学习的演讲稿

时间：2022-07-19 14:56:44 学习演讲稿我要投稿

关于学习的演讲稿汇总7篇

　　演讲稿具有观点鲜明，内容具有鼓动性的特点。随着社会不断地进步，我们使用上演讲稿的情况与日俱增，相信很多朋友都对写演讲稿感到非常苦恼吧，以下是小编为大家整理的学习的演讲稿7篇，仅供参考，大家一起来看看吧。

关于学习的演讲稿汇总7篇

学习的演讲稿篇1

　　孔老师说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”首先，我要明确一点，比起学习精神而言，学习方法本身就是下位或者说是次要的东西。学习精神就是指良好的学习态度和饱满的自信心。今天是学习方法的讨论会，那我就主要说一下我的一些学习方法。

　　我认为在课上我们应该怎么做就没必要说了，这个老师们每天不是讲一遍两遍，如果连课上自己应该干什么都不知道，那我后面讲的内容也就没必要去考虑了。

　　什么是好的学习方法？严格的说就是适合自己的、有效率的学习方法。它是符合学习者自身特点，并与学习内容紧密相连，可以高效率地完成学习任务、达成学习目标的措施、手段和办法。注意，一定要符合学习者自身特点。任何想要照搬他人的学习方法，以期迅速提高学习效率的想法和做法都是不切实际的，极其错误的。一个总的原则是，不盲从、不迷信，绝不可以走别人的路，那样会让自己无路可走的。

　　虽说每一个人的学习有他自己独特的风格，但肯定有一些具有普遍意义的方法。

　　首先，学习需要有一个相对安静的、良好的外部环境；

　　其次，在学习内容的安排上，必须先易后难、先慢后快；在复习的时间安排上，我们要按照艾宾浩斯“遗忘曲线”所揭示的规律，遵循先多后少、先密后疏的原则；在学习时我们还需要同学、伙伴间相互的支持和鼓励，始终保持积极向上的、乐观自信的心态，等等。这些只是确定了我们学习的一个方向，怎么走就要看自己的了。

　　我首先要强调的是“学习效率”，这可能其他几位也会讲到。我们知道效率和时间是成反比的，没有较高的学习效率，我们就要比别人多付出一倍甚至两倍的时间，这是学习中最忌讳的事。怎样才能提高学习效率呢？关键就是要静下心来，一定要做到专心致志，不要在学习的同时干其他事或想其他事。一心不能二用的道理谁都明白，可还是有许多同学在边学习边听音乐。或许你会说听音乐是放松神经的好办法，那么你尽可以专心的学习一小时后全身放松地听一刻钟音乐，这样比带着耳机做功课的效果好多了。

　　然后再说一下时间安排。我觉得应该充分利用好早上的时间，不是指到学校以后的那几分钟，而是早上在家的那段时间。早上的学习时间以半小时为宜，重点应放在背诵上。这段黄金时间学习效率应该是最高的，可用在睡觉上做出的梦也是最美的，一分钟也可以是一个好梦，我都可以理解。能不能用好这段时间就要看大家有多少毅力了。中午的时间应该用来休息，最好是睡上一觉。晚上学习时间不可太长，这只是对极少数同学说。

　　对于大多数同学来说，现在的问题是学习时间太少。效率再高，没有时间也是不实际的。虽然我不赞同晚上到十一二点，但我觉得到十点钟也是应该的，也就是说晚上所学的时间至少应该和在学校上课的时间差不多，大约四个小时，而且一定要有很高的效率。不管对谁来说，学习都是枯燥的，这种耐力只能在平时的学习过程中积累。

　　对于时间的利用，我有以下几点建议：

　　1、突出重点，不要平均用力。

　　这就首先要对自己和所学课程有一个全面的认识。所谓重点：

　　一是指学习中的弱科或成绩不理想的课程或某些薄弱点；

　　二是指知识体系中的重点内容。

　　2、长计划，短安排。

　　要在时间上确定学习的远期目标、中期目标和近期目标。在内容上确定各门功课的具体目标。

　　3、对自己要有时间限制。

　　可以把所定目标分成若干个部分，对每一部分限定时间，这样还不会产生疲劳感。

　　4、计划要留有余地。

　　“好脑瓜不如烂笔头”，养成良好的笔记习惯，能够准确、清晰、简练地笔记本身就是一种良好的学习方法。即使没有老师，抄读法本身也是一种不错的方法，在我学习的经历中，有许多学习中的难点都是在一边抄写一边思考。

学习的演讲稿篇2

同学们：

　　首先，请允许我代表学校党委、行政，代表全体师生员工向新同学表示最热烈的欢迎！

　　同学们，你们光荣地来到华中科技大学，来到这所全国著名的高等学府，即将开始你们新的学习阶段。今天，我不妨就“学习”与同学们说几句话。

　　1．为什么学习

　　你们已经知道为了国家、为了民族、为了家庭、也为了你们自己而学习，这是理所当然的。

　　我要说，还要为了某种未知而学习。这个宇宙和世界中，有太多的未知需要我们学习，需要我们探求。人类的未知还太多，你们的未知就更是没有穷尽了。对未知的渴求应该是有知识、有抱负的人的标志之一。

　　我想说，还要为了某个梦想而学习。“我有一个梦”，这是世界千年名言之首。人之为人，不能没有梦想，然而梦想的实现一定需要学习。

　　我还要说，为了生命的过程而学习。其实，学习就是成长过程之关键。成长中一定需要学习，人都要在学习中成长。当国家和你们的家庭为你们提供如此好的学习条件的时候，你们更应该珍惜这个机会。

　　我还想说，既然为了生命的过程而学习，更进一步，就要无为而学习。著名教育家杜威言“教育本身并无目的”，其意义恐怕也在于此。真正的无为乃是无所不为。

　　2．学习什么

　　你们已经知道要学习马克思主义，你们已经知道要学习科学与人文知识，这是不言而喻的。

　　我要说，你们还要学习社会。虽然你们来到大学这个知识的殿堂，可千万不要忘记了解和学习社会。高尔基的大学不就是社会吗？学习社会，你会充满希望和激情；学习社会，你会坚定信仰和方向；学习社会，你们可以齐家治国；学习社会，你们可以走向四海八方。

　　我想说，你们还要学习情感。一个没有健康情感的人是不健全的人。责任是一种情感，尤其是青年人，对社会、家庭、国家、民族，乃至集体，都应该有一份责任；同情是一种情感，恻隐之心，人皆有之。尤其对于弱势群体或弱者，现代青年更应该充满同情；爱心是一种情感，社会因为充满爱心而更文明，环境因为人类的爱心而更美好，你们因为充满爱心而更有魅力、更有前途。

　　我还要说，你们要学习竞争。生态的繁荣需要竞争，人类社会的进化需要竞争，你们的发展一样需要竞争。竞争需要追求卓越，竞争需要创造。

　　我还想说，你们要学习和谐。社会需要和谐，环境需要和谐。为了社会和环境的和谐，你们能做什么？你们还要学习如季羡林先生所言的自身和谐。没有自身和谐，你们很难为社会和环境的和谐作出贡献；没有自身和谐，你们可能迷失自我，失去目标，还可能陷入茫然、苦闷、挣扎、甚至崩溃。

　　3．怎样学习

　　你们已经知道怎样在课堂中、在书本里、在实验室学习，这都是必要的。我还要告诉同学们，懂得情景学习、能动学习、技巧学习。

学习的演讲稿篇3

　　我是一名应届的初三毕业生，回顾过去这不平凡的一年，我认为尽早制订好适合自己的学习计划并付诸于行动，从浅入深、由易至难、从熟到精、成竹在胸，才能在中考中稳定地发挥出自己应有的水平，取得较理想的成绩。

　　需考的六门学科每门都很重要，不能因分值的高低而重“大三”，轻“小三”，要同等看待。而制订复习计划首先要清楚地了解自己学习的现状——既明白自己擅长的是什么，不擅长的是什么。擅长的地方要继续保持，并时常再巩固一下做到熟能生巧。不擅长的则一个地方都不可以漏掉，要全部都记下来，然后根据这些整理出来的条目一条一条解决，抓紧时间一点一点认真仔细地把这些“硬骨头”消化掉。把不会的变为擅长的，做到能灵活运用，不出任何差错。

　　语文是一门人文性和思想性相结合的学科，非常重要，而其重头戏当然就是作文了。写作文除了要把题目审清，此外材料也是关键。而这就在于对生活的仔细观察和平日的积累。能不能发现生活中别人发现不了的一些小事，能不能运用到作文中去，写出别人没有想到的、全新的内容，就可大大提高文章的得分率。当然，就算写老材料，可以在旧中出新，写出真情实感、让人感动，文笔老练，也不失为一篇成功的作文。我认为，平时还可以看一些好的作文选，并不是当故事书看，而是瞧一瞧别人的材料，别人的写作方法，写作特色、布局等，是如何把一件平凡的事讲述得生动有趣的，是如何让语句更紧凑、立意更高远的，是如何将主题加以深化的。()这样做一下参考，把平时发生在自己身上或身边的事多留心一下，多准备一些，临场就不会觉得无事可写而慌乱了。接着便是阅读理解。阅读能力不是一朝一夕就能培养成的，需要日久的积累和点滴的汇聚。平时每次做完了练习对完了答案，应该认真去体会，深入地了解什么样的问题应该怎样回答，掌握好一些解题技巧，联系全文、综合分析总结概括，解读作者写作意图，逐步提升自己的阅读水平，这样，抓住了文章的中心，题目也就一道道迎刃而解了。最后剩下的古文则完全要靠下苦工夫了。平时要多背多默，做到一字不漏、一字不添、一字不错，一分不失。解释也要字字落实，可以用一本本子做一下整理，多复印几份，每天坚持做一些。到考试前便已烂熟于胸，只要再看看每篇古文的文学常识，了解其中心思想，不必再多花时间去背啊默了。

　　解数理化的题目除了要心细，概念也很重要。我把中学里所有有关的概念全部整理出来一一背熟。我认为这样对解题会更有帮助。特别是化学，也经常会出一些概念性的题目。至于数学，我认为平时做练习时可自己总结出一些规律、公式（如RT三角形内切圆半径为a+b-c/2）。这样在做一些题目时便可省下很多时间，比别人就快得多了。还有就是要有一点钻研精神，我以前数学最后一道12分的题目总是做不全，但我并不放弃，认真努力地去想，多挑一些这种题目去练，这样才会做到不失一分。

　　英语单词非常重要，我每两天背一页考纲后面的单词，其实里面大多数都是曾背过的，并不难。每天的量也不多，但一定要做到牢记。平时也要多读一些英语书籍。这里，我强调一个“读”字。读的多了，自然而然就会有语感，会有一种感觉，特别是做第二部分选择题时，有时有的题目吃不准，就读读看感觉一下，说不定答案就会出来了。当然这只是我个人的方法，我认为很有用。但多读，肯定是不会错的。当然了，语法也相当重要，一定要弄得明明白白，记得清清楚楚才行，否则很难把题目做对。

　　至于政治，就只有一个秘诀了，那就是一个字，“熟”。虽然现在已经取消了闭卷，全都采用开卷的方式。但还是应该对书、对考纲非常熟悉，仍然要做到一看到题目就知道其是在考纲上的第几页。只有够快、够熟练，才能得高分。

　　说了那么多，其实这些都是我在初三这整个一年中的一些学习方法和心得体会。我相信，每一个初三生，只要愿意去努力，愿意去拼搏、奋斗，肯下苦工夫，时时刻刻抓紧时间，就一定会事半功倍，考进理想的学校。

　　直接给你复制的，自己再改改吧。当着同学演讲的人能不会写演讲稿，有点小懒吧。

学习的演讲稿篇4

老师们，同学们：

　　大家，晚上好！

　　今晚非常荣幸能站在这里讲话，讲讲我自己对学习的个人心得。首先我们要明确的是我们为什么要学习。第一，作为学生，公民，应以社稷为重，也就是要为祖国贡献自己的一份力量。这三个身份都告诉我们，我们应该认真学习，努力学习。而这也是支撑我学习的主要力量，而你的又是什么呢？如若心中没有明确的支柱，那么又有什么动力驱使你努力学习呢？这犹如一只苍蝇在沙漠中迷失方向一样，找不到出去的路，我知道很多人都很害怕学习，其实学习没什么好害怕的，你认真学了，不会就不会，没什么大不了的，至少你在学习的过程中学到了不少东西，当然到了社会，这些知识或许没用，不过多学点总会有用的。如果你什么都没学到，，那么将来又怎么能养活自己呢？靠父母？那在你父母去世后呢？记得我一部电影里看到过这样的一句话“人是要靠自己的”。没错，靠天靠地不如靠自己，，唯有自立自强，才能顶天立地。

　　其实学习方面没什么好说的，每个人都有自己一套的学习方法，不必学别人的。而且我就信奉这样的一句话，那就是该干嘛干嘛，不过凡是不是绝对的。假如在课堂上你明白了老师在这堂课上所讲的内容，那么你就可以在剩下的时间里适当休息下或做点有意义的事，因为这样做都有好处。总之学习是需要变通的，希望这次讲话能给大家一些启发，也希望大家下次考试能取得好成绩，我的演讲完毕，谢谢大家。

学习的演讲稿篇5

　　在一个星期天的下午，爸爸说带我下楼骑自行车，我一蹦三尺高，大呼“万岁!耶!太好了!”爸爸却在临出门前做了一件让我很不高兴的事——把我的“平衡器”，也就是两个保护轮给卸了下来，这时，我的快乐心情就像饱满的皮球被扎了一针似的，立马泄气了，沮丧极了!要知道，我少了它就骑不成，会摔跤的。

　　在爸爸的坚持下，我只好豁出去了!在去广场的路上，我左一蹬，右一蹬地过去了，你知道怎么回事吗?就是一个脚着地，在地上使劲一踩，车子就踉跄着向前窜去，在快要倒的时候，就用另一只脚来及时撑住，然后再换一只脚继续踩……狼狈不堪。惹得爸爸哈哈大笑。我气鼓鼓地瞪着他，对他使劲翻白眼，他才忍住笑来教我。

　　爸爸先在广场边找了一块空地，带着一点坡度，让我从坡上往下溜，先这样学着掌握平衡。我那个笨呀，简直和小猪猪一样，竟然还翻车了!我爬起来，拍拍身上的灰，继续坚持练，开始爸爸还给我保驾护航，扶着自行车后座，我就放开胆子，一次一次居然歪歪斜斜地成功了，别提有多高兴了!后来，不知什么时候，爸爸松开了手，我也能自如地端端正正地把车子骑下来，这时，我就开始了自己的“创新”，再骑车上坡，结果脚下蹬了手上的平衡就忘了，注意了平衡脚又没跟上使劲，总是力不从心，看来有点急于求成，还是一步一步慢慢来吧!我又找了一个平坦的地方来练习，握紧车头，目视前方，使劲蹬脚踏板，看起来简单，做起来还真不容易呢，一会儿我就满头大汗，可总算进步了，可以往前骑几步远保持不倒，真希望自己是个不倒翁啊!

　　功夫不负有心人，我终于学会骑自行车了!我开心得不得了!绕着小区骑了一圈又一圈，乐悠悠地做着美梦：以后可以自己骑车上学了，可以和同学骑车去郊游，想去哪里就去哪里，多方便啊!小朋友们，你们也想学吗?快快借鉴一下我的经验吧，祝你们成功!嘻嘻!

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

尊敬的各位老师，亲爱的同学们：

　　高尔基有句名言：经常地学习，你就会知道许多，你知道得越多，你就越有力量。学习就是不断充实自身，提高修养，蓄积力量的过程。马克思也说过：与其用华丽的外衣装饰自己，不如用知识武装自己。

　　我们每个人都有自己的个性、思想、人生观、价值观和文化修养，这就好比一座丰富多彩的大厦，但落成前需要搭建坚实的骨架。那我们怎样搭建坚实的骨架呢？毫无疑问，我们高中生的主要途径是学习。

　　谈到学习，在我刚进一中时还是懵懵懂懂的，不知道路在何方，经过一个月的学习之后，高一年级进行了第一次月考，成绩一出来，还行，但我并没有满足这个成绩，我对自己说，我还可以做得更好，于是在期中考试之前，我度过了紧张的一个月。期中考试之后，我并没有成功，我退步了，于是我开始反思，考试只不过是为检验学习情况而存在的，我并不需要有其它的想法。从此以后，我对考试看得比较淡了，但我的学习并没有松懈，我清醒地认识到分数并不能决定什么，但知识本身是至高无上的，它并不能和分数画等号。在学习生活中我也更加注重和同学们的交流，和同学们一起讨论数学问题，还有悬赏征解上的题目，在不断的思考与努力下，我的学习更进了一步。每到放假，我都会拿出我的科学经典，带着兴趣走进去，其中的逻辑、论证和科学思想方法给了我很大的启迪。

　　关于学习方法，我唯一独创的就是思考了再思考，这很抽象，但它给我带来的帮助是无限的，它使我更加理智，让我在学习道路上扫清了许多障碍。仔细观察，在我们身边也有许多活的“教科书”。有的同学作息很有规律，上课从不迟到；有的同学注重的是精神状态，上课时全神贯注，他追求的是效率；有的同学对作业一丝不苟，善用作业来填补漏洞；还有一些同学爱思考，爱钻研，爱提问，这都是值得我们学习的。

　　学习，光靠方法还不行，得有毅力，要让勤学成为一种习惯，勤学也是一中传承下来的美德。

　　学习为我们的成功奠基，知识使我们充满力量。在人生道路上不要放弃梦想，敢闯敢拼，做学问就做一辈子。

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