2022学习的演讲稿范本30.docx

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1、2022学习的演讲稿学习的演讲稿范文汇总9篇演讲稿在写作上具有肯定的格式要求。在生活中，演讲稿与我们的生活休戚相关，信任写演讲稿是一个让很多人都头痛的问题，以下是我帮大家整理的学习的演讲稿10篇，仅供参考，大家一起来看看吧。学习的演讲稿 篇1无论做什么事都要有明确的目的，学习尤其如此。目的越明确，学习主动性就越高；目标越雄伟，为实现目标所付出的劤力就越多，学习意志就越坚毅。目标有大目标，小目标，有进期的，也有近期的，小到一节课，大到一生的志向都属亍此范畴。小目标要从属亍大目标，近期目标要为进期目标做铺垫。确定学习目标要依据一个人的详细状况而定，丌能太低，也丌能太高。太低丌利亍意志的培育，太高丌

2、仅丌利亍目标的实现，学习主动性也会受到打击。掊握科学的学习斱法二：掊握科学的记忆斱法记忆是学习中最重要的学习手段。首先要有来年搞好的记忆习惯。丌论是哪门学科都有背诵的任务，要求背诵的必需背诵，以形成习惯。再就是依据遗忘规律去记忆，即即使的重现，勤复习、多复习。当天的内容当天复习，本周的功课周复习，一月还有小复习，考前再做总复习，这样学习才记忆坚固，才能取得最佳学习效果。掊握科学的学习斱法三：抓好学习环节的关键学习可分为四个主要环节：预习、听课、复习、作业。每个环节都有其特点，也有其关键。预习：预习要养成习惯，习惯很重要，既然是习惯决丌能三天打鱼两天晒网。预习的时间要依据实际状况而定，可以在学习

3、曰挤时间，也可以在周末，还可以在节假曰。预习要找难点，找难点的目的是就是要攻破它，这是预习的关键。这能证明一个人的实力，同时也能培育一个人的实力，更会磨练一个人的意志。听课：听课是学习时最重要的环节，会听课意味着会抓重点，能理解老师的意图。复习：复习要摸规律，复习的目的是把学习内容迚一步巩固、掊握，以便摸清其内在规律，在运用中丼一反三。作业：作业要独立完成，典型的内容要反复练习，这样才能形成技能技巧。学习的演讲稿 篇2大家下午好！我是xx，此时此刻，作为“进步生”代表发言，我感到特别荣幸。首先，请允许我代表在本次考试中取得进步的同学，对学校和辛勤培育我们的老师，以及支持帮助过我们的同学，表示诚

4、心的感谢和真诚的敬意！是你们给了我们发挥才能的空间，是你们给了我们学问和志气，是你们给了我们无限的关切、爱惜和支持！我在这次考试中，取得了不错的成果，在年级进步了将近二百名，而且进了班里前十名，这是我自上中学以来取得的最好名次。我认为优秀成果的取得，不是由于偶然，而是刻苦努力的结果。自从上高二以来，我感觉自己的心态比高一平稳了很多，不在成天想着放假，二十八大部分精力放在学习上。我每天学习的时间抓得很紧。我认为一天有两个时间段是很重要的，一个是中午吃完饭到上午自习的时间，二是晚自习下课到就寝的时间，加起来大约有一节课。我每天就是抓住这两段时间，学习成果才有了较大提升。这说明白一个道理，付出越多收

5、获越多。我希望大家能为将来的收获付出现在的汗水。从高二的学习方法中，我总结了几条学习方法，在这和大家共享一下，希望能给大家一些帮助。1、抓课堂效率。理科学习重在平日功夫，不适于突击复习。平日学习最重要的是课堂45分钟，听讲要全神贯注，思维紧跟老师。2、抓作业质量。所谓高质量是指高正确率和高速度。写作业时，有时同一类型的题重复练习，这时就要有意识的考查速度和精确率，并且在每做完一次时能够对此类题目有更深层的思索，诸如它考查的内容，运用的思想方法，解题的规律、技巧等。3、抓思索提问。首先对于老师给出的规律、定理，不仅要知“其然”还要“知其所以然”，做到刨根问底，这便是理解的最佳途径。其次，学习任何

6、学科都应抱着怀疑的看法，尤其是理科。对于老师的讲解，课本的内容，有疑问应尽管提出，与老师探讨。总之，思索、提问是清除学习隐患的最佳途径。4、抓课外练习。课余时间对我们中学生来说是非常宝贵的，所以既要抓课外练习，又要少而精，只要每天做两三道题，天长日久，你的思路就会开阔很多。以上是我的几点学习方法，方法当然重要，但刻苦钻研，精益求精的精神更是不能缺少。只要你坚持不懈地努力，就肯定可以学好学问。常言道，”一分耕耘，一分收获。”有了辛勤的劳动，我们才会有成果，坐享其成的事情是不存在的，因为只有我们勤奋学习，我们才能实现自己的目标，在追逐幻想的舞台上一显身手。在学习的道路上我们只有勤奋踏实的将一点一滴

7、的学问驾驭，才能最终走向胜利。同学们，让我们记住这几句话吧：胜利恒久属于珍惜时间，疼惜光阴的人；属于脚踏实地，一丝不苟的人；属于坚持不懈，持之以恒的人；属于勇于探究，勇于创新的人！在以后的学习中，希望我们大家能够共同学习，共同进步，共同提高，为学校的明天共争荣光！感谢大家！学习的演讲稿 篇3各位领导、各位老师、给位家长叔叔阿姨们、敬爱的同学们：大家上午好！我是初一？三班的崔俊伟，在此我代表三班同学向各位敬爱的家长、老师致敬。今日我想请大家听听我的故事。一起先我是学习成果并不好，只顾在操场上打球的极淘气的学生，但老师们从来没有放弃过我，特殊是我的班主任杨先勋老师。当大家都为我的前程担忧时，张本成

8、老师和我谈了一次话，我也深深地相识到了自身的不足。在老师和父母、同学们的帮助下，我起先尽全力去变更自己。我起先变更学习看法，调整学习方法，渐渐地也能跟上老师上课的脚步。父母也为我付出和变更了很多，他们每天都在关注我的生活和学习，刚好地和我进行沟通。我每天在妈妈的陪伴下，在台灯照射下渐渐成长。我也从心里面相识到了学习的重要性。其实每天欢乐地学习也使我感到很充溢。父母看到我的进步也很兴奋，老师也对充溢了希望，特殊是我的班主任杨先勋老师和张本成老师。他们为我倾注了许多精力。我当时感觉到，不能辜负大家的期盼，所以更加努力。就在期中考试的前期，我调整好心态走进了考场。成果下来之后，老师说我进步许多，我心

9、里也很兴奋，明白了一份耕耘一份收获的含义。我想告知全部还没有形成良好的生活习惯、学习习惯的同学，短时间地努力会让我们看到希望，长时间地努力会让我们走向胜利。每天变更一点点，最终总是会有收获，现在初一生活还有不到两个月的时间，要努力地尝试着变更自己。你会有意想不到的收获。也请父母们多与孩子进行心灵沟通，出现了问题刚好地处理和改正，不能仅仅满意于物质生活，更重要的是精神生活。前一段时间，老师发给我们每人一本书和一套光盘，上面讲解的是弟子规上的内容，其中教化的真正含义就是“上所施，下所效，养子使作善也。”意思就是在生活中更注意做人，教化孩子要用实际行动去教化。成果当然重要，但如何去做人更重要。希望大

10、家可以从生活习惯、学习习惯去变更自己，一点点变更总有一天会胜利。希望同学们能够早日成为天空中展翅翱翔的雄鹰！感谢大家！学习的演讲稿 篇4敬重的老师，敬爱的同学们，大家早上好!我很荣幸能够在这里为大家演讲。作为一名初中生，面对如山的作业和沉重的压力，是否感到学习负担沉重了很多其实学习就像开路一样，只要找准方向，就能取得好的成效。学习是没有捷径的，不要想着一步登天，只有将思索融入学习，才能结出胜利的果实。正如孔子所说，学而不思则罔，思而不学则殆。学习与记忆是不一样的，学习是要理解，要从问题中总结方法，从练习中提炼精华。提高成果单单靠做题是不够的，而重在于你能否从如此多的练习题中总结阅历。我并不赞成

11、无限度的做练习，终归人的精力是有限的，如何将有限的精力合理利用，便是学习的重中之重。晚上不宜将自己搞得身心乏累，而应为其次天的课堂储备好足够的精力。也不要将自己的时间支配的太惊慌，该休息时就好好放松一下但我说的放松，并不是指夜以继日的上网这类。在我看来，通宵也是一种自我熬煎，正好与放松的目的南辕北辙。消遣是必需的，但应把握好限度。在空闲时间，听听音乐，读读课外书，看看电影，与同学逛街又何尝不行呢说到课外书，这在学校是个很尖锐的话题。课本是装不下整个世界的，课外书便成了我们扩展视野的好方式。但对于龙蛇混杂的书籍，我们应限制住自己，看书只为消遣，而不应痴狂。对于初三的同学们，中考就像逐步接近的战斗

12、一样。人生的路还很长，中考只是一个十字路口而已，一如既往的安心学习吧，跟好老师的步伐，努力驾驭更多的学问，只要尽了全力，就没有缺憾。有一段话我印象颇深，在此送给初一初二的学弟学妹们：每个目标都是一个终点，又都是一个起点。达到目标之后，不要遗忘启程，遗忘赶路。感谢大家。学习的演讲稿 篇5敬爱的同学们、老师们、家长们：你们好！在前面的几次考试中，我都获得了不错的成果，这一切首先要归功于我的努力，当然学习方式也是特别重要的。接下来我给各位介绍一下我的学习阅历。第一我觉得要想学习好先得对学习感爱好。俗话说：“爱好就是最好的老师。”有了爱好才会对学习有动力，自然会越学越好。其次，要想搞好学习，必需驾驭好

13、正确的学习方法，学会融会贯穿，举一反三，这才是最重要的。在学习当中，我们的脑子里必需有三个字“为什么”！牛顿被树上掉下来的苹果砸到，他问了个“为什么”，于是他发觉了万有引力；瓦特看到开水后，壶盖跳了起来，他问了个“为什么”，于是他独创了蒸汽机，所以说聪慧的人懂得说；才智的人懂得听；高超的人懂得问。最终就是肯定要勤奋，这是最重要的，连爱迪生都说“天才须要百分之九十九的汗水”。或许上面我说的很抽象，详细下来就是上课要仔细听课，留意要多独立思索，不懂就要问，要熬炼自己的思维实力。要仔细细致地做好老师布置的作业，决不能马虎。还有的是，要做好笔记，课前最好预习，先对课文有初步的了解，这对于接下来的课能更

14、简单地汲取。课后也要进行复习，巩固好老师所讲的学问，打下坚实的基础。古人曾曰：“温故而知新，可以为师矣。”不也是这道理吗？最好要留意劳逸结合。只顾着死读书是没有用的，要让脑子适当地放松一下才行，比如打打球，听听音乐，看看电视新闻等。以上这些是我个人的学习体会。终归学习是因人而异的。但我信任一分耕耘自有一分收获，付出汗水才会收获硕果的！我也会加倍努力，争取在下一次考试中成果更上一层楼。最终我想说“你再强也不要和别人比，你再弱也要和自己比，你挑战过了自己，把以前的自己比下去了，你就会收获比别人强。”我的演讲完毕，感谢大家！学习的演讲稿 篇6敬重的学校领导、老师，辛勤的各位叔叔、阿姨：大家下午好！今

15、日是个特别的日子，我站在这个台上，代表三（2）班的全体同学发言，并不是因为我有好的学习阅历，而是想借此机会给叔叔、阿姨、爸爸、妈妈说句心里话。各位叔叔、阿姨，您肯定对自己的孩子寄予着很大的希望吧！老师也同您们一样，希望学生有出息。我们的成长离不开老师的辛勤培育，更离不开您们的细心爱惜和协作，假如一旦失去了这些，我们的健康成长就会受到阻碍，我们就会走许多的弯路。为此，我真心希望您们能够大力协作学校，让我们得到真正的、有效的教化。请让我在此向各位家长说件事：由于我的学习习惯差，自控力不强，所以我在此代表全班的学生向爸爸妈妈们提几点建议：1、常常过问我们在校的学习状况。2、教化我们要有端正的学习看法

16、。3、依据我们的学习状况，提示我们上课仔细听讲。4 支持我们的课外阅读需求，并建议我们购买好书，读好书，使我们养成爱读书的好习惯。5、常常和我们沟通，谈心，驾驭我们的心理状况。我们有很多的缺点，但我们也有许多的优点：聪慧、和善、活泼、有特性，人才不乏。我们有负责的老师，有家长的协作，有关切我们的学校。学习的演讲稿 篇7敬重的各位领导、各位老师：早上好！我今日演讲的题目是读书，打好人生底色。1811年2月12日，一个男孩诞生在美国肯塔基州乡村一个穷苦农夫的家里。因为家里穷，他没有机会上学。他一生中进学校上学的时间加起来不到一年。他的母亲能阅读，但从来没有学过写，而他的父亲也仅能写他自己的名字。可

17、是，他却被书籍剧烈地吸引着。他7岁起先上学，每星期只去学校23天。从那时起，他起先了自己的启蒙教化。他把燃烧过的木头当成铅笔,在粗糙的木板上练习写字母。夜晚，他向母亲大声朗诵圣经，还反复阅读伊索寓言。十几岁时，他从50里范围内的全部邻居那里找寻并借回许多书，包括本杰明弗兰克林自传、华盛顿的一生和天路历程。他抓住一切机会仔细阅读。当其他小伙伴在山上玩捉迷藏嬉戏的时候，他却手捧书本在一棵树下阅读。吃完饭后，他又很快拿起书本。9岁时，他深爱的妈妈不幸去世。他和姐姐用读母亲最喜爱的圣经章节的方式来劝慰母亲的在天之灵。当他父亲再婚时，继母带了几样家具和三本书到她的新家：韦氏大字典、鲁滨逊漂流记和天方夜谈

18、。他把这些书读了一遍又一遍。他慢慢成为了一位精通写作的人，以至于他的邻居们情愿出钱请他写信和简洁的遗嘱。21岁时，他确定外出。最终在一个住有100多个新移民，位于西部边疆的小村庄安排下来。这个小村庄有6位受过高校教化的人，其中包括两位学问渊博的内科医生，他们允许他随时借阅他们的书籍。在此后的7年，他做过两份工作，都是允许他可以长时间读书而不受打搅的工作。第一份工作是商场店员，其次份工作是邮递员。他在接待顾客之余，广泛阅读了哲学、科技、宗教、文学、法律和政治学方面的书籍。事实上，通过阅读，他自己授予了自己一个优等的高校毕业文凭。1837年，28岁的他虽然连小学一年级都没毕业，却已经是伊利诺依州的

19、执业律师了。1861年，他通过参与竞选，成为美国第十六任总统。他就是美国历史上最宏大的总统之一，亚伯拉罕林肯听了这一个故事，你们肯定会从中有所感悟、有所启迪吧。在人类历史上，不论是国内还是国外，因勤奋读书而变更自己的命运，乃至变更国家、民族的命运，影响人类文明进程的事例有如天上的繁星，数不胜数。他们的故事影响着、激励着一代又一代的人，而要相识他们，从他们身上吸取精神力气的最好方法仍是读书。你不行能在现实生活中结识世界上全部的伟人、大师，但通过读书，就有可能。歌德说：读一本好书，就是和很多高尚的人谈话.你不行能回到过去，也不行能提前进入将来，但书籍可以把你带到过去和将来。有人说，不读书的人只生活

20、在现在，而读书人是同时生活在三个时代-过去、现在和将来。你不行能走遍世界各地，但书籍可以把你带到地球的每个角落。文字、书籍是人类历史上最宏大的独创，而假如你能够利用，却不去利用这个最宏大的独创，那真是最大的愚昧，枉到人世一遭。读书就意味着教化，甚至意味着学校。前苏联教化家苏霍姆林斯基说：学校首先意味着书籍.没有供师生阅读，充溢师生精神生活所须要的丰富的书籍，或者虽有丰富的书籍而缺乏酷爱读书的师生的学校，不能算是一所真正的学校，可以说只是一间制造、生产劳动力的工厂.你们喜爱读书吗？那么起先读书吧，收获吧，品尝吧，进取吧！让我们尽情地在书中沐浴，在书中享受。书是黄金，宝贵无比；书是阳光，能量无限。

21、捧起书本吧！可以废寝，可以忘食。读书中，我收获着；读书中，我成长着。我爱读书，我爱收获。感谢大家。学习的演讲稿 篇8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

22、、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

23、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

24、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

25、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

26、，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

27、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

28、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

29、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

30、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

31、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

32、。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

33、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

34、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

35、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

36、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9爱因斯坦说过：“胜利=艰苦的

37、劳动+正确的方法+少说空话”。对于渴望胜利的同学来说，艰苦的劳动与少说空话是比较简单做到的，而正确的方法却不是每个人都能摸索得出来的。学习方法因人而异，望大家，“择其善者而从之，其不善者而改之”。务使你拥有一套适合自己的学习方法。一、预习即在老师讲授新课文之前把要学的内容独立地自学一遍，预习对于提高听课效率和加深对学问的理解起着至关重要的作用，因而决不是一个可有可无的点缀过程。预习不是简洁地把课本内容看一遍，它须要我们充分发挥主观能动性，主动地思索出怀疑，发觉问题并形成自己对一些问题的看法。这样带着问题去听课，并把老师的讲解与自己的理解相比照、权衡优劣，就可以加深对学问的理解。预习可分为整册预

38、习和课前预习。每个假期中，我都要将新学期要学的内容自学一遍，做提纲挈领统观全局充分理解教材的基本内容和思路，把握教材的学问体系，弄清各章节的联系与区分，使整册教材的学习能够站在全局的高度上进行，牢牢把握学习的主动权。二、练习练习就是针对详细问题，创建性地运用所学学问以培育综合敏捷运用学问有实力的有效途径之一。平常做完题之后，我总是刚好地归纳、总结、分析，回顾习题的求解途径、思路、涉及的学问点及应用的方法，自己所实行的是不是最佳方法，有无创新之处；并把类似相关联的题型加以对比分析，争取做到举一反三，触类旁通。在练习当中，我认为“做”是次要的，而“思”是主要的。出错的地方也正是我们学习中最薄弱的地

39、方，把这些地方弄懂弄通，避开在同一地方摔倒二次，这比把十道习题演算正确收效或许更大一些。三、合理利用时间，科学用脑首先，要遵循生物钟的运行规律，按时作息，保证足够的睡眠时间。其次，要留意劳逸结合，张弛有度，防止大脑疲惫过度。再次，还要留意各科的学习交叉进行。四、主动参与探讨“独学而无友，则孤陋寡闻”。没有一个人在学习上全知全能，也没有一个在学习上是一无所取，探讨对每一个人来说都有是必要的。五、要激发爱好我认为，学习是帮助我们开发智力，培育实力，了解世界的重任。学习是一件意义重大而乐趣无穷的事。六、利用好参考书和期刊杂志参考书是对课本的补充，对学习成果也能起到肯定的提高作用，它能拓展我们的视野，

40、加深对学问的分析力度有时能达到与上课听讲殊途同归之效果。不过，利用参考书应在已驾驭课本学问的基础上按部就班，切莫好高骛远。七、留意学问系统化和条理化每进行一段时间的学习后，我便抽出一些时间对所学的学问按学科、按单元进行整理与归纳，把它们进行联系与沟通，使之系统化、条理化，形成学问的网络结构，就像一根红线把散落的珠子按特定的依次串在一起一样编上序号，使之各得其所。经过这样一番工作之后秘形成的学问网络结构是的学问是少而精的，具有信息量少、重点突出、关系清晰的特点。理解起来很简单，记忆起来也很便利，运用起来更是如在眼前，得心应手毫不费劲。本文来源：网络收集与整理，如有侵权，请联系作者删除，谢谢！第28页 共28页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页