（精選）學習的演講稿匯總5篇1

1、學習的演講稿匯總5篇祝你成功！學習的演講稿匯總5篇 古時諸葛亮，足智多謀，神機妙算，聰明地運用自己的知識多次擊退了曹操，孫權，鞏固了劉備在三國鼎立的地位。 更有孔子。名丘，字仲尼，儒家創(chuàng)始人，用自己的知識幫社會訓練了一群精英，更有孟子，荀子等。曾有一位知識淵博的人用半部論語治理國家。有人說：書山有路勤為徑，學海無涯苦作舟，我認為，學習的卻如此，當你知道的東西越多時，你不知道的東西也會變得更多。為了我們的未來，為了我們的祖國，就讓我們好好學習，天天向上吧！ 學習的演講稿 篇2 每個人都希望自己聰明，長大后能成才，但聰明人不是你想當就當?shù)?，必須?jīng)過勤奮的努力。你想出國留學，就得學好外語，怎樣學好外

2、語呢?就得早上讀，晚上背，勤奮學習;你想當名體操健兒，怎樣當呢?就得堅持體育鍛煉，勤奮聯(lián)系;你想當一名科學家，怎樣當呢?就得多看百科書記，拓寬視野總之，無論你想干什么，不勤奮是根本實現(xiàn)不了的。我國古代著名橋梁專家茅以升就是個典型的例子。茅以升童年時，天天早上都自覺地站在河岸邊，背誦古詩文。身邊風帆來往、漁歌陣陣，他都視而不見，充耳不聞，完全沉浸在知識的海洋中。這樣日長天久，茅以升背了許多古詩詞，同時也錘煉了自己的記憶力。一天，他爺爺抄寫古文，茅以升就在一旁默記，等爺爺擱下筆，他竟能把爺爺抄的京都賦一字不漏地背下來。爺爺高興地說：“好，好，熟能生巧!”還有一次，茅以升看到有一篇文章把圓周率的近似

3、值寫到小數(shù)點后100位，于是，他一節(jié)一節(jié)地來記這串長數(shù)：14，15，92，65，35，89，79，32盡管很難記，但茅以升勤奮努力，終于背了下來。同學們，茅以升長大之后，之所以能成為我國著名的橋梁專家，不正是因為他的勤奮嗎?他之所以那么聰明，不也是因為他的勤奮嗎?由此，我想到：人的智商本都一樣，只不過有的人更勤奮，所以才能出類拔萃，如果一個人不勤奮的話，再聰明的大腦也會變得遲鈍。同學們，現(xiàn)代社會是一個充滿競爭的社會，我們只有勤奮努力，刻苦學習，讓自己更聰明，才能跟上時代的步伐。歲月的腳步是多么的匆匆，毫不顧惜我們的感慨和嗟嘆。正因如此，無數(shù)出色的人總是把時間抓得死死的，一時一刻也不敢懈怠。他們

4、占據(jù)了不同的時間，使時間有了價值，我們先看一看法國作家巴爾扎克一天的時間表：8：00-17：00除早午餐外，校對修改作品清樣。17：00-20：00晚餐之后外出辦理出版事務，或走訪一位貴夫人，或進古玩店過把癮-尋求一件事珍貴的擺設或一幅古畫。20：00 就寢0：00-8：00 寫作，夜半準時起床，一直寫到天亮。這位每天只睡4個小時、身高不足1.6米的文字巨匠，摒棄了巴黎的繁華和喧囂，一個人靜夜獨坐，手握鵝毛筆管，蘸著心血和靈感，寫了96部小說，演繹了一部人間喜劇。熱愛生活、勤奮惜時的巴爾扎克只活了51歲，他的作品卻使他流芳百世。無獨有偶，在美國，有一個人在一年之中，他只有三天的時間不寫作。也就

5、是說，他只有三天的休息時間。這三天是：生日、圣誕節(jié)、美國獨立日(國慶節(jié))。他的每一天里，都幾乎做著同一件事：天剛剛放亮，他就伏在打字機前，開始一天的寫作。這個男人名叫斯蒂芬·金，是國際上著名的恐怖小說大師。斯蒂芬·金和一般的作家不同。一般的作家在沒有靈感的時候，就去干別的事情，從不逼自己硬寫。但斯蒂芬·金在沒有什么可寫的情況下，每天也要堅持寫五千字。這是他在早期寫作時，他的一個老師傳授給他的一條經(jīng)驗，他也是堅持這么做的，這使他終身受益。他說，我從沒有過沒有靈感的恐慌。勤奮給他帶來的好處是永不枯竭的靈感。斯蒂芬·金的經(jīng)歷也是十分坎坷的。他曾經(jīng)潦倒得連電話費

6、都交不起，電話公司因此而掐斷了他的電話線。而現(xiàn)在他是世界上著名的恐怖小說大師，整天稿約不斷。常常是一部小說還在他的大腦之中儲存著，出版社高額的訂金就支付給了他。已經(jīng)是高級的大富翁了?？墒?，他的每一天，仍然是在勤奮的創(chuàng)作之中度過的。他們成功的秘訣很簡單，只有兩個字：勤奮。學術大家季羨林老先生曾經(jīng)說過："勤奮出靈感。"繆斯女神對那些勤奮的人總是格外青睞的，她會源源不斷地給這些人送去靈感。盛年不重來，一日難在晨。及時當勉勵，歲月不待人。做一個勤奮的人。 學習的演講稿 篇3 尊敬的各位領導、各位老師：早上好！我今天演講的題目是讀書，打好人生底色。1811年2月12日，一個男孩出生在

7、美國肯塔基州鄉(xiāng)村一個窮苦農(nóng)民的家里。因為家里窮，他沒有機會上學。他一生中進學校上學的時間加起來不到一年。他的母親能閱讀，但從來沒有學過寫，而他的父親也僅能寫他自己的名字?？墒?，他卻被書籍強烈地吸引著。他7歲開始上學，每星期只去學校23天。從那時起，他開始了自己的啟蒙教育。他把燃燒過的木頭當成"鉛筆",在粗糙的木板上練習寫字母。夜晚，他向母親大聲朗誦圣經(jīng)，還反復閱讀伊索寓言。十幾歲時，他從50里范圍內的所有鄰居那里尋找并借回很多書，包括本杰明弗蘭克林自傳、華盛頓的一生和天路歷程。他抓住一切機會認真閱讀。當其他小伙伴在山上玩捉迷藏游戲的時候，他卻手捧書本在一棵樹下閱讀。吃完飯后

8、，他又很快拿起書本。9歲時，他深愛的媽媽不幸去世。他和姐姐用讀母親最喜歡的圣經(jīng)章節(jié)的方式來安慰母親的在天之靈。當他父親再婚時，繼母帶了幾樣家具和三本書到她的新家：韋氏大字典、魯濱遜漂流記和天方夜談。他把這些書讀了一遍又一遍。他漸漸成為了一位精通寫作的人，以至于他的鄰居們愿意出錢請他寫信和簡單的遺囑。21歲時，他決定外出。最后在一個住有100多個新移民，位于西部邊境的小村莊安頓下來。這個小村莊有6位受過大學教育的人，其中包括兩位知識淵博的內科醫(yī)生，他們允許他隨時借閱他們的書籍。在此后的7年，他做過兩份工作，都是允許他可以長時間讀書而不受打擾的工作。第一份工作是商場店員，第二份工作是郵遞員。他在接

9、待顧客之余，廣泛閱讀了哲學、科技、宗教、文學、法律和政治學方面的書籍。事實上，通過閱讀，他自己授予了自己一個優(yōu)等的大學畢業(yè)文憑。1837年，28歲的他雖然連小學一年級都沒畢業(yè)，卻已經(jīng)是伊利諾依州的執(zhí)業(yè)律師了。1861年，他通過參加競選，成為美國第十六任總統(tǒng)。他就是美國歷史上最偉大的總統(tǒng)之一，亞伯拉罕林肯聽了這一個故事，你們一定會從中有所感悟、有所啟迪吧。在人類歷史上，不論是國內還是國外，因勤奮讀書而改變自己的命運，乃至改變國家、民族的命運，影響人類文明進程的事例有如天上的繁星，數(shù)不勝數(shù)。他們的故事影響著、激勵著一代又一代的人，而要認識他們，從他們身上汲取精神力量的最好辦法仍是讀書。你不可能在現(xiàn)

10、實生活中結識世界上所有的偉人、大師，但通過讀書，就有可能。歌德說："讀一本好書，就是和許多高尚的人談話".你不可能回到過去，也不可能提前進入將來，但書籍可以把你帶到過去和未來。有人說，不讀書的人只生活在現(xiàn)在，而讀書人是同時生活在三個時代-過去、現(xiàn)在和未來。你不可能走遍世界各地，但書籍可以把你帶到地球的每個角落。文字、書籍是人類歷史上最偉大的發(fā)明，而如果你能夠利用，卻不去利用這個最偉大的發(fā)明，那真是最大的愚昧，枉到人世一遭。讀書就意味著教育，甚至意味著學校。前蘇聯(lián)教育家蘇霍姆林斯基說："學校首先意味著書籍".沒有供師生閱讀，充實師生精神生活所需要的豐富的書

11、籍，或者雖有豐富的書籍而缺乏熱愛讀書的師生的學校，不能算是一所真正的學校，可以說只是一間"制造、生產(chǎn)勞動力的工廠".你們喜歡讀書嗎？那么開始讀書吧，收獲吧，品味吧，進取吧！讓我們盡情地在書中沐浴，在書中享受。書是黃金，珍貴無比；書是陽光，能量無限。捧起書本吧！可以廢寢，可以忘食。讀書中，我收獲著；讀書中，我成長著。我愛讀書，我愛收獲。謝謝大家。 學習的演講稿 篇4 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，圖靈。在他的問題的感召下，我

12、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，這個假設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)這樣的假設是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力

13、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。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

14、，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。深度神經(jīng)網(wǎng)絡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)劃這個領域相對深度學習應該說更古老，研究的力度也

15、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

16、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

17、智能從60年代到20_(請自填)年的物理符號的假設，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的某種結合，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

18、，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

19、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。我們如何來處理這些特例，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容。一個非常有希望的技術叫做遷移學習，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域已經(jīng)訓練好的模型。那么在一個新的領域，如果這兩個領域之間有某種聯(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，我們人有這種能力，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

20、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。這個就更像我們人類的學習。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

21、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，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

22、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，就叫做結構，如果我們了解了一個問題的結構，那么這個結構的一個具體的形式只用一個例子就

23、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)點結合在一起，變成一

24、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域只能由人來服務重要的客戶，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)質的金融服務。這是一個非常大的工程。它背后的技術就是機器學習，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

25、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，

26、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，在我們日常生活當中，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。 學習的演講稿 篇5 勤奮出不了天才，聽