學習的演講稿模板合集八篇
使用正確的寫作思路書寫演講稿會更加事半功倍。在我們平凡的日常里，需要使用演講稿的事情愈發(fā)增多，你知道演講稿怎樣才能寫的好嗎？以下是小編精心整理的學習的演講稿8篇，希望能夠幫助到大家。
學習的演講稿 篇1
老師們，同學們：
大家好！
我演講的內(nèi)容是：如何學習更有效。
同學們，我們每天課業(yè)負擔較重是比較正常的。如何分配學習時間顯得尤為重要。
我認為主科中，語文是最難學習的科目。它分為基礎、閱讀、作文三項，知識面十分廣泛。在基礎題中，易錯的音、字等和需要背誦的課文及關聯(lián)詞語最容易答對。這類題主要考察對基礎知識的.熟練掌握。判斷病句，語意連貫等稍有難度的題型要多做課外題，學會解題的方法。閱讀題中，小閱讀較為簡單，只要從文中摘錄信息即可。其余兩個閱讀要多加練習，增強理解能力，也要注意對平時課外音、字的積累。作文也要多積累好詞好句，寫字的速度需要快一些，最好多準備幾篇應考的優(yōu)秀作文。
數(shù)學題最為靈活。在平時練習中，不能死記硬背，要學會解題的思路。做題時也要認真仔細，各種公式必須背熟，它們對考試起著至關重要的作用。平時如果有不會的題，不能留到最后，要敢于發(fā)問，不能不懂裝懂。
英語注重對單詞、語法的掌握，練習冊也十分重要。要認真完成作業(yè)，背熟單詞、詞組，加強對筆記的復習。閱讀理解、首字母填空為課外題，要學以致用，讀懂文章，注意詞語的形式。
在平時的學習中，不擅長的科目要多用些精力，但其他課程也不能置之不理，否則會寸進尺退。
擅長的科目也要加緊學習，爭取更上一層樓。上課要積極思考，才能吸收更多。學習時勞逸結合，也會收到事半功倍的效果。每個人情況不同，學習方法也因人而異。但只要努力，又怎能沒有收獲？
祝大家成績進步！
謝謝大家！
學習的演講稿 篇2
高爾基曾經(jīng)說過：“人的天才只是火花，想要使它變成熊熊火焰，就要學習，學習！”
如果知識是一片大海，那么我學到的只是一滴水；如果知識是一片沙漠，那么我學到的只是一粒沙；如果知識是一片森林，那么我學到的只是一棵大樹。
學習好比“逆水行舟，不進則退�！�
我們現(xiàn)在所學到的知識只是一點皮毛，不要，剛學到一點知識，就出來炫耀。那么你永遠也不會進步�！皩W習的'敵人是自己的滿足，要認真學習一點東西，必須從不自滿開始。”要謙虛好學，才能進步不已。
無數(shù)偉人也證明了“學無止境”這個道理。華羅庚從小自學數(shù)學，經(jīng)過了不斷的努力，成為了眾人皆知的數(shù)學家。成為了清華大學講臺上第一位，沒有大學文憑的教師。
我們從小到大的過程就是一個學習的過程。從牙牙學語到出口成章；從a，o，e不會寫到能寫出一篇作文；從1+1不知道于幾到能解方程。這就是學無止境��！
“問渠那得清如許，為有源頭活水來”。這句千古流傳的名句不也是說明了“學無止境”嗎？
同學們！努力吧！加油吧！學習吧！
這樣個人才能提高；民族才能發(fā)展；人類才能進步。
學習的演講稿 篇3
老師、同學們：
大家早上好！今天我在國旗下講話的內(nèi)容是《端正的態(tài)度是學習的法寶》。
俗話說：“寶劍鋒從磨礪出，梅花香自苦寒來�！痹趯W習上也是如此，那些學習上的佼佼者，都付出了比別人多的努力，今天就來談談學習的態(tài)度，因為態(tài)度決定一切。我覺得要做到三個“超越”。
1． 超越自己，這個世界上最難戰(zhàn)勝和超越的人不是別人，正是你自己，當你發(fā)現(xiàn)自己在一點一點改變時，你就超越自己了，只有超越自己，才可能超越別人。
2．超越書本，讀書要活學用，要超越書本，經(jīng)常對書上寫的知識的.問幾個“為什么”也要經(jīng)常問“這樣說對嗎”“這樣說好嗎”，還要學會聯(lián)想和比較。正如培根所說：“疑而能問，已得知識這半”。
3．超越老師，我們要尊敬老師，虛心向老師學習。尤其是在思維中超越老師，在老師講一個問題之前就要猜一猜他會怎么講，講些什么。
要下決心改變自己，每天改變一點點。努力就是就好學生，進步就是100分，當然我們不能要求每個人都成為優(yōu)勝者，但我希望，大家做一名追求進步、超越自我的勇敢者！
學習的演講稿 篇4
愛因斯坦說過：“成功==艱苦的勞勱+正確的斱法+少說空話”。對亍渴望成功的同學來說，艱苦的勞勱不少說空話是比較容易做到的，而正確的斱法卻丌是每個人都能摸索得出來的�！瓕W習斱法因人而異，望大家，“擇其善者而從乊，其丌善者而改乊”。務使你擁有一套適合自己的學習斱法。
一、預習即在老師講授新課文乊前把要學的內(nèi)容獨立地自學一遍，預習對亍提高聽課效率和加深對知識的理解起著至關重要的作用，因而決丌是一個可有可無的點綴過程。預習丌是簡單地把課本內(nèi)容看一遍，它需要我們充分發(fā)揮主觀能勱性，積極地思索出疑惑，發(fā)現(xiàn)問題幵形成自己對一些問題的看法。這樣帶著問題去聽課，幵把老師的講解不自己的理解相對照、權衡優(yōu)，就可以加深對知識的理解。預習可分為整冊預習和課前預習。每個假期中，我都要將新學期要學的內(nèi)容自學一遍，做提綱挈領統(tǒng)觀全局充分理解教材的基本內(nèi)容和思路，把握教材的知識體系，弄清各章節(jié)的聯(lián)系不區(qū)別，使整冊教材的學習能夠站在全局的高度上迚行，牢牢把握學習的主勱權。
二、練習練習就是針對具體問題，創(chuàng)造性地運用所學知識以培養(yǎng)綜合靈活運用知識有能力的有效途徂乊一。平時做完題乊后，我總是及時地歸納、總結、分析，回頊習題的求解途徂、思路、涉及的.知識點及應用的斱法，自己所采取的是丌是最佳斱法，有無創(chuàng)新乊處；幵把類似相關聯(lián)的題型加以對比分析，爭取做到丼一反三，觸類斳通。在練習當中，我認為“做”是次要的，而“思”是主要的。出錯的地斱也正是我們學習中最薄弱的地斱，把這些地斱弄懂弄通，避免在同一地斱摔倒二次，這比把十道習題演算正確收效也許更大一些。
三、合理利用時間，科學用腦首先，要遵循生物鐘的運行規(guī)律，按時作息，保證充足的睡眠時間。其次，要注意勞逸結合，張弛有度，防止大腦疲勞過度。再次，還要注意各科的學習交叉迚行。
四、積極參加討論“獨學而無友，則孤陋寡聞”。沒有一個人在學習上全知全能，也沒有一個在學習上是一無是處，討論對每一個人來說都有是必要的。
五、要激發(fā)興趣我認為，學習是幫劣我們開發(fā)智力，培養(yǎng)能力，了解丐界的重任。……學習是一件意義重大而樂趣無窮的事。六、利用好參考書和期刊雜志參考書是對課本的補充，對學習成績也能起到一定的提高作用，它能拓展我們的視野，加深對知識的分析力度有時能達到不上課聽講殊途同歸乊效果。丌過，利用參考書應在已掊握課本知識的基礎上循序漸迚，切莫好高騖進。七、注意知識系統(tǒng)化和條理化每迚行一段時間的學習后，我便抽出一些時間對所學的知識按學科、按單元迚行整理不歸納，把它們迚行聯(lián)系不溝通，使乊系統(tǒng)化、條理化，形成知識的網(wǎng)絡結構，就像一根紅線把散落的珠子按特定的順序串在一起一樣編上序號，使乊各得其所。經(jīng)過這樣一番工作乊后秘形成的知識網(wǎng)絡結構是的知識是少而精的，具有信息量少、重點突出、關系清楚的特點。理解起來很容易，記憶起來也很斱便，使用起來更是如在眼前，得心應手毫丌費力。
學習的演講稿 篇5
孔子曰：“三人行，必有我?guī)熝伞！钡拇_是這樣，我身邊就有許多值得我學習的榜樣：同情弱者的賈翔、文靜細心的梁妍婷、自強不息的盧雨薇等等。但我認為最值得學習的人——李張弛，因為他看上去是那么陽光。
他是一個體魄強健、活潑開朗的好少年。
李張馳有四項班級之最：最高、最挺拔、最白皙，也最勇敢。�；@球隊主力隊員，曾為為我們班“三人男女混合籃球賽”取得年級第一立下汗馬功勞。班里誰提起，都會豎起大拇指。那是上學期“三人男女混合籃球賽”的總決賽——我們班對抗五一班。李張弛擔任前鋒，只見他如魚得水般運球，所向披靡般進球。我們都看得眼花繚亂，手掌都拍疼了。只要是他控制球，所有在場的.同學都十分激動。一場下來，16比4，我們以絕對優(yōu)勢瀟灑的贏了，而16分當中他一個人竟然占了11分！他是我們心中未來的姚明。
他不但體格強健，球藝超群，而且是勤奮好學、追求上進。
從6歲開始，他就苦練書法，參加了全國名校之一——育英書法班的學習，至今已經(jīng)堅持練習了4年之久。無論刮風下雨，還是身體不適，都從不間斷。書法班的安老師評價他說：“他是書法班中響當當?shù)牡谝��！边@里不僅指的是書寫水平，還有他的勤奮、好學、謙虛。至今，他每天中午都會自覺的堅持練習一張書法作品，有時甚至更多。每周二、周四的下午放學，都主動的去戶外參加書法班的粉筆字練習，一練就是一、兩個小時。我們班評比書法小能人，他回回都榜上有名。正是上述種種勤奮、好學的表現(xiàn)匯集到一起，他小小的年紀就有了二十多次全國書法大賽金獎、雙金獎（毛筆和鋼筆）。
常言說：字如其人。我們的李張馳同學雖然身懷絕技，但他從不盛氣凌人。他心地善良，多次去探望生病休學的盧雨薇；多次擔任班級中隊活動的主持人……
要論四好少年，李張弛當之無愧！
學習的演講稿 篇6
孔老師說過：“知之者不如好之者，好之者不如樂之者�！笔紫龋乙鞔_一點，比起學習精神而言，學習方法本身就是下位或者說是次要的東西。學習精神就是指良好的學習態(tài)度和飽滿的自信心。今天是學習方法的討論會，那我就主要說一下我的一些學習方法。
我認為在課上我們應該怎么做就沒必要說了，這個老師們每天不是講一遍兩遍，如果連課上自己應該干什么都不知道，那我后面講的內(nèi)容也就沒必要去考慮了。
什么是好的學習方法？嚴格的說就是適合自己的、有效率的學習方法。它是符合學習者自身特點，并與學習內(nèi)容緊密相連，可以高效率地完成學習任務、達成學習目標的措施、手段和辦法。注意，一定要符合學習者自身特點。任何想要照搬他人的學習方法，以期迅速提高學習效率的想法和做法都是不切實際的，極其錯誤的。一個總的原則是，不盲從、不迷信，絕不可以走別人的路，那樣會讓自己無路可走的。
雖說每一個人的學習有他自己獨特的`風格，但肯定有一些具有普遍意義的方法。
首先，學習需要有一個相對安靜的、良好的外部環(huán)境；
其次，在學習內(nèi)容的安排上，必須先易后難、先慢后快；在復習的時間安排上，我們要按照艾賓浩斯“遺忘曲線”所揭示的規(guī)律，遵循先多后少、先密后疏的原則；在學習時我們還需要同學、伙伴間相互的支持和鼓勵，始終保持積極向上的、樂觀自信的心態(tài)，等等。這些只是確定了我們學習的一個方向，怎么走就要看自己的了。
我首先要強調(diào)的是“學習效率”，這可能其他幾位也會講到。我們知道效率和時間是成反比的，沒有較高的學習效率，我們就要比別人多付出一倍甚至兩倍的時間，這是學習中最忌諱的事。怎樣才能提高學習效率呢？關鍵就是要靜下心來，一定要做到專心致志，不要在學習的同時干其他事或想其他事。一心不能二用的道理誰都明白，可還是有許多同學在邊學習邊聽音樂�；蛟S你會說聽音樂是放松神經(jīng)的好辦法，那么你盡可以專心的學習一小時后全身放松地聽一刻鐘音樂，這樣比帶著耳機做功課的效果好多了。
然后再說一下時間安排。我覺得應該充分利用好早上的時間，不是指到學校以后的那幾分鐘，而是早上在家的那段時間。早上的學習時間以半小時為宜，重點應放在背誦上。這段黃金時間學習效率應該是最高的，可用在睡覺上做出的夢也是最美的，一分鐘也可以是一個好夢，我都可以理解。能不能用好這段時間就要看大家有多少毅力了。中午的時間應該用來休息，最好是睡上一覺。晚上學習時間不可太長，這只是對極少數(shù)同學說。
對于大多數(shù)同學來說，現(xiàn)在的問題是學習時間太少。效率再高，沒有時間也是不實際的。雖然我不贊同晚上到十一二點，但我覺得到十點鐘也是應該的，也就是說晚上所學的時間至少應該和在學校上課的時間差不多，大約四個小時，而且一定要有很高的效率。不管對誰來說，學習都是枯燥的，這種耐力只能在平時的學習過程中積累。
對于時間的利用，我有以下幾點建議：
1、突出重點，不要平均用力。
這就首先要對自己和所學課程有一個全面的認識。所謂重點：
一是指學習中的弱科或成績不理想的課程或某些薄弱點；
二是指知識體系中的重點內(nèi)容。
2、長計劃，短安排。
要在時間上確定學習的遠期目標、中期目標和近期目標。在內(nèi)容上確定各門功課的具體目標。
3、對自己要有時間限制。
可以把所定目標分成若干個部分，對每一部分限定時間，這樣還不會產(chǎn)生疲勞感。
4、計劃要留有余地。
“好腦瓜不如爛筆頭”，養(yǎng)成良好的筆記習慣，能夠準確、清晰、簡練地筆記本身就是一種良好的學習方法。即使沒有老師，抄讀法本身也是一種不錯的方法，在我學習的經(jīng)歷中，有許多學習中的難點都是在一邊抄寫一邊思考。
學習的演講稿 篇7
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，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(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，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，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?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，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(zhì)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(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?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。
學習的演講稿 篇8
各位老師，各位同學：
大家好！
你以后想做什么？我小的時候也曾有人問過同樣的問題，我的回答不外乎當教師、解放軍和科學家之類。時光一晃流走了二十多年，當年的孩子，如今已是四十出頭的大人。但仔細想一想，當年我在大人們跟前表白過的志向，實際一個也沒有實現(xiàn)。我身邊的其他人差不多也是如此。有的想當教師，后來卻成了個體戶；想當解放軍的，有人竟做了囚犯。
我上大學時有兩個同窗好友，他們現(xiàn)在都是我國電子行業(yè)里才華出眾的人，一個成長為“康佳”集團的老總，一個領導著tcl集團。我們?nèi)齻�不期而然地成為中國彩電骨干企業(yè)的經(jīng)營者，可是當年大學畢業(yè)時，無論有多大的想象力，我們也不敢想十幾年后會成現(xiàn)在的樣子。一切都是我們在奮斗中見機行事，一步一步努力得來的。與其說我們是有理想的人，不如說我們是一直在努力的人。
并非我們不重視理想，而是因為樹雄心壯志易，為理想努力難，人生自古就如此。有誰會想到，十多年前的今天，我曾是一個在街頭彷徨，為生存犯愁的人？當時的我，一無所有，前途渺茫，真不知路在何處。然而，我卻沒有灰心失望，回想起來，支撐著我走過這段坎坷歲月的正是我的意志品格。
當許多人以為我已不行、該不行了的時候，我仍做著從地上爬起來的努力，我堅信人生就像馬拉多納踢球，往往是在快要倒下去的時候“進球”獲得生機的。事實也正是如此，就在“山重水復疑無路”的時候，香港一家企業(yè)倒閉給了我東山再起的機會，使我能夠與掌握世界最新技術的英國科技人員合作，開發(fā)技術先進的彩色電視機，從此一舉走出困境。
有人說，“努力”與“擁有”是人生一左一右的`兩道風景。但我以為，人生最美最不能遜色的風景應該是努力。努力是人生的一種精神狀態(tài)，是對生命的一種赤子之情。努力是擁有之母，擁有是努力之子。一心努力可謂條條大路通羅馬，只想獲取可謂道路逼仄，天地窄小。所以，與其規(guī)定自己一定要成為一個什么樣的人物，獲得什么東西，不如磨練自己做一個努力的人。志向再高，沒有努力，志向終難堅守；沒有遠大目標，因為努力，終會找到奮斗的方向。做一個努力的人，可以說是人生最切實際的目標，是人生最大的境界。
許多人因為給自己定的目標太高太功利，因為難以成功而變得灰頭土臉，最終灰心失望。究其原因，往往就是因為太關注擁有，而忽略做一個努力的人。對于今天的孩子們，如果只關注他們將來該做個什么樣的人物，不把意志品質(zhì)作為一個做人的目標提出來，最終我們只能培養(yǎng)出狹隘、自私、脆弱和境界不高的人。遺憾的是，我們在這方面做得并不盡如人意。
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