【精华】学习的演讲稿范文锦集6篇
演讲稿是为了在会议或重要活动上表达自己意见、看法或汇报思想工作情况而事先准备好的文稿。在当今社会生活中，演讲稿的使用频率越来越高，来参考自己需要的演讲稿吧！下面是小编帮大家整理的学习的演讲稿6篇，希望能够帮助到大家。
学习的演讲稿 篇1
同学们、老师们：
早上好!一转眼，一个学期即将结束，期末考试一天天临近，七月三日六年级的毕业考试，七月六日一至五年级的期末考试。我们都准备好了吗?在过去的时间里我们收获着快乐，收获着成功。面对着即将升入更高的年级，我们准备好了吗?
同学们，记得有一位名人这样说过：假如你拥有大地，你就成为一个农民;假如你拥有羊群，你就成为一个牧人;假如你拥有厂房，你就成为一个企业家;假如你拥有的不是金钱和财富，而是选择的机会，那你就是一个真正的富翁。从这个意义上说，我们每一个同学才是真正的富翁，因为你们有朝气有活力，拥有许许多多的机会。我们汇聚在李松蓢小学，作为李小的一份子，在这里，我们发展着自己的个性，培养着自己的能力，努力学习、刻苦拼搏，我们将为自己的人生奠定一个坚实的基础，为今后的发展创造出无数个选择的机会。
勤奋出天才，它永远激励我们不断地追求、不断地探索。有书好好读，有书赶快读，读书的时间不多。我们凭着刻苦拼搏、一心向上的精神，一定能取得令人满意的成绩。下面我提供几点建议供同学们参考：
一是要制定合理的复习计划，对今后几天的学习作出详细、科学、合理的安排，以便心中有数。
二是要完整的看一遍教材，理清知识要点，构建知识网络。从而形成一个完整的知识体系，便于知识的提取。
三是要明确重点，攻克难点，侧重疑点。复习更重要的是查漏补缺，对于一知半解的疑点决不可轻易放过。
四、讲究方法，适当做题。复习的方法多种多样，不同的方法也许适用于不同的人，我们应在实际运用中找到适合自己的复习方法，以不断提高复习的效率。
当然复习时适当地做题是必不可少的，在练习中使知识点得到了巩固，运用能力得到了提高。
同学们，学习是一件辛苦的事，但当你深入其中时你会发现其中包含着许多的乐趣。只要大家合理安排好复习时间，运用恰当的复习方法，相信大家一定会在期末考试中取得理想的成绩。人生不拼不精彩，缺乏竞争和考试的人生不完整!“一份耕耘，一份收获。”你在学习园地撒下多少辛勤的汗水，就会换来多少成果。考试马上就要到来了，你做好准备了吗?请记住，剩下的时间由你来把握。相信你一定能抓住它!最后，预祝同学们在期末考试中取得理想的成绩。
学习的演讲稿 篇2
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。
学习的演讲稿 篇3
敬爱的老师，亲爱的同学们：
大家好！
我演讲的内容是：如何学习更有效。
同学们，我们每天课业负担较重是比较正常的。如何分配学习时间显得尤为重要。
我认为主科中，语文是最难学习的科目。它分为基础、阅读、作文三项，知识面十分广泛。在基础题中，易错的音、字等和需要背诵的课文及关联词语最容易答对。这类题主要考察对基础知识的熟练掌握。判断病句，语意连贯等稍有难度的题型要多做课外题，学会解题的方法。阅读题中，小阅读较为简单，只要从文中摘录信息即可。其余两个阅读要多加练习，增强理解能力，也要注意对平时课外音、字的积累。作文也要多积累好词好句，写字的速度需要快一些，最好多准备几篇应考的优秀作文。
数学题最为灵活。在平时练习中，不能死记硬背，要学会解题的思路。做题时也要认真仔细，各种公式必须背熟，它们对考试起着至关重要的作用。平时如果有不会的题，不能留到最后，要敢于发问，不能不懂装懂。
英语注重对单词、语法的掌握，练习册也十分重要。要认真完成作业，背熟单词、词组，加强对笔记的复习。阅读理解、首字母填空为课外题，要学以致用，读懂文章，注意词语的形式。
在平时的学习中，不擅长的科目要多用些精力，但其他课程也不能置之不理，否则会寸进尺退。
擅长的科目也要加紧学习，争取更上一层楼。上课要积极思考，才能吸收更多。学习时劳逸结合，也会收到事半功倍的效果。每个人情况不同，学习方法也因人而异。但只要努力，又怎能没有收获？
祝大家成绩进步！
谢谢大家！
学习的演讲稿 篇4
尊敬的老师，亲爱的同学们，
大家早上好!
我很荣幸能够在这里为大家演讲。作为一名初中生，面对如山的作业和沉重的压力，是否感到学习负担沉重了许多其实学习就像开路一样，只要找准方向，就能取得好的成效。
学习是没有捷径的，不要想着一步登天，只有将思考融入学习，才能结出成功的果实。正如孔子所说，学而不思则罔，思而不学则殆。学习与记忆是不一样的，学习是要理解，要从问题中总结方法，从练习中提炼精华。提高成绩单单靠做题是不够的，而重在于你能否从如此多的练习题中总结经验。
我并不赞成无限度的做练习，毕竟人的精力是有限的，如何将有限的精力合理利用，便是学习的重中之重。晚上不宜将自己搞得身心疲惫，而应为第二天的课堂储备好足够的精力。也不要将自己的时间安排的太紧张，该休息时就好好放松一下
但我说的放松，并不是指通宵达旦的上网这类。在我看来，通宵也是一种自我折磨，正好与放松的目的背道而驰。娱乐是必须的，但应把握好限度。在空闲时间，听听音乐，读读课外书，看看电影，与同学逛街又何尝不可呢说到课外书，这在学校是个很尖锐的话题。课本是装不下整个世界的，课外书便成了我们扩展视野的好方式。但对于龙蛇混杂的书籍，我们应控制住自己，看书只为消遣，而不应痴狂。
对于初三的同学们，中考就像逐步临近的战斗一样。人生的路还很长，中考只是一个十字路口而已，一如既往的安心学习吧，跟好老师的步子，努力掌握更多的知识，只要尽了全力，就没有遗憾。
有一段话我印象颇深，在此送给初一初二的学弟学妹们：每个目标都是一个终点，又都是一个起点。达到目标之后，不要忘记启程，忘记赶路。谢谢大家。
学习的演讲稿 篇5
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6
尊敬的老师，亲爱的同学们：
此次学校组织去北京参观了清华北大，我觉得收获颇丰。
在去之前我也对这两所学校有些了解——面积广大的校园，优美的环境，古朴的建筑，优越的资源，积极的学习气氛和显著的办学成绩。然而这些在我到达两所学校游览过才亲身体会到，感觉也才真切起来。清华大学之大，餐厅、超市等设施之齐全，俨然是一个小城区的样子。但马路上来往的人不太多，十分安静，偶尔一两个朝气蓬勃的学生骑着自行车经过，而每栋建筑前密密麻麻停着的各种颜色的自行车又显示着每个学院里有许多正在学习的学生。仅仅是步行在校道就已被这样宁静而紧张的学习氛围感染，更不论在走进清华法学院图书馆看见认真翻动书页的学生们的那一刻，我们一行十几人一起走进，动静不小，却没有一个人抬头，每个人都恍若不觉，专注于手中的事，以至于我都不自觉地放轻了脚步。宁静中的紧张学习气氛。
在清华，我们先后参观了法学院、化学系、航空航天活动室，汽车碰撞实验试验室，在北大我们也参观了土木工程系。无论是法学院中逼真的模拟法庭，化学实验室中昂贵而精密的光谱仪器，航空航天活动室里齐全的材料工具，汽车碰撞试验室中的汽车与假人，还是土木工程系工厂中造价不菲的大型机械，都让我惊羡不已。两所学校为了给学生提供好的学习科研条件，可谓不吝惜成本，如此学生们才能不局限于书本中的知识，提出构想，进行设计规划，添加创意，最重要的是有条件用实践去检验！比如说，法学院的学生在模拟法庭进行“审讯”，化学系的学生每学期用属于自己的100多件仪器独立做完十个实验，航空航天系的学生合作完成从每个小部件的制作到整架飞机的起飞的每一步，土木工程系的学生做出自己设计的结构的混凝土模型并测试其稳定性。不仅学到了理论知识，更提高了动手能力，积累了实践经验。
清华校园之中有齐全的基础设施，还有风景怡人的荷塘月色，北大校园之中有古老自然的建筑，也有波光粼粼的未名湖，在这样的校园行走实在是一种享受。北大校园中随处可见宽广平坦的草坪，据说是用于供学生课余娱乐——唱歌、弹琴、跳舞的。两所学校都不只一处操场，还有多个体育馆。校园内设有小剧场和小影院，定期有话剧演出和电影放映，闲时学生可买票观看。除此，各种社团——攀岩社、航空航天社、话剧社等200多个社团也十分活跃，课余生活真可谓丰富多彩的。
我和所有同学一样，对大学生活充满了向往之情，学习一门好专业，培养几个兴趣爱好，度过充实快乐的四年。当然这一切的前提是我能考上一个好大学。这就需要我在高中，就是现在、当下，脚踏实地，努力付出，打下大学的基础，为往后展翅积蓄力量。
今天的汗水，终将铸就明日的辉煌。在此与大家共勉。
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