演讲稿特别注重结构清楚，层次简明。在日常生活和工作中，演讲稿对我们的作用越来越大，那要怎么写好演讲稿呢？以下是小编精心整理的学习的演讲稿4篇，希望对大家有所帮助。
学习的演讲稿 篇1
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2
各位家长、同学们：
大家好！
我是五年级七班的学习委员齐xx。作为学生，主要任务就是学习，我很高兴能与大家分享我对提高学习效率的想法。
我认为学习首先要制定一个学习目标，有了目标才能主动学习，为梦想打拼！这样不仅能培养孩子的积极性，还能培养孩子的耐心。
上课认真学习，积极回答问题也是非常重要的。一节课四十分钟，只有充分的利用起来，才能提高效率，不浪费宝贵的时间。把这四十分钟牢牢的把握住，也不是件容易事，得努力才行。
假期里认真复习和预习新知也是不可缺少的。把学过去的知识复习几遍，在脑海中的记忆也增加了不少，这样，对以后的的学习就会有很大的帮助；积极预习新知也很重要，等到学的时候，便一点就通了。
同学们，这只是我的个人想法，为了美好的明天，加油吧！
我的成绩在班里还不错，与上学期相比有了很大的进步。老师让我把我学习上的一些体会讲给大家听听，回家后我仔细地回顾了这段时间的学习心得，下面我就坦诚地向大家说说，希望给同学带来帮助，同时也更希望大家对我学习上的一些不足提出意见和建议，使大家共同进步。
首先，我要讲讲学习的态度问题，因为“态度决定一切”。以前，我曾经把学习当成爸爸妈妈交给我的任务，每天总要父母催着才去完成，这时，我身心也特别的累，作业做起来没有积极性，没到晚上8—9点钟就打哈欠，脑子里一片糊涂，功课自然做得较差。这样的状况又使自己的学习自信心受到伤害，造成恶性循环。当我慢慢明白了学习是要靠自己的，未来竞争也很激烈时，我的学习态度有了很大的转变。我们大多数同学早上6点起床，晚上10点睡觉，而在这每天3分之2的时间里，都做了些什么呢？是在认真学习，还是在做一天和尚撞一天钟？请千万不要浪费这些时间，因为浪费时间就是浪费生命，生命只有一次。
其次，我要讲讲学习的方法。首先，请不要放弃对学习的热情，不要因为目前自己成绩不理想而丧失信心。因为其实你和其他同学一样有同样的智商、同样的时间、同样的学习环境，只是他用在学习上的心思和时间比你更多而已。从现在开始，认真对待每一节课，认真记录每一次笔记，认真完成每一次作业，对不懂的题目要积极地搞懂它，这样，作业的正确率会慢慢地提高，自信心会增强，学习的积极性会提高。
还有一点就是行动和勤奋。要去做一件事情决不能纸上谈兵，一定要付诸实施。“行动是成功的开始”，著名教育家陶行知先生说：“行动是老子，知识是儿子，创造是孙子”。一切事情有行动才有结果。谁都知道“天才是百分之一的灵感和百分之九十九的汗水”。学习是有些苦，但不要怕苦，一分耕耘一分收获，如果你愿意把你玩的时间和脑子用在学习上，你一定会有收获的，一点一滴汇成知识的海洋，希望你早日在知识的海洋里翱翔，丰收知识的果实。
先苦后甜欣慰的，先甜后苦是可怜的。希望大家共同努力，从现在开始，端正学习态度，振奋精神，不怕困难，找准方法，在学习中找到自己的一片天地。
学习的演讲稿 篇3
在学校中厌学的学生越来越多，不仅仅是学习基础不好的学生，学习优秀的学生也有很多厌学的，学习对他们来说要么是一种负担，要么是一种不得不做的作业，而很少有人觉得学习是一种快乐。为什么在物质条件越来越好的今天厌学现象却越来越多的产生？学习对人生，对于我们生命成长的意义究竟在哪里？
我认为：学习是生存的需要。
一个偶然的机会，我在夜班的公交车上遇到两个人。他们40多岁模样，满脸疲惫，但兴致却很高，谈着读书啊上课啊考试啊，好像在参加什么培训班。我好奇地问：“你们都这么大岁数了，还要读书吗？”他们看着我诧异的神情，笑了，一个说：“你一定还在念书吧？现在社会竞争这么激烈，不学习能生存下去吗？”——学习是为了生存！我虽然对他们的话谈不上有多深的体会，但却明显感到了“学习”二字别样的分量。
是的，为了生存而学习！也许我还太年轻、太幼稚，不懂得什么叫生活，什么叫生存压力；我只知道向父母要钱，然后花掉，再要，再花，很少去想钱是从什么地方来的，怎么来的。也许等到有一天，我也有了孩子，我也要供他们吃饭，供他们花销，给他们交学费；也许等到有一天，我也被社会淘汰了，孤独地在茫茫人海中彷徨，看不到人生的希望……也许只有到那时，我才会最最渴望以书籍作船，穿越人生的沟沟坎坎。
学习是成长的需要。
学习是提高自身素质的需要。
学习是丰富人生的需要。
身边的研究生们没事的时候，便拿出随身带的书来翻看。我问他：“你都研究生毕业了，还看什么书啊！对你来说，生活根本没有什么问题呀！”“哈——”研究生笑了，说道：“学习不是为了别人，也不仅仅是为了钱财，学习的真正意义，是为了丰富自己，提高人生的境界。”原来学习还有如此深的意义、如此高的境界啊！难怪有人学得痛苦不堪，有人却学得轻松快乐呢！我明白什么叫“听君一席话，胜读十年书”了。
学习的演讲稿 篇4
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。
