习的努力程度，样本数也是渐渐削减的。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白迁移学习的重要性。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。事实上它用了我们过去没有涉及到的概念，就叫做结构，假如我们了解了一个问题的结构，那么这个结构的一个详细的形式只用一个例子就可以学会了。其他的部分，须要许多例子的那一部分可能是参数、统计，这一部分我们事实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娴熟程度，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慧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。假如过去建一个仓储在支持这个城市亚马逊全部的物流的话，须要三个月时间，他用了这个把全部的传送带拆掉，变成机器人以后只用三天时间，这个收益是特别巨大的，也就是我们可以借鉴，可以拓展的一个阅历。下面要讲的，不仅在机器人，在图像识别，事实上在我们的生活当中，人工智能已经深化了。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实力拓展到几千万人，让每个人都享受到优质的金融服务。这是一个特别大的工程。它背后的技术就是机器学习，我们所熟知的深度学习、学问学习、强化学习。最终我要说几点，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，有胜利的时候，我们到现在能总结出什么阅历呢?我觉得现在的人工智能的胜利离不开高质量的大数据，但是并不是将来的人工智能的胜利肯定须要大数据。那么我们下面要问是不是在将来有小数据也可以让人工智能胜利，这就是今日我觉得在高校里面应当做的一个探讨，在工业上大家还在开疆拓土，利用大数据的优势在发觉新的应用利于。其次个，就是要培育出更多的人工智能的人才。这些人才才可以来设计算法，这个也是我们今日在高校里面须要努力的一个方向。当然这些都离不开计算实力。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，今日的人工智能的发展完全在工业，人工智能的发展也应当一部分依靠高校，一部分依靠工业。就像我们所说的大数据和人才的培育，小数据的探讨。那么大数据的开疆拓土更多的应用，和更多的计算实力，的确来自于工业。所以这两种结合我觉得是我们今后发展的一个方向。最终我要说一点，就是说我们应当说已经了解许多深度学习了，这个可以作为我们昨天的一个成就。那么今日我们在刚刚起先去获得强化学习的一个红利，那么这个可能还不是在许多的领域得到应用的，但是我要告知大家的是，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嬉戏上。在金融，在我们日常生活当中，甚至在教化上，机器人的规划都离不开强化学习。那么这些应当说都是富人的嬉戏，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当是迁移学习，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。我今日讲到这儿，感谢大家。学习的演讲稿 篇3学习是伴随人生的不行或缺的内容，人从呱呱坠地，除本能外，就是仿照、学习。关于学习的演讲稿学习除了学会生存、生活本事外，还有一个重要的功能就是促进大脑发达。人不只是在幼年、少年、青年时期须要学习，就是到了中年、壮年、老年也须要不断的学习，充溢、提高自己。现代科学证明六、七十岁的老年人，常常读书看报，多参与社交活动、体育运动，可以延缓苍老，削减患老年痴呆症的几率。孔夫子曰：“吾日三省吾身”，“三人行必有吾师焉”。就是表明像孔子这样学识渊博的大儒还在孜孜以求，不断进取的学习，何况我辈，就更应当加倍努力用学问充溢自己。特殊是在学问爆炸的今日，更须要学习新的文化科学学问，学习专业技能，学习为人处事之道。事实证明，世上没有什么放之四海而皆准的肯定真理，因此学习也不行能一劳永逸。至于有人所谓的集多少年之阅历，对当前，对将来的生活、工作只会起到参考的助益，假如只依靠阅历，为人处事则难免会碰钉子。礼记学记说：“学然后知不足，教然后知困。”是说经过学习之后才知道自己的欠缺，教学以后才知道自己的学问贫乏，对学问理解不深透。在这里，我们不妨把教学当成我们的工作、生活实际。我们平常说傲慢自满的人是“一瓶子不满，半瓶子晃荡”，其实我们每个人在学习的初始阶段都会不同程度的出现这种现象。我相识一个人，他在上世纪九十年头就购买了家庭电脑，在我玩空当接龙还不知道如何从电脑里调出来的时候，他已经把硬盘、内存、CPU、操作系统等说的井井有条，还自行对硬盘、内存进行升级，对我叫不上来名字的各种网络嬉戏玩得炉火纯青。我很佩服他电脑学问丰富，还建议他开一间电脑销售修理公司。但公司最终没有开办，关于学习的演讲稿他后来对我说，“我看了一些电脑的书，电脑程序挺困难的，还有各种各样的应用软件也不简单学会，软硬件故障更是难以辨别，加上黑客、病毒的侵扰，凭我这点墨水根本无法胜任。”学习不应当是死读书、读死书，学习应当与工作、生活实际相结合。古人云：“学者有段兢业的心思，又要有段潇洒的趣味，若一味敛束清苦，是有秋杀无春生，何以发育万物。”古今学习都讲求学以致用，一个人学习，为了求得高深的学问，每天苦读，这种奋勉进取的精神当然很好，关于学习的演讲稿但也不能忽视了学习之外的“潇洒趣味”，用现代话来说就是读书的同时也要学会“休闲”。在现代社会，生活就等于是一种竞争，它要求学习也必需是全方位的学习。既要学习文化科学学问，也要多懂得社会，了解社会，学习社会学问。既要会学习，也要懂得保留生活情趣。学以致用就是要会读书，会学习，还要会生活。学习可以增加学识，可以增长才能，可以开阔视野，可以陶冶情操，可以提高生活质量。小张是某师范高校中文系的本科毕业生，面临着毕业安排，很多同学急得像热锅上的蚂蚁，小张则闲情逸致，神情自若，同班同学极为惊异他的表现，这小子葫芦里装的是什么药呢？原来小张已经打定办法到旁边的××师范专科学校求职，并向该校寄出了履历和学业成果，××师范专科学校已经向他发出面试的通知。面试这天，小张早早地来到这所学校，学校领导接见了他，并告知他将与另外两名来自不同学校的A君和B君竞争同一职位。面试的第一个步骤是自我介绍，小张排在最终，他向领导表明自己出身于农家，决心献身教化事业，为提高当地人民文化素养服务。但A君和B君自我介绍时，只简洁介绍自己在校的学业成果和行为表现，未说明各自的求职动机。随后，学校领导要求A君、B君和小张拿出各自的拿手好戏。小张把自己四年学习期间发表的散文、诗作呈现在学校领导的面前。小张不满意于表露自己在学校时已经取得的成果，采纳了避虚就实的策略，主动请缨，要求到讲台上露一手。他的提议也当即赢得校方的赞同。俗话说：“好马劣马，拉出来遛遛就知道了。”小张的课讲得生动活泼，这表明白他的口才和学识俱佳，是块做老师的好材料，当然受到校方的青睐。而A君和B君在真枪实弹的教学比武面前，却口才不佳，语不连贯，所以，他们俩的面试成果较差，小张的求职自然大获胜利。交谈的胜利不在于辞藻的华丽抑或朴实，也不在于据理力争或委婉柔顺，而在于在交谈过程中，始终围围着问题的中心去说明问题、解决问题。对于一个困难的问题，假如三言两语难以说明清晰，则不妨具体地说出来，但要做到简洁而不烦琐重复。有时，还要依据表达的须要，将各个不同的讲话内容细致地组织，并考虑答话的依次与步骤，取得较好的效果。在一次求职面谈中，一家企业聘请人员向一位女高校生问道：“国外一家企业的代理人携巨款来我市找寻相宜的投资对象，你作为我市某中型企业的法人代表，请问你将采纳什么步骤赢得这笔投资？”这位女高校生略作思索，然后答道：“首先，我须要了解对方具体的背景材料，例如，该公司的经营方针、项目、实力、已有业绩，也包括这位代理人的个人材料，最重要的是此次来中国的安排；其次，代理人来后，我应当与对方预约见面时间和地点，比如说可以通过电话，或与有关机构及个人联系；第三，与代理人商谈时，我应当运用他国的语言，以增加熟悉感和亲切感；第四，这次行动不肯定会胜利，但是，我要尽我的所能给对方留下深刻而良好的印象，以期为下次合作打下基础。”女高校生的第一句话，说明白作为一个企业主管人员，要知己知彼，把握对方的背景资料，清晰地了解对方的底细，而她要了解的这个外商投资安排也表示了企业主管人员对当前活动重点的支配应有清晰的相识，这是面谈中最胜利的一句答话。她的第四点回答也显得极为胜利。胜败乃兵家常事，商界也是如此，没有所谓的常胜将军，因而企业主管人员与外商谈判时要保持良好的心理素养，胜不骄，败不馁，给外国人留下良好的印象，争取下次合作。只要你驾驭了这些求职的方法和技巧，就不愁找不到好工作。自我“推销”求职工作的晤谈求职工作的晤谈，即是应聘者为了展示自己的资格和实力与聘请者进行的谈话活动，是求职活动的第一步。在这个过程中，诚恳是必需的，而那种打肿脸充胖子的行为是不宜的，这只能瞒骗一时。假如应征工作的晤谈令你胆战心惊，那么，或许就是因为你深深地明白自己原委有几滴墨水。据说，有一个人对商业广告极有探讨，曾在无机会中创建机会。他为了求职前去探望一个大公司的经理。会面以后，关于学习的演讲稿他始终没有说出谋职的意思，只和经理谈天，在谈话中尽量奇妙地叙述广告对商业的重要性及其运用的方法，他举了很多有力的例子。他丰富的言谈引起了经理的爱好，结果他没说出谋职，经理反而主动请他替公司试办设计广告业务，他的目的达到了，这就是仅凭一席话给自己创建机会的人。他有才能，而且懂得怎样用奇妙的谈话找到施展才能的职位。有一个青年到一个火柴厂去谋求职位，他对于此业原是外行，但为了去求职，他预先调查好了国内火柴厂的出品数量和销量、外国火柴在市场上的地位、各种火柴厂产品的比较、各竞争厂家的营业情形，等等。求职时，聘请者对他在此业上的广博探讨大感爱好，在几十个应征者当中他出类拔萃，结果不言而喻，机会垂青于他。所以，预备一些使对方发生深厚爱好，同时，表现你深谙此道的谈话资料，往往能帮助你较易获得胜利。学习的演讲稿 篇4敬爱的老师们，敬爱的学生们：大家早上好！我今日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，换来了今日的和平华蜜生活。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！”华侨最终可以昂首挺胸，骄傲地宣布“我是炎黄子孙”。今日，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酷爱：老师奉献每一节课，农夫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，清洁工仔细扫街。其实爱国并不须要空洞的口号，花花绿绿的文字，立誓的宣言。须要的只是让每一个中国后裔都做好。那么，作为将来世界的主子，我们能做些什么让祖国为我们傲慢呢？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，勇于探究、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，爱迪生有一千多项宏大的科学独创；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日更好，我们决心专心听每一节课；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敬重的老师，敬爱的同学们：我今日国旗下讲话的题目是驾驭科学的学习方法，养成良好的学习习惯。在生命的路途中，每个人都会遇到各种各样的困难，有些人徘徊于岔路的干扰，停在原地，不知所措。而那些具有良好习惯的人，在困难面前镇定自若，应付自如，所以他们脱颖而出。英国闻名哲学家培根就曾说过：“习惯真是一种坚韧而巨大的力气，它可以主宰人生。”是的，没有人天生就拥有超人的才智，胜利的捷径恰恰在于貌似不起眼的良好习惯。正所谓“没有理论的实践是原始的混乱，没有安排的学习是一种低效率的混乱学习”所以，良好的学习习惯和科学的学习策略对于学习都是具有特别重要意义的.学生时代是各种习惯养成的最佳时期。我们要特殊留意培育培育独立学习、主动探究、主动进取的习惯。在传统的教学方式中，学生是教化的对象，学生的发展是被动的，学生只是栓着绳索的羊，老师牵到哪，学生就跟到哪。在这种状况下，老师的“教”与学生的“学”无法拧成一股劲，减弱了教化力气。“自主学习”是学生通过自学、探究、发觉来获得科学学问的新型教学方式。它强调学生是学习的主导者，学生可以自主支配学习内容、学习方式、学习目标，学生对整个学习过程是心中有数的。学习是学生自己的事，学生以极大的热忱投身到整个学习过程中，有明确的目的、方向，在自觉状态下主动学习，会收到事半功倍的效果。