《2023年关于学习的演讲稿合集5篇【整合汇编】》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2023年关于学习的演讲稿合集5篇【整合汇编】（16页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、2023年关于学习的演讲稿合集5篇 学习的演讲稿 篇1（1048字）生命有限，而学海无涯。我们成为怎样的人，决定于我们所学到的东西，每天都努力学点新的东西。这一天才称得上是没有白费。一个出生于贫困家庭的人，一个学龄五年级的人，一个让世界变成自己学校的人，最终却是一个不同凡响的人，一个负责的好爸爸，一个负责的好“老师”。他就是巴克尔。巴尔克认为，最不可宽恕的是一个人晚上上床时还像早上起床时一样无知。他常说：该学的东西太多了，虽然我们出生时一无所知，但只有蠢人才永远如此。为了防止孩子们陷入自满的陷阱，巴克尔要让自己的孩子每天都学一个新的知识在饭前进行交流，说出后才能吃饭。然而当他的孩子们介绍各种知
2、识时，哪怕是微不足道的小知识，他也不觉得琐碎，而是鼓励孩子们认真学习。一次，他的儿子费利斯为了完成任务在饭前匆匆找了一个新知识：尼泊尔的人口是。餐桌上顿时鸦雀无声。大家都觉得这个知识实在太琐碎了。但巴尔克却说：“好，孩子他妈，你知道这个答案吗？”妻子的回答总是会使严肃的气氛变得轻松起来，她说：“尼泊尔？我非但不知道它的人口是多少，连它在世界上的哪个角落也不知道呢！”这个回答正中巴尔克的下怀。于是他说：“把地图拿来，我们来告诉你们妈妈尼泊尔在哪儿。”就这样，全家人忘了吃饭，在地图上寻找起尼泊尔来。一天又一天，日积月累，全家人在饭桌上学习了许多知识，大家共同进步着。巴尔克说：“一个人“不一定终身受
3、雇，但必须终身学习。”只有不断学习，才能够追求和享受更美好的人生。是呀，要想有成就就要发奋读书。学无止境是一句老话，但它有很强的现实意义。现代科学技术的日新月异，谁还能够说我学够了呢？不过话又说回来要想真正学到一点知识、决心、信心、恒心是必不可少的。还有就是不能没有勇气，一定要不怕困难，敢于挑战。学习犹如逆水行舟，不进则退，唯有持之以恒者，方有希望到达目的地。当然，尽管一个人不断学习，如果他只是十分死板的学习那也是无效的。因为死学习不等于掌握了知识，更不等于有了智慧。“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”你也不能把学习当作一种任务去完成。如果你是这种人的话，那么只会掌握了一些皮毛小的知识。其实说
4、来说去你就是要不断的去学习知识。学习不等于能力。学习必须转化成能力与素质才能体现出其价值。就像一个人吃下食物不等于增强体质，需要吸收才可能增加体质一样。只有把学习同实践相结合，产生效果时，才能体现能力。学习的演讲稿 篇2（1285字）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
5、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
6、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
7、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（4942字）大家好，今天非常高兴、非常荣
8、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
9、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
10、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
11、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，
12、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
13、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
14、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
15、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
16、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。
