有关学习的演讲稿锦集八篇
演讲稿是在一定的场合，面对一定的听众，演讲人围绕着主题讲话的文稿。在快速变化和不断变革的新时代，演讲稿应用范围愈来愈广泛，你知道演讲稿怎样才能写的好吗？以下是小编精心整理的学习的演讲稿8篇，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
学习的演讲稿 篇1
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2
敬爱的老师、亲爱的同学们：
大家好!
今天我演讲的题目是：知识改变命运，学习成就未来
大家可曾思考过：是什么主宰着我们的命运?我们要怎样才能改变自己的命运呢?上个世纪末，爱国富豪李嘉诚先生曾说：“我们正在跨入21世纪，是知识和知识经济的世纪，知识将最大程度地决定经济发展、民族进步、国家富强以及人类文化的提升。知识是推动发展的最重要工具，改变命运的机会就掌握在我们自己手中!”这是他对自己成功经验最精辟的总结。著名导演张艺谋也认为：“无论是名扬全球的科学家，艺术家，或是一个普通百姓，都是知识改变了他们一生的命运。”
三国时代，诸葛亮羽扇纶巾，上知天文，下晓地理，运筹帷幄，决胜千里，这力量就来自于知识;一代伟人博览群书，海纳百川，领导全国人民改变了中国的命运，用知识谱写出了光辉的篇章;是知识，让高尔基扼住了命运的咽喉;是知识，让爱迪生从贫民窟走入了曼哈顿;是知识，让轮椅上的霍金成为了全世界的骄傲!
世界公认，犹太民族是世界上最有创造力的民族。有个故事说：犹太人父母在他们的孩子出生时就在书本上滴上蜂蜜，让孩子吃，为的就是告诉孩子们，看书就跟吃蜂蜜一样甜。所以犹太人特别爱看书，曾经有人统计过，平均每个犹太人一年要看三百多本书，他们从书中积累了丰富的知识。
一个有知识的人能改变自己的命运，一群有知识的人能改变国家的命运。从“五四”到“九一八”，从“反帝反封”到“抗日救国”，从抗战到解放全民族，中国正是在民众的觉醒中重生，在知识的感召下复兴。改革开放，经济建设，我们的祖国正一步步走向昌盛;神舟系列载人飞船，凝结着中国人民的强大智慧，冲上了云霄;“嫦娥一号”探月卫星，凝聚着中国人民的创新精神，上九天揽月!曾经历经千劫万难的中国，在知识的滋养下重焕生机。是知识给了我们这个民族以韧性，是知识建设了中国蒸蒸日上的今天!
知识浩瀚如海，掌握知识的唯一途径就是学习，学习，再学习。唯有学习，我们才不会在生活中迷失方向;唯有学习，我们才不会被历史所淘汰;唯有学习，我们才能在科技日新月异的今天，永远立于不败之地;唯有学习才能成就一个美好的未来。
从小学到高中，十二年寒窗，都是在为我们的未来打基础，而如今处于高三的我们应当更加深刻地认识到这个道理。通往前方的.独木桥挤满了我们的同龄人，要想平稳顺利地通过，就必须刻苦学习。一轮复习，时间紧迫。十二年寒窗，就在此一搏!
知识从来不属于懒惰的人。只有刻苦学习，我们的生命之树才能结满丰硕的果实，只有刻苦学习，我们才有力量向理想的目标靠近，只有刻苦学习，我们才会创造崭新的自我，用执着的追求书写无悔的人生!鲜花和掌声从来不会赐予好逸恶劳者，而只会馈赠给那些风雨兼程的前行者;空谈和散漫决不会让你美梦成真，只会留下“白了少年头，空悲切”的慨叹;只有学习知识才能到达成功的彼岸。
新中国即将迎来建国65周年，让我们珍惜现在的大好时光，抓紧时间学习知识，用知识塑造全新的自我，用知识创造美好的未来，用知识续写中华民族的辉煌吧!
谢谢大家!
学习的演讲稿 篇3
同学们！在祖国和平的蓝天下，在我们美丽的校园中，我们比先辈拥有了更优越的学习条件，能心无旁骛，日以继夜地遨游学海，向书山攀登。
历经苦难的高尔基说：“书籍使我变成了一个幸福的人。”我们又何尝不是呢？读书带给我们最隽永的乐趣，最恒久的动力；读书带给我们心灵的和平，精神的慰籍。朋友可能离去，书却是最忠诚的伙伴，时光不断流逝，阅读却让我们永葆青春！不仅如此，读书使我们逐步建立起和古今中外伟大作家之间的交流，依他们的指引，历史的大门为我们洞开，未来为我们展现理想的蓝图。
思想家培根说：“读书足以怡情，足以赌博，足以长才”使人开茅塞，除鄙见，得新知，养性灵。因为书中有着广阔的世界，书中有着永世不朽的精神，虽然沧海桑田，物换星移，但书籍永远是新的。
所以，热爱读书吧！热爱读书，阅读撼人心弦的高贵作品，亲灸伟大性灵的.教化，让目光投向更广阔的时空，让心灵沟通过去和未来，已知和未知。
同学们，让我们畅饮这“源头活水”，攀登这人类进步的阶梯，成为知识的富翁，精神的巨人，成为祖国21世纪的高素质的建设者。
学习的演讲稿 篇4
各位老师、同学：
大家好。
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许多?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，只有将思考融入学习，才能结出成功的果实。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。提高成绩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经验。
我并不赞成无限度的做练习，毕竟人的精力是有限的，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疲惫，而应为第二天的课堂储备好足够的精力。也不要将自己的时间安排的太紧张，该休息时就好好放松一下
但我说的放松，并不是指通宵达旦的上网这类。在我看来，通宵也是一种自我折磨，正好与放松的目的背道而驰。娱乐是必须的，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可呢?
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，我们应控制住自己，看书只为消遣，而不应痴狂。
对于初三的同学们，中考就像逐步临近的战斗一样。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，跟好老师的步子，努力掌握更多的知识，只要尽了全力，就没有遗憾。
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，不要忘记启程，忘记赶路。
谢谢大家。
学习的演讲稿 篇5
尊敬的老师，亲爱的同学们大家好：
我是理学院20xx级应用化学1班的王兴兴，很荣幸有机会站在这里和大家一起谈谈我走过的大学，相对于在座的其他几位同学，如果是学习、工作、科技竞赛、实践、课余生活其中的某一方面来我做得都没有他们好，唯一觉得可以说的是我在这几个方面都有一定的收获与感悟，能够协调好自己的精力与时间，全面地发展，在这里我就谈谈在走过的路途中我是如何得到进步与提高的。
首先我提出几个问题，在刚进大学的时候，我们或多或少都会被问及这样的问题：第一个：到大学里来你是干什么的?现在作为大一的你们能否为这个问题给自己一个答案?能不能?第二：当我们知道或者意识到自己想做什么的时候，也就是有了方向，我们接下来怎么做?朝着朝阳一路狂奔，即使路边的野花有多么的漂亮也不去理会?是这样吗?最后：在你狂奔的路上问题也不少啊，哪天学习又紧，工作也迫在眉睫，朋友们也在这个时候想起你啦，你能不学习?能不工作?能不义气?不能啊，这时你该干嘛?很简单嘛——该干嘛干嘛。
问题完了，同学们在思考，我也在思考，思考我曾经遇到这类问题时我是怎么做的，现在该怎样和大家一起分享。
大一第一学期，我沉默了一学期，也就是什么也没做，没人知道会有我这个人存在，就像晒干了的茶叶，蜷缩着。下学期，开始把部分精力投放到工作上，在工作中找到乐趣，做任何事都不会觉得累和烦，踏踏实实地去完成每一件事，即使是一个小细节，也从不马虎，记得大二上一次，统计学生成绩，在EXCRL里面做，那时EXCRL不太熟练，只能慢慢来，一个一个输入，一个一个计算，计算一遍检查一遍，两个表格做到半夜很晚。不是因为第二天急需要表，而是在面对一件事情的时候，我有一种提前去完成的冲动，事情都不要等到截止了才匆匆忙忙地赶，结果错误百出。后面的工作中我组织了很多活动，期中包括运动会，晚会，各种学院比赛和竞赛等等，由于工作比较认真负责，也被评为学校的优秀学生干部。对于我这个过程也就像是茶叶泡在了水里，慢慢地舒展开来。
到了大二，生活开始丰富起来，学习课程不见少，实验每周做两门，在这期间我参加了挑战杯和全国大学生数学建模竞赛，奖没获多少，可我却是在这上面受益匪浅，我做挑战杯的时候，我和班上两个同学一组，每天除了上课就待在实验室，待了一个月的时间，那段时间中毒不少，数据每天测三四次，定时侧，每隔六个小时，一天测四次，那就是早晨6点，中午12点，下午6点，晚上12点，这样也可以避免和上课的冲突。有时候早晨起床校园里一个人都没有，连吃早餐的地方也没有，早餐一般是晚上准备好的面包，晚上回去寝室同学都睡下了，只能“偷偷地”洗漱然后爬上床躺下，躺下后再总结一下一天的实验，想想哪里有没有问题，有没有遗漏什么。做实验整个的思路得我们自己去想，还得和同学讨论交流，中间我们还因为一些实验细节，争吵过，有一次甚至差点放弃实验，当然最后实验是继续的，不仅如此我们之间消除矛盾，能更好地合作，关系也得到巩固。通过实验改变了我的许多观念，各方面能力也得到了训练。在后面的数模中，我是和其他学院我的两个好朋友一起做的，同样收获了不少。
对于学习，正如我上面问及的问题，到大学里来你是干什么的?用我们老师的语调来回答就是：你是学生，你的任务还是学习，对吧。只要明白这样一个道理，你在学习上就算是成功了一半，剩下的一半就是你能否有计划高效率地学下去了，对于我自己，现在在每个月初我都会写下这个月的学习计划，然后对应分配到每周的计划，每一天也有一定的要求，不过综合各方面原因我是拿不了国家奖学金的，只能拿个国家励志。
课外生活中，刚进大学的时候，我给自己下了一个任务，每两周看一本书，什么书都可以，根据自己的兴趣爱好定，问同学借、图书馆借、自己买的，我看书的兴趣也会在一段时间一段时间地改变，因此看书的种类也就比较多，包括经管类的，宗教、哲学、教育学、中外的'文学和小说，还有一些名著。虽然是理工科男生，不过我一直都比较喜欢的还是哲学和文学。同学们在大学里有资源有时间就可以多看看书，最好少玩一会游戏，我电脑里是一个游戏也没有的，我认为那样是太浪费时间了，不过对于部分同学，可以适当去玩一会，但一定要把握好一个度。
我的经历也就这样，希望亲爱的同学们能在自己的大学里回答好前面的几个问题，在以后的大学生活中走得自然、顺畅。这里我就冒昧地提出三点小建议：
首先，大学就是要使自己的大学生活大起来，生活得充实，丰富多彩，路边的野花该采还得采哈。
其次，有效地安排时间;有效运筹时间是一种可以学习的技能。善用时间的人往往有一些好习惯，例如拟定长短计划，以比较实际的观点安排自己的时间和计划，还有一点很重要就是有效地利用时间休息。
再次，切实定下重要计划完成的期限;把重要计划分成几部分。这样的好处是：1使事情变得比较容易处理;2每完成一小步，你就有成就感;3更容易跟踪自己的进度;4可以避免超之过急(在短时间内做完一大堆事情)或到最后一分钟才匆匆赶工。
然后，特别是作为我们学生一定要培养起团结合作的精神，一定要有集体荣誉感，在我看来一个即使个人再优秀，但是脱离了集体，他还是失败的。
最后，借用王国维的三境界与亲爱的同学们共勉："昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。"此第一境界。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”此第二境界。“众里寻他千百度，蓦然回头，那人却在灯火阑珊处。”此第三境界。三句话的意思大家自己多多理解。
谢谢!
学习的演讲稿 篇6
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7
有人说：“不同的大学有着各自的辉煌。”的确，迈进校门时我便感受到，历史的悠久让校园透着浓浓的书香气，花红草绿又为我们平添了一份温馨。学者鸿儒往来于此，更让学校有了一层厚重感。在次学习，我感受到了淡定，执着。新的面孔，新的道路，一切都是陌生，陌生即未知，然而我有信心，用自己的努力，创造一个辉煌，打造一个奇迹。
“一沙一世界，一花一天堂，把握手心里的就是无限。”大学生活是我掌心的财富，然而我也知道时间像流沙，一去不再，为了不让大学生活淡然无色，我要用心勾勒每一笔。
可以平凡但不可以平庸，知识是心灵活跃的`音符，学校为我们提供了如此好的条件，我定会潜心学习，涉猎群书，用知识丰富自己。
但我也明白，大学与过去的任一时期都不同，它并不是要求我们要一板一眼的学习，而且还要积极的参加活动，所以我会去尝试，挑战自己的极限，挖掘自己的潜能。
大学不是终点，而是一个起点，我渴望登上更高的平台，所以我会坚定不移的学习。我最喜欢的一句话是“一切机会都是留给有准备的人的。”我们留下的每一个脚印都是我们成长的足迹，相信四年，我会有所改变。
亲爱的同学，我们天南地北相聚于此，相信我们会结下深厚的友谊，用我们的努力为我们的学校付出。
学习的演讲稿 篇8
生命有限，而学海无涯。我们成为怎样的人，决定于我们所学到的东西，每天都努力学点新的东西。这一天才称得上是没有白费。
一个出生于贫困家庭的人，一个学龄五年级的人，一个让世界变成自己学校的人，最终却是一个不同凡响的人，一个负责的好爸爸，一个负责的好“老师”。他就是巴克尔。
巴尔克认为，最不可宽恕的是一个人晚上上床时还像早上起床时一样无知。他常说：该学的东西太多了，虽然我们出生时一无所知，但只有蠢人才永远如此。为了防止孩子们陷入自满的陷阱，巴克尔要让自己的孩子每天都学一个新的`知识在饭前进行交流，说出后才能吃饭。然而当他的孩子们介绍各种知识时，哪怕是微不足道的小知识，他也不觉得琐碎，而是鼓励孩子们认真学习。一次，他的儿子费利斯为了完成任务在饭前匆匆找了一个新知识：尼泊尔的人口是……。餐桌上顿时鸦雀无声。大家都觉得这个知识实在太琐碎了。但巴尔克却说：“好，孩子他妈，你知道这个答案吗？”妻子的回答总是会使严肃的气氛变得轻松起来，她说：“尼泊尔？我非但不知道它的人口是多少，连它在世界上的哪个角落也不知道呢！”这个回答正中巴尔克的下怀。于是他说：“把地图拿来，我们来告诉你们妈妈尼泊尔在哪儿。”就这样，全家人忘了吃饭，在地图上寻找起尼泊尔来。一天又一天，日积月累，全家人在饭桌上学习了许多知识，大家共同进步着。
巴尔克说：“一个人“不一定终身受雇，但必须终身学习。”只有不断学习，才能够追求和享受更美好的人生。
是呀，要想有成就就要发奋读书。学无止境是一句老话，但它有很强的现实意义。现代科学技术的日新月异，谁还能够说我学够了呢？不过话又说回来要想真正学到一点知识、决心、信心、恒心是必不可少的。还有就是不能没有勇气，一定要不怕困难，敢于挑战。学习犹如逆水行舟，不进则退，唯有持之以恒者，方有希望到达目的地。当然，尽管一个人不断学习，如果他只是十分死板的学习那也是无效的。因为死学习不等于掌握了知识，更不等于有了智慧。“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”你也不能把学习当作一种任务去完成。如果你是这种人的话，那么只会掌握了一些皮毛小的知识。其实说来说去你就是要不断的去学习知识。
学习不等于能力。学习必须转化成能力与素质才能体现出其价值。就像一个人吃下食物不等于增强体质，需要吸收才可能增加体质一样。只有把学习同实践相结合，产生效果时，才能体现能力。
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