学习的演讲稿

时间:2021-03-25 12:22:10 关于学习的演讲稿 我要投稿

精选学习的演讲稿模板合集五篇

  演讲稿具有逻辑严密,态度明确,观点鲜明的特点。在社会一步步向前发展的今天,我们使用上演讲稿的情况与日俱增,你写演讲稿时总是没有新意?以下是小编整理的学习的演讲稿6篇,希望能够帮助到大家。

精选学习的演讲稿模板合集五篇

学习的演讲稿 篇1

尊敬的各位领导、同志们:

  根据公司党委《20__年全民终身学习活动周工作方案》的通知精神,今天,我们在这里隆重举行全民终身学习活动周启动仪式。本次活动旨在通过大力宣传全民终身教育理念,激发广大干部职工终身学习的热情,不断提高职工的综合素质和文明程度,营造良好的企业发展环境。为保证活动顺利开展并取得成效,我代表基层党组织和广大党员表态,努力做到以下几个方面:

  一、精心组织、认真部署

  各党支部将成立终身学习活动周工作领导组,负责活动的领导和组织协调工作,精心制定活动方案,强化工作措施,围绕“终身教育,服务供水大业;人人学习,促进改革发展”的学习主题,开展形式多样、内容丰富、贴近实际的学习教育活动。

  二、结合实际,统筹兼顾

  结合各党支部和部门工作实际,要突出单位特点,抓住学习重点,把握思想内涵,展示特色文化成果,并将“全民终身学习活动周”工作与其他各项工作统筹安排,协调推进,确保活动落到实处。

  三、深入动员,营造氛围

  要广泛宣传动员,充分调动广大党员职工的积极性,扩大学习活动周的知晓率和覆盖面,让活动深入人心。充分运用黑板报、简报、OA办公系统等载体,宣传活动中涌现出的先进典型和经验做法,在全公司营造良好舆论氛围,掀起创建学习型企业的高潮。

  同志们,此次活动对于我们而言,是展示公司文明形象的重要平台,也是推进建设一流省会城市、创建学习型城市的重要抓手,让我们一起携手,共同参与,积极投身到全民终身学习活动中来,为企业的安全发展、和谐发展、跨越发展做出新的更大的贡献。

  最后,预祝本次活动圆满成功!

  谢谢大家!

学习的演讲稿 篇2

  尊敬的老师们,同学们:

  大家好!今天,我要演讲的题目是《快乐的学习,快乐的成长》!

  我们常听到这样一句话,叫“学到老,活到老。”学习是伴随一个人终身的事情,尤其是对于我们学生来说,我们的任务就是学习。让我们好好想想,如果没有学习,就不会有传载中华民族悠久历史的方块汉字,就不会有蒸汽机、电灯、电话的发明;如果没有学习,人类将永远生活在愚昧和黑暗的原始社会中,也同样没有了大科学家牛顿所站立的巨人的肩膀;如果没有学习,也就没有今天先进的科技与我们幸福的生活。

  也许有的同学心里默默的在想,学习,哎,我一天到晚最怕的就是学习,学习很枯燥,也很乏味,是一件痛苦的事情,更谈不上快乐了。可是,同学们,你可知道,在炮火硝烟的战争中,有多少与我们医院打的孩子,他们没有教室,没有学习,哪怕有个学习的地方,也每天都提心吊胆,还必须有人站岗放哨,以防敌人发现;你可还知道,当年为了集中营里可爱的小萝卜头能学到知道,难友们与敌人作了多少次斗争;你可知道,可怜的小凡卡为了看书,被狠心的老板打过多少次;你可知道,为了在艰苦的环境中保护教科书,张指导员付出了生命的代价,孩子们席地而坐,以日月为灯,以石板为桌;你可知道,为了能够进入学校学习,现在还有许多生活中贫困山区的孩子把自己捡破烂的钱作业学费——面对这一切,面对他们,我们又有什么资格去说我们学习是痛苦的呢?

  再看看我们现在的学习环境,宽敞明亮的教室,优美安静的学习环境,各式各样的学习工具,一应俱全的教科书,呕心沥血的老师,还有精心呵护我们成长的父母,我们还有什么不快乐的呢?语文与历史课可以让我们体会到祖国的深远文化,数学课可以锻炼自己的思维,音乐课可以尽展自己的歌喉,体育课可以健康我们的体魄,科学课上我们可以去认识大自然的奥秘,社会课上可以尽览世界风情民俗——在不断地学习中,我们的知识越来越丰富,我们的素养在不断地提高,我们在逐渐成为社会的合格公民。

  当然,我们也只有认真地学习,细心的学习,学习对于我们来说,才是快乐的。我们不应该把学习看成是差事,不应该去敷衍它,只有想去学习的,才会学到真正的知识,才会真正体会到它的快乐。让我们再温故我们敬爱的周总理说过的这句话:“活到老,学到老。”同学们,让我们快乐的学习,快乐的成长,让我们从今天开始认认真真地学习,在学习中体会真正的快乐。

  我的演讲完毕,谢谢大家!

学习的演讲稿 篇3

  教师生涯的第一学期伴随着诸多的欢声、笑语、汗水、得意、彷徨匆匆而过,我从当初的懵懂逐渐成长、渐渐融入了z街小学这个具有强大的向心力和凝聚力的大家庭,特别是老教师爱生如子、严谨治学的精神时时刻刻影响着我,促使我要向老教师一样,把爱心和满腔热情投入到教学工作中去,将爱岗敬业的火炬紧紧握在我的手中。

  时光匆匆,半学期又过去了,我们这个大家庭又有一位德高望重的陈老师光荣的离开了她的工作岗位,她爱岗敬业无私奉献的精神值得我们每一个年轻老师学习。是啊,不仅仅是陈老师,z街小学所有的老教师身上都有一种让我们年轻老师终身学习的优秀品质。不仅仅在品质上,老教师们在课堂上那种得心应手,游刃有余的教学模式,丰富的教学经验都是我学习的楷模。我很庆幸自己被分到这样一个和乐融融的大家庭,这里的学生值得我们去呵护,这里的老教师值得我们去敬仰,就拿我们办公室的闫z老师吧,她就是其中的一位。她经常教导我如何当一个好老师如何去关爱学生,走进学生的心里,有这样一件微不足道的小事,至今历历在目,从这件小事伤,我悟出了教育的真谛。

  那天下午放学后,各班学生都放学了,而她班的几个学生背着书包在办公室门口向里面窥视,闫老师亲切地示意他们进来,和他们聊起天来,办公室里你一言我一语充满了孩子们的欢声笑语。坐在一旁的我非常感动:这是多么和谐的师生关系啊,像这个年代的学生和老教师应该产生代沟了,而闫老师和学生们谈的却是津津有味,也就是在这时我感悟到了亲其师信其道这句话的真正含义,怪不得孩子们乐意上她的课,有事听见孩子们下课后追着闫老师问:下节课再上语文吧。她和学生们的那种情感是外人无法理解、体会的。一个老师让学生如此喜欢,可见她有多大的人格魅力啊;此时不禁反思自我:如何做一个让孩子喜欢的老师,这也是我不断努力的目标,同时立志成为闫老师这样的优秀教师。

  最后,我衷心祝愿老教师:工作顺利,身体健康,你们永远是我学习的榜样!

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。

学习的演讲稿 篇5

  亲爱的老师们、同学们:

  大家好!

  说到学习,大家再熟悉不过了,学习就像登山运动员登珠穆朗玛峰一样,要克服无数艰难险阻,懦夫和懒人是不能享受胜利的喜悦与幸福的,这是一种直观而又明确的道理。

  然而使我每一天都在积极与奋斗中度过的,就是自信。

  1、自信是成功的第一秘诀

  我想每一个都可以拥有和享受自信,让你“野火烧不尽,春风吹又生”,失败谁都经历过,我曾因成绩下降不敢着眼去看试卷上那一个个刺眼的红叉叉,甚至想把别人的分数抢走;我也曾因老师的训斥而伤心不已,谁不想在老师面前留个好印象,多去吸收几分教师的赞许目光呢?而这时,自信教诲了我如何去积极面对,如何去再度超越。我才发现那是一种多么可贵的力量。在困难时一支宽厚而努力支持你的臂膀。这时,你在挫折中便会有“柳暗花明又一村”的全新体验,使你心中涌动着一股永不熄灭的勇气之火。这也许正是使我在学习中充满动力的原因吧,就像春日不断呼唤沉睡的草儿快快抽芽!他使我在清闲的午后,给予自己一个灿烂的微笑,告诉自己一天的学习是美好的。或使我在落日的黄昏,背着知识的书包轻快地走在回家的路上,告诉自己一天的学习是收获的,或使我在宁静的夜晚,在朗朗读书中结束了一天的行程,告诉自己明天的学习是崭新的。也许自信,真有一种属于他自己的力量,使你大胆地说出“我是最棒的!”。

  2、只要功夫深,铁杵磨成针

  当然,自信需要你去踌造,当你的积累丰富起来,当你的大脑内存提升起来,你拥有的自信是否更多一些呢?答案是肯定的,当你选择不断记忆时,你便会在探索中发现自身的能力。而记忆力的提升,方法自然多种多样,对我来说,既不是记忆超群的盖世大侠,那为何不做个上进的习武之人呢?“好记忆不如烂笔头”这话说的可真是一点不错,让你笔在纸上轻轻舞蹈,只能是“挥笔决难题,智慧尽西来!”尤其在对于语文与历史科目上,这法还真是实用,如果你还只是毫无目的地一遍遍的像无头苍蝇似的扫过书本,那么这不但浪费了你大量的时间,也会使你的学习效率下降。有时读出声,也是辅助我们学习的良药,可以起到巩固记忆,强化思维的作用,但是,这绝不是叫你对牛弹琴。对于英语的语法与单词的学习, 许多单词都容易混淆,我自己也未曾不是这样。建议大家笨鸟先飞,不断地复习老师所讲过的词句,勤读多练,是自己能与英语句子产生浓厚的感情,是你在英语的听读海洋中,自然而然就有了感觉。提到思维,大家一定会想到数学,是的,这常常会成为大家懊恼的课题,却也常常会为大家装载幸福的果实,同时思考也就变得意义非凡了,对于一道题目,你是冷静的思索,还是无情的抛弃?每当我解除一个个问号,你是否有由于我同样的自豪?所以,思考也就造就我们学习的价值,善于思考一定能够改变你的现在,使你对下一个目标执着追求。在不断的磨练中,铁杵会成针。

  3、欲要看究竟,处处细留心

  每一次的考试氛围都是紧张的,对于数学这种处处有陷阱的科目,我也只能小心翼翼了,上一次月考时,或许我晓得数学容易拉开比分,便在做完后三番五次的检查,因为从我小学开始,数学的丢分率是极高的,不是数字抄错,就是题目没审清,不过那是一些失误的借口罢了,对于这次考试,我将计算仔仔细细的算过,本是自信满满。而当那考卷出现在我眼前时,去事与愿违,原来在“返回超市”这句话,竟被我忽略到了一边去,我才发现那珍贵的分数在我眼前悄然流失了,他反复在告诉我我是那么的粗心,才是我知道“细节决定成败”。是我更去注意考场上的每一个文字,每一句话,每一个意思,是我取得了更好的成绩。同学们,每一个的微不足道都蕴含着它本身的价值,也许,只有用机敏的目光去发现学习中被忽视的细节,就能使你学习更谨慎,而不是想当然的去做,才会使你从本质上提高效率。取得学习的成功。

  没有最好,只有更好,以上的三点,只是我学习中的伙伴罢了,也许并不是你适合的,但我们正是在不断学习,不断超越中战胜自己,做得更快更高更强,他告诉我们不能在现有的成绩上停下脚步,还有更高的山峰等待我们去攀登!

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