关于学习的演讲稿集锦六篇

演讲稿具有逻辑严密，态度明确，观点鲜明的特点。现如今，演讲稿应用范围愈来愈广泛，演讲稿的注意事项有许多，你确定会写吗？以下是小编收集整理的学习的演讲稿7篇，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

学习的演讲稿 篇1

各位老师，各位同学：

新的一周即将开始。祝学生学习更好，老师身体更好。

今天，我们一起来讨论这样一个话题。当我们在这个庞大的学校里，一起感受到群体浓厚的学习氛围时，有没有想过这样一个问题？我今天吃饱了吗？我今天开心吗？

也许会有人在我耳边悄悄抱怨。整天排排作业的轰炸让人窒息，整天宿舍文化的建设让人眩晕，学习的压力，老师的怒吼，家长的拳头。哎，为什么学生时代的生活那么苦？

其实生活中处处都有阳光，生活中处处都有温暖。生活需要我们慢慢品味。我们要学会用发现的眼光和思维去看待身边那些无意流过的瞬间。我们应该在一瞬间捕捉快乐，储存它，并在快乐中学习。

姐妹们，我们和太忠分开的时间很短，学习生涯也就几年。是不是应该充分把握今天的完美，让所有遗憾的数字见鬼去吧？在我们身边的——的早晨，只需要几分钟就能看到学校的美景，呼吸到新鲜的空气，感受到生命的脉搏是如何跳动的；在几分钟疲惫的学习之后，静下心来思考我们在学习中收获了什么，我们所获得的东西是否会对我们有所帮助。我坚信“书中获得的知识肯定是有益无害的。”。就这样，我在满满的学习中忘记了烦恼，因为我得到了我需要的知识，变得快乐。快乐是一种技能。能够在任何环境下都保持一颗快乐的心，可以让你在有限的时间内更有把握成功。这说明快乐在一个人的一生中是多么重要。如果生活中没有快乐，那么你的生活就会失去色彩，生活就没有意义。

在当今社会，人们已经忘记了快乐。为了得到充实，他们靠金钱和金钱给自己，却失去了人生最宝贵的精神财富，——欢乐。有人说“乐观是保持健康的唯一秘诀，焦虑和愤怒往往足以让一个健康的身体变得虚弱和多余”。所以，充实和快乐应该两者兼得。

同学，孔子说：“我住三省，我住三省。”作为新时期接班人，是否也应该在紧张的学习中反思——？我今天努力了吗？今天，我吃饱了吗？今天，我快乐吗？

最后送你一句话，“欢喜是一天，不快乐也是一天。与其每天都在不开心中度过，为什么不每天都开心一下呢？”

我的演讲到此结束

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。

我的演讲到此结束，谢谢大家！

学习的演讲稿 篇3

敬爱的老师，亲爱的同学们：

大家早上好！今天，我演讲的题目是《中考后的思索》。

同学们，昨天你们过的快乐么？作为老师，我可以深深体会到你们的心情！期会考试的钟声刚刚敲过，又迎来了家长会，昨天的周末你们过的肯定是有喜有忧，有笑也有泪。

同学们，不管成功与否，它都已经成为了昨天，我们要总结经验，把握好今天，迎接明天。期中过后，又是一个全新的起点，带着一丝火热的希冀，留着一串成长的足迹！

回首这半个学期，我们在知识的海洋里尽情的遨游，学到了丰富的知识，不过多少也会有不和谐的音符：比如，有的同学不认真完成作业，老师屡教不改，甚至把老师的说教当成耳旁风。这种做法不是小聪明，而是愚蠢的表现，是完全不对的。

作为一名学生，应该时刻提醒自己，上课认真听讲，作好笔记，放学回家，及时的做到温故知新。每天认真做一下反思，今天的知识，我掌握了没有，还有哪些不会，不会的及时向老师或同学请教，不能不管不问，否则，这座无知的山回越垒越高，最终导致你走向失败的彼岸。如果每天你都认真反思自己，天天坚持，这样就不会忘记老师讲过的知识，还可以加深自己的印象。如果平时每一天都像考试逼近一样去学习，一定不会是现在这个样子。只要自己真的努力了，即使考不好，也不存在遗憾。

作为一名学生，需要的最重要的东西，就是要拥有一颗平常心，要对自己有信心，有恒心，有决心，勇争一流，把心态调整好，只要把自己的心态调整好了，紧在平时，做在平时，考试时就会发挥好，成绩就会显现，到时就找到了自豪和骄傲。

同学们，学习就像爬山，最终的起点在山脚，而期中阶段就犹如登上了一个小山腰，一段新的征程即将开始。鲁迅先生曾经说过：“伟大的成绩和辛勤的劳动是成正比例的，有一分劳动就有一分收获，日积月累，从少到多，奇迹就可以创造出来。”

同学们，快快行动起来吧！努力学习，把握今天，积极投入到学习之中，体会学习的成功和成功的快乐吧！

学习的演讲稿 篇4

大家好，我叫宋##，我讲话的题目是《我是怎样学习的》。我认为一名优秀的学生，首先应该做到成绩优异。下面就是我的一点感受，与大家共享。

第一：上课认真听讲。上课千万不要走神，即使都会也不能大意，可以听听老师的讲解跟你的理解有什么不同，加深印象，更重要的是养成认真听课一丝不苟的好习惯。我在上课的时候，总是认真地把眼睛和所有注意力集中在老师身上，认真听、认真想、积极回答问题。若是还听不懂就课下问老师，一定要完全弄懂为止。

第二：做好课下复习，课堂听懂的内容课下要及时复习，多做课外练习，否则马上就会忘记，而且，复习的同时还会让你对知识有一个更深的理解。课下，我会把爸爸给我买的练习做一做，把不会的找出来问爸爸妈妈，可爸爸妈妈很少告诉我答案，所以我就自己去思考，因为学而不思则罔，思而不学则殆嘛，所以我努力做到学和思结合起来。当我独立思考出答案来的时候，那高兴劲就甭提了！如果不做练习，学会的知识很快就会烟消云烟了，那样多可惜！

第三：要多读书，而且要读好书。书籍是人类进步的阶梯，读好书不仅能学到很多的好词好句，为以后的写作打好基础，而且，好书还有教育意义，像简·爱，我学习到了简·爱那种坚强不屈、独立自强、能吃苦耐劳的精神。妈妈给我买了一个词语积累本，当我遇到好的成语就赶紧把他们记下来，并且经常看看，这样以后用的时候就很自如了，也就是未雨绸缪的道理，这样就不会出现书到用时方恨少了！

第四：善 于做小老师。当我读到一篇有意义的文章时，我总是当小老师，妈妈当我的学生，我会耐心的讲述给妈妈听，而且我讲完后还要提问题，看看我的“学生”妈妈是不是认真听了。在当小老师的时候，我会更加明白故事的含义，而且也体会到当老师是多么的自豪！

第五：要勤学好问。知之为知之，不知为不知，圣人孔子能虚心向小孩请教，何况我们呢？三人行，必有我师。当我遇到不会的问题时，我会请教学习好的同学，请教老师，或者查阅词典或字典，或者上网查阅。我们班的许畅同学写字特别好，所以我一有空就到她面前看她写字，学到了她的顿笔，字的间架结构，还有字的钢劲有力。

第六：珍惜时间。没有时间，什么都是空谈，抛弃时间的人，时间也抛弃他，孔子教育他的弟子：逝者如斯夫，不舍昼夜。我每天都是定点起床，洗刷完毕就读英语，中午爸爸做饭的时候我就练练字积累词语什么的，晚上我也定点上床看书，然后睡觉，只有休息好了才能保证第二天的学习效率。

我的演讲到此结束，希望能为您带来一点点的收获，并恳请大家提出宝贵意见！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

海伦凯勒是个不幸的人，由于生病她从小就看不见也听不见，但她对知识的渴望是那么的强烈，她学会“看”盲书，让别人“写”给她“看”，用金属丝摆图形，学习数学，靠触觉学习说话。在我们这些正常人看来这是多么困难的事情，但她却披荆斩棘，克服我们无法想象的困难，通过不断的努力学习，实现了自己了解世界感知世界的愿望。我们，拥有这么好的条件，对我们而言，获取知识要比海伦凯勒容易一万倍！扪心自问，不好好学习你难道不愧疚吗？

海伦凯勒有很多的朋友，他们给予她了很多东西，其中最最重要的就是“爱”!海伦凯勒也很爱她的朋友们，他们一起欢笑，一起思考，一起分享彼此的快乐和忧伤。海伦凯勒也非常爱她的家人，给予她生命和爱的妈妈，给她带来快乐的妹妹，海伦凯勒多么希望能看到他们的模样，她想报答他们，做出点成绩来给他们看，证明他们对自己的努力没有白费。她说过：“我的任务是练习、练习、再联系。失败和疲劳常常将我绊倒，但一想到再坚持一会就能把音发准，就能让我所爱的人看到我的进步，我就有了勇气。我急切想看到他们为我的成功而露出笑容。”我们班的每个同学都有一双明亮的眼睛，能够看见自己的亲人，自己的朋友，这么简单往往被人忽略的幸福却是海伦凯勒永远无法实现的梦想，所以我们应该懂得珍惜我们所拥有的，对每个为你付出的人说一声谢谢，谢谢他们给予我们爱和帮助！

海伦凯勒是一个残疾人，平常的生活自理都有困难，但她关心社会，关心那些和她自己有相同遭遇的人，她热爱和平，反对战争。她的心就像融入在社会里一样，她希望给社会贡献出一点力量，她曾说过一句话：“我努力求取知识，目的在于希望日后能活用，为社会人类贡献一点力量。”我们现在还没有进入社会，但是班级就是一个小的社会，我们向海伦凯勒学习，从小就要学习关心他人，互相帮助，互相谦让。这样才能让我们的班级更加和谐，同学之间更加融洽，而我们四一班的这个小社会也日渐地成为校园中最美的一朵奇葩!