演講稿的內(nèi)容要根據(jù)具體情境、具體場合來確定，要求情感真實，尊重觀眾。在日常生活和工作中，在很多情況下我們需要用到演講稿，那么你有了解過演講稿嗎？下面是范文網(wǎng)小編分享的實用的學習的演講稿范文4篇 向身邊的榜樣學習演講稿，供大家閱讀。
實用的學習的演講稿范文1
大家好，今天非常高興、非常榮幸能參加這樣一個盛會。今天我給帶來的演講是我的一點學習心得，題目叫做自學習的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應該記住的是這位人工智能的先驅(qū)，圖靈。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個盛會和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題，機器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋，那么首先人類對人工智能的一個探索也可以圍繞對問題不同解釋的探索。
第一個探索，應該說是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來研究人工智能，比如下棋、推理，比如說可以去做路徑規(guī)劃等等。那么他們有一個很強的假設(shè)，這個假設(shè)應該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計算機可能賦予的智能，是來自于計算物理符號的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號排列組合的話，人類是可以從一系列的零和一的組合來得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設(shè)是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究能夠有學習功能的人工智能，就有不同的學習算法，機器學習的計算法被研究出來。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工智能的幾個里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉，第一個大家公認的是里程碑是深藍，這個比賽意味著幾件事。一個是說在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)空間的搜索，實際上是一個在物理符號的空間的排列組合。也就是說在60年代人們的那些假設(shè)有一部分是正確的，我們確實可以從這種搜索和物理符號的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是，知識就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識，我們就可以贏得像這樣一個電視大賽中的人機對戰(zhàn)。
這個之后，剛剛芮勇博士也深入的回顧了一下最近的人工智能的突破，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破從計算上來說有幾個好處，其中一個好處是說它把一個全局計算的需求變成一個本地計算的需求，在做到這樣的一個同時呢，又不失掉很多的信息，這個是計算機里面無數(shù)成就的一個中心點。這樣的一個成功就使得我們能夠在不同的層次來觀察同一個數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個圖，我們在不同的層次可以得到不同的特征。
這里我們要特別強調(diào)的是人工智能也在另外一個方面潛移默化的默默的在耕耘，這個就叫做強化學習。強化學習應該說是用來做人工智能規(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個領(lǐng)域相對深度學習應該說更古老，研究的力度也很多。但在很長時間一段處于靜默狀態(tài)，這個原因是因為它在計算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個例子就是強化學習在很長時間以來只能解決一些玩具型的問題，非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個突破是Google的DeepMind，把深度學習和強化學習合在一起，這樣的一個議題使得很多強化學習所需要突破的瓶頸，就是狀態(tài)的個數(shù)能隱藏起來。這種隱藏就使得強化學習能夠大規(guī)模的應付數(shù)據(jù)，就是說應付大數(shù)據(jù)。它突出的一點叫做端到端的學習，就是說我們在這里看到一個計算機的游戲，這個游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進行的下一個動作。這個動作是正確還是不正確，到最后會獲得一個反饋，這個反饋不一定是現(xiàn)在得到，也許是后面幾步得到的。這一點和我們剛剛講的深度學習在圖像上面的應用，就大不一樣。就更加復雜，更加契合人的行為，所以強化學習也是下一個突破。
我們看到這種端到端的深度學習，應用在強化學習上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計算機游戲上已經(jīng)把人類完全擊倒，它做到這樣是通過完全的自學習，自我修煉、自我改正，然后一個一個迭代。這個就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個時間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個游戲它的要求都是在不斷成長的，就像我們一個學生在學習的過程當中學到的知識越來越多，這個完全是自我實現(xiàn)，一個自學習的過程。
包括現(xiàn)在的AlphaGo也應用了很多自學習的這種效果，使得我們現(xiàn)在終于認清原來人工智能從60年代到20xx年的物理符號的假設(shè)，也就是說以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒有白費，這種努力也是需要的。另外學習也是必不可少的，像我們熟知的深度學習。所以AlphaGo對我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來，才是一個完整的智能機器。這個我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說我們對于這兩個技術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點搜索，少一點機器學習，或者反之我們夠可以得到用來解釋不同的人類的智能行為。這種通用型，端到端的學習，可以用這個例子來表達。就是這個雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對人類有用的。
這里我要特別提到一點，我們并不是找到了最后的目標，這也是在不同的人工智能、強化學習，等等之類的實驗當中我們發(fā)現(xiàn)一個特點。就是我們不能完全的依靠機器去全部自動化的自我學習，至少到現(xiàn)在我們還沒有摸索出這樣一個路徑。這里是大學的例子，中文是永動機器學習，就是說這個機器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁，在每個網(wǎng)頁里面都學到一些知識，把這些知識綜合起來，變成幾千萬條知識，這些知識又會衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著時間，知識量的增長。那么它到了某一個程度實際上是不能再往上走了，因為知識會自我矛盾。這個時候就需要人進來進行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續(xù)能成長。這個過程為什么會發(fā)生呢?是因為機器學習一個很嚴重的現(xiàn)象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現(xiàn)在這種統(tǒng)計學的一個重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個模型，對大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸硖幚磉@些特例，如何來處理我們訓練數(shù)據(jù)和應用數(shù)據(jù)之間的偏差，這個是我們下一步要研究的內(nèi)容。
一個非常有希望的技術(shù)叫做遷移學習，比方說這個是在深度學習的模型上，在上面這一部分是一個領(lǐng)域已經(jīng)訓練好的模型。那么在一個新的領(lǐng)域，如果這兩個領(lǐng)域之間有某種聯(lián)系、某種相似性的話，我們就不一定在新的領(lǐng)域需要那么多的數(shù)據(jù)來學習，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點是我們可以把大部分的模型給遷移過來，我們?nèi)擞羞@種能力，但是我們在做這種數(shù)據(jù)遷移的過程中，我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)偏差給消除掉。如果能做到這點我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識遷移，比方說我們可以讓一個計算機來讀很多文字，這樣的一個計算機去識別圖像，應該比沒有讀這些文字，直接去學習圖像來的要容易。這個就更像我們?nèi)祟惖膶W習。這種學習也離不開從下到上，從粗到細這樣的一種特征的'選擇。
所以我們又得到另外一個概念，就是特征工程。深度學習給我們的一個有力的工具是能夠自動的進行不同層次，進行大規(guī)模的新特征的抽取和特征的制造。那么這種特征在搜索引擎、廣告系統(tǒng)上面，可以達到萬億級，也就是說這個已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級別了。那么智能在這樣的級別上才可以產(chǎn)生。
但是現(xiàn)在人工智能仍然有一些困境，比方說如何能夠讓人工智能來深層的理解文字，有一個著名的類似于圖靈測試的比賽，深層次理解文字，這個是在自然語言上問一些有歧異的問題，計算機如果要能正確的回答這個問題，那個模型不僅僅理解這些文字，而且要理解深層的背景文字，要理解周邊的文字，有很多文化在里面，如何能達到這一點?也是我們需要解決的。
同時深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對數(shù)據(jù)做一個決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說這個是Google的一些研究員把一個深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來，結(jié)果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。
剛剛講的不同數(shù)字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對圖像去問文字的問題，甚至對文字去問圖像的問題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。
如果我們達到了遷移學習的要點，我們想問下一步是不是可以把所有人類經(jīng)歷過的這些學習的任務(wù)給沿著時間軸串起來，能夠讓機器向人一樣的，它的學習能力，它的智能在不斷的增長，隨著時間。那么它所需要學習的努力程度，樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個也是我們在努力的一個方向。
另外最近發(fā)表了一篇文章也說明了遷移學習的重要性。這個文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個例子就能學會，我們知道深度學習是千萬個例子的。實際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，就叫做結(jié)構(gòu)，如果我們了解了一個問題的結(jié)構(gòu)，那么這個結(jié)構(gòu)的一個具體的形式只用一個例子就可以學會了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數(shù)、統(tǒng)計，這一部分我們實際上可以通過遷移學習來學習。也就是說整個這個圓就圓滿了，就是一個閉環(huán)了。
同時人工智能的應用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個例子是亞馬遜的倉儲機器人。亞馬遜的倉儲機器人是在一個很大的空間，這些機器人會把這些貨架，每個貨架上面都有不同的貨品，把這些貨架偷到工人的面前，讓工人從貨架上面拿所需的貨品到箱子里面，然后快遞給客戶。為什么是這樣呢?因為現(xiàn)在的機器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠遠不如人的熟練程度，但是它在路徑規(guī)劃，在機械的啟動、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優(yōu)點和人的優(yōu)點結(jié)合在一起，變成一個新的商業(yè)模式。如果過去建一個倉儲在支持這個城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個月時間，他用了這個把所有的傳送帶拆掉，變成機器人以后只用三天時間，這個收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個經(jīng)驗。
下面要講的，不僅在機器人，在圖像識別，實際上在我們的生活當中，人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個例子是我和我的一個學生戴文淵，建的一個公司，第四范式，這個公司可以讓過去在金融領(lǐng)域只能由人來服務(wù)重要的客戶，由人工智能來把這個能力拓展到幾千萬人，讓每個人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。這是一個非常大的工程。它背后的技術(shù)就是機器學習，我們所熟知的深度學習、知識學習、強化學習。
最后我要說幾點，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時候，有成功的時候，我們到現(xiàn)在能總結(jié)出什么經(jīng)驗呢?我覺得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但是并不是未來的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在未來有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺得在大學里面應該做的一個研究，在工業(yè)上大家還在開疆拓土，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在發(fā)現(xiàn)新的應用利于。
第二個，就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來設(shè)計算法，這個也是我們今天在大學里面需要努力的一個方向。當然這些都離不開計算能力。
所以從這幾點上來看人工智能的努力也不是像有些人說的，今天的人工智能的發(fā)展完全在工業(yè)，人工智能的發(fā)展也應該一部分依靠大學，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng)，小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)的開疆拓土更多的應用，和更多的計算能力，確實來自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后發(fā)展的一個方向。
最后我要說一點，就是說我們應該說已經(jīng)了解很多深度學習了，這個可以作為我們昨天的一個成就。那么今天我們在剛剛開始去獲得強化學習的一個紅利，那么這個可能還不是在很多的領(lǐng)域得到應用的，但是我要告訴大家的是，強化學習比大家想象的要更有用，比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計算機游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町斨?，甚至在教育上，機器人的規(guī)劃都離不開強化學習。那么這些應該說都是富人的游戲，也就是說只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計算量去支持深度學習和強化學習這樣的實際應用。那么我們明天要看到的應該是遷移學習，因為遷移學習能夠讓我們把大數(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)上面，使得千千萬萬的人都能夠受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
實用的學習的演講稿范文2
各位領(lǐng)導，各位老師，親愛的同學們：
大家上午好!
今天我有幸代表所有小學生在這里發(fā)言，心里無比激動。我是四年一班代曉琳，首先我要感謝老師和同學，沒有他們的幫助，就沒有我今天這么好的成績。
作為學生，首要任務(wù)就是學習。我很高興能在這里與大家分享我對如何提高學習效率的想法。
我認為學習首先要制定一個學習目標，有了目標才會主動學習，才會為理想打拼。這樣不僅能提高學習的積極性，還能培養(yǎng)自己的耐心。
其次，上課要認真聽講，開動腦筋。積極回答問題也是非常重要的。一節(jié)課四十分鐘，只有充分利用起來，不浪費每分寶貴時間，才能提高學習效率。當然把這四十分鐘牢牢把握住，也不是件容易的事，得努力才行。每個人都有自己的學習方法，上課的時候認真聽老師講課，作業(yè)要按時完成，一定要復習好當天的知識。
再次，認真復習和提前預習知識，也是不可缺少的重要一環(huán)。把學過的知識復習幾遍，這樣在腦海中加深記憶，對以后的學習就會有很大的幫助，積極預習是學習新知識的關(guān)鍵，預習到位了等到學習的時候，老師一點就通了。
第四、“不懂就要問!”如果遇到不懂的問題，我想許多同學都會查找答案，但我卻不會這樣，不到萬不得已，我也不會查找答案，
而是先自己思考一下，如果真的不會，我就問老師、家長或同學。 另外我還經(jīng)常多看課外書，第一：可以提高自己的閱讀能力，第二：可以積累一些好詞佳句。
總之，在四年的學習中，我一直都離不開“五多”：“多看”——看書，“多問”——遇到不懂的問題要刨根問底;“多聽”——聽英語，“多說”——多與別人交談;“多寫”——寫作文、日記。
同學們，以上都是我的個人想法，為了我們都能夠提高成績，為了我們美好的明天，我們一起加油吧。
謝謝大家!
實用的學習的演講稿范文3
尊敬的老師，親愛的同學們：
首先，我們心中要有一個意識：真正的適合自己的學習方法，從來不是能夠被傳授的，而是要通過對自己的思考而領(lǐng)悟的。無論是學習方法，時間安排，應試技巧，都是要靠自己總結(jié)的。
所以，我能在此談?wù)摰?，也只是我個人的一點思考和總結(jié)。希望對同學們有所啟發(fā)。
韓愈在《師說》中寫及：“小學而大遺，吾未見其明也”把零散的知識點弄懂，并不是件難事，但考試是把各種小知識點排列組合，顯得錯綜復雜。如果平常在學習時就把大的方面弄懂，把散亂的知識點加以整理，正如我們班主任老師甘林蛟老師說的“構(gòu)建知識框架”，考試時你將更容易將題意理清，從而找到解題思路。
同學們不難注意到，現(xiàn)階段在全年級領(lǐng)跑的人，大部分從初中開始就已經(jīng)有了領(lǐng)先的地位，我們也不難推理出，好的成績是建立在長時間的知識積累上的，但無論我們多么悔恨懊惱，我們都不可能再回到初中去打基礎(chǔ)。已往不諫，來者可追。無論高一還是高二，從現(xiàn)在開始扎實積累，仍不算晚，厚積才能薄發(fā)，現(xiàn)在無言的積累，在高三總能迎來遍地碩果。
我之前從來沒有想象過我會浸入題海。確實，我們不提倡題海戰(zhàn)術(shù)，但我們?nèi)缛裟馨炎鲞^的題，錯過的題加以分析總結(jié)，可能題海戰(zhàn)術(shù)就是提升成績的必由之路了。另外，無論老師還是家長都倡導勞逸結(jié)合，但當你學習許久，準備去放松時，得知別人都在“勞”，你“逸”得安心嗎？壓力是由自身給予的，即使是老師、家長施加的壓力，也要先轉(zhuǎn)變成了自我壓力才能起作用。我身邊就有這樣的例子。他是寄宿生，朋友在星期天下午邀他下樓打籃球，他因為怕出汗了沒時間洗澡而拒絕了，朋友問他怎么沒時間洗澡，他說要搞學習。他就是385班的熊鏡宇同學，這次考試他的成績是年級第四。
同時，學習也是能夠自己掌控的。我們的物理老師常對我們說：“你們以為還有一年嗎？除掉假期，休息，你們的時間遠不沒一年了！”所以，我們要更加惜時。要將每一分鐘過得無悔確實不易，但我們能試著去保證每天都過得充實。
海森堡的不確定性原理告訴我們命運是未知的，狹義相對論限制了我們的最大速度，而廣義相對論又告訴我們大質(zhì)量的堅持是可以壓縮時空的。
從明天起做一個忙碌的人，不發(fā)呆不幻想，用好手中的每段時分，無畏早晨，無畏夜深，不因昨日悔恨，不為明日沉淪。既然我們已毅然踏上這條路，便只顧風雨兼程。
謝謝大家！
實用的學習的演講稿范文4
尊敬的老師，親愛的同學們：
期中考試在大家緊張、忙碌的身影中悄然而去，卻將各種不同的感受留在我們的心中：或是因有所進步而喜悅，或是因為考試的不如意而沮喪?？傊?，有人幸福著，有人痛苦著。但不管怎樣，我們都應該微笑著去面對生活，面對成長當中的各種挫折。
挫折是幸福的路障，同時也是幸福的烘托者。每個人的生活中都會有或多或少的挫折，而因為挫折磨礪取得的成功才會更加值得去珍惜。作為高中生的我們，處于人生發(fā)展的黃金時期，對于生活學習上的挫折，更要調(diào)整好心態(tài)，掌握正確的方法去面對。
積極正視挫折。挫折之所以存在，是因為我們對于自己的高要求。從豐滿的幻想中醒來，遭受骨感的現(xiàn)實打擊，這種距離和落差感就是挫折。往往我們會對別人高不可攀的成績抬頭仰視，羨慕嫉妒甚至恨他們看似輕易就取得的成功，而經(jīng)常忽視了他們背后付出的超乎常人的努力。我們在迷茫中找尋成功捷徑的時候，孰不知別人早已一步步到達山腰。懼怕走遠路、多走路的挫敗感才是真正的死路。人生就像一顆茶葉蛋，挫折造成的裂痕只會讓它更加入味。我們班的楊玉英、胡馨丹、姚志豪等同學總是孜孜不倦的學習，他們將學習的難題化作動力，厚厚的學習筆記本更是全班傳閱。對待挫折他們沒有窮酸秀才式的抱怨、也沒有祥裝成天賦異稟，更多的是正視挫折，然后戰(zhàn)勝。
樂觀面對挫折。當有一道數(shù)學百思不得其解時，當文理分科遭到自己意愿和父母沖突時，先冷靜下來，深吸一口氣，舒緩緊繃的神經(jīng)。在清晰的頭腦中思考解決的途徑，把每次挫折當做一次經(jīng)驗。也許下次考試時遇到做過一遍的難題時，你會慶幸自己的運氣，其實不然，是自己面對挫折的鍛煉積累了運氣。事情是否是挫折并非來源于事情本身，而是個人對他的觀念決定，扭轉(zhuǎn)心態(tài)，生活其實可以很幸福。
每個人都有心中理想的前途，挫折會阻擋奮斗的激情，但微笑面對，腳步就不會停下來。
最后，我想將文學大師冰心的話和每一位同學分享：“成功的花，人們只驚羨她現(xiàn)時的明艷！然而當初她的芽兒，浸透了奮斗的淚泉，撒遍了犧牲的血雨。”所以，要想讓青春之花開得更加明艷，我們無論身處何境，都請用微笑去面對吧！
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