實(shí)用的學(xué)習(xí)的演講稿范文錦集五篇
演講稿在寫作上具有一定的格式要求。在我們平凡的日常里，很多地方都會(huì)使用到演講稿，相信寫演講稿是一個(gè)讓許多人都頭痛的問題，下面是小編精心整理的學(xué)習(xí)的演講稿5篇，僅供參考，歡迎大家閱讀。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇1
在一個(gè)星期天的下午，爸爸說(shuō)帶我下樓騎自行車，我一蹦三尺高，大呼“萬(wàn)歲!耶!太好了!”爸爸卻在臨出門前做了一件讓我很不高興的事——把我的“平衡器”，也就是兩個(gè)保護(hù)輪給卸了下來(lái)，這時(shí)，我的快樂心情就像飽滿的皮球被扎了一針?biāo)频模ⅠR泄氣了，沮喪極了!要知道，我少了它就騎不成，會(huì)摔跤的。
在爸爸的堅(jiān)持下，我只好豁出去了!在去廣場(chǎng)的路上，我左一蹬，右一蹬地過去了，你知道怎么回事嗎?就是一個(gè)腳著地，在地上使勁一踩，車子就踉蹌著向前竄去，在快要倒的時(shí)候，就用另一只腳來(lái)及時(shí)撐住，然后再換一只腳繼續(xù)踩……狼狽不堪。惹得爸爸哈哈大笑。我氣鼓鼓地瞪著他，對(duì)他使勁翻白眼，他才忍住笑來(lái)教我。
爸爸先在廣場(chǎng)邊找了一塊空地，帶著一點(diǎn)坡度，讓我從坡上往下溜，先這樣學(xué)著掌握平衡。我那個(gè)笨呀，簡(jiǎn)直和小豬豬一樣，竟然還翻車了!我爬起來(lái)，拍拍身上的灰，繼續(xù)堅(jiān)持練，開始爸爸還給我保駕護(hù)航，扶著自行車后座，我就放開膽子，一次一次居然歪歪斜斜地成功了，別提有多高興了!后來(lái)，不知什么時(shí)候，爸爸松開了手，我也能自如地端端正正地把車子騎下來(lái)，這時(shí)，我就開始了自己的“創(chuàng)新”，再騎車上坡，結(jié)果腳下蹬了手上的平衡就忘了，注意了平衡腳又沒跟上使勁，總是力不從心，看來(lái)有點(diǎn)急于求成，還是一步一步慢慢來(lái)吧!我又找了一個(gè)平坦的地方來(lái)練習(xí)，握緊車頭，目視前方，使勁蹬腳踏板，看起來(lái)簡(jiǎn)單，做起來(lái)還真不容易呢，一會(huì)兒我就滿頭大汗，可總算進(jìn)步了，可以往前騎幾步遠(yuǎn)保持不倒，真希望自己是個(gè)不倒翁啊!
功夫不負(fù)有心人，我終于學(xué)會(huì)騎自行車了!我開心得不得了!繞著小區(qū)騎了一圈又一圈，樂悠悠地做著美夢(mèng)：以后可以自己騎車上學(xué)了，可以和同學(xué)騎車去郊游，想去哪里就去哪里，多方便啊!小朋友們，你們也想學(xué)嗎?快快借鑒一下我的經(jīng)驗(yàn)吧，祝你們成功!嘻嘻!
學(xué)習(xí)的演講稿 篇2
大家好，今天非常高興、非常榮幸能參加這樣一個(gè)盛會(huì)。今天我給帶來(lái)的演講是我的一點(diǎn)學(xué)習(xí)心得，題目叫做自學(xué)習(xí)的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應(yīng)該記住的是這位人工智能的先驅(qū)，圖靈。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個(gè)盛會(huì)和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題，機(jī)器可以思維嗎?可以從不同的維度來(lái)解釋，那么首先人類對(duì)人工智能的一個(gè)探索也可以圍繞對(duì)問題不同解釋的探索。
第一個(gè)探索，應(yīng)該說(shuō)是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來(lái)研究人工智能，比如下棋、推理，比如說(shuō)可以去做路徑規(guī)劃等等。那么他們有一個(gè)很強(qiáng)的假設(shè)，這個(gè)假設(shè)應(yīng)該說(shuō)從某種程度上來(lái)說(shuō)是非常直觀的。智能包括計(jì)算機(jī)可能賦予的智能，是來(lái)自于計(jì)算物理符號(hào)的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號(hào)排列組合的話，人類是可以從一系列的零和一的組合來(lái)得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設(shè)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(xué)習(xí)功能的人工智能，就有不同的學(xué)習(xí)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算法被研究出來(lái)。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工智能的幾個(gè)里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉，第一個(gè)大家公認(rèn)的是里程碑是深藍(lán)，這個(gè)比賽意味著幾件事。一個(gè)是說(shuō)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(shí)際上是一個(gè)在物理符號(hào)的空間的排列組合。也就是說(shuō)在60年代人們的那些假設(shè)有一部分是正確的，我們確實(shí)可以從這種搜索和物理符號(hào)的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是，知識(shí)就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來(lái)的一個(gè)熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會(huì)獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識(shí)，我們就可以贏得像這樣一個(gè)電視大賽中的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)。
這個(gè)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(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破從計(jì)算上來(lái)說(shuō)有幾個(gè)好處，其中一個(gè)好處是說(shuō)它把一個(gè)全局計(jì)算的需求變成一個(gè)本地計(jì)算的需求，在做到這樣的一個(gè)同時(shí)呢，又不失掉很多的信息，這個(gè)是計(jì)算機(jī)里面無(wú)數(shù)成就的一個(gè)中心點(diǎn)。這樣的一個(gè)成功就使得我們能夠在不同的層次來(lái)觀察同一個(gè)數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個(gè)圖，我們?cè)诓煌膶哟慰梢缘玫讲煌奶卣鳌?/p>
這里我們要特別強(qiáng)調(diào)的是人工智能也在另外一個(gè)方面潛移默化的默默的在耕耘，這個(gè)就叫做強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)該說(shuō)是用來(lái)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(gè)領(lǐng)域相對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)該說(shuō)更古老，研究的力度也很多。但在很長(zhǎng)時(shí)間一段處于靜默狀態(tài)，這個(gè)原因是因?yàn)樗谟?jì)算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個(gè)例子就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)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(gè)突破是Google的DeepMind，把深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)合在一起，這樣的一個(gè)議題使得很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)所需要突破的瓶頸，就是狀態(tài)的個(gè)數(shù)能隱藏起來(lái)。這種隱藏就使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠大規(guī)模的應(yīng)付數(shù)據(jù)，就是說(shuō)應(yīng)付大數(shù)據(jù)。它突出的一點(diǎn)叫做端到端的學(xué)習(xí)，就是說(shuō)我們?cè)谶@里看到一個(gè)計(jì)算機(jī)的游戲，這個(gè)游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進(jìn)行的下一個(gè)動(dòng)作。這個(gè)動(dòng)作是正確還是不正確，到最后會(huì)獲得一個(gè)反饋，這個(gè)反饋不一定是現(xiàn)在得到，也許是后面幾步得到的。這一點(diǎn)和我們剛剛講的深度學(xué)習(xí)在圖像上面的應(yīng)用，就大不一樣。就更加復(fù)雜，更加契合人的行為，所以強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是下一個(gè)突破。
我們看到這種端到端的深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用在強(qiáng)化學(xué)習(xí)上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計(jì)算機(jī)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(xué)習(xí)，自我修煉、自我改正，然后一個(gè)一個(gè)迭代。這個(gè)就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個(gè)時(shí)間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個(gè)游戲它的要求都是在不斷成長(zhǎng)的，就像我們一個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中學(xué)到的知識(shí)越來(lái)越多，這個(gè)完全是自我實(shí)現(xiàn)，一個(gè)自學(xué)習(xí)的過程。
包括現(xiàn)在的AlphaGo也應(yīng)用了很多自學(xué)習(xí)的這種效果，使得我們現(xiàn)在終于認(rèn)清原來(lái)人工智能從60年代到20xx年的物理符號(hào)的假設(shè)，也就是說(shuō)以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒有白費(fèi)，這種努力也是需要的。另外學(xué)習(xí)也是必不可少的，像我們熟知的深度學(xué)習(xí)。所以AlphaGo對(duì)我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來(lái)，才是一個(gè)完整的智能機(jī)器。這個(gè)我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說(shuō)我們對(duì)于這兩個(gè)技術(shù)的某種結(jié)合，比方說(shuō)多一點(diǎn)搜索，少一點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)，或者反之我們夠可以得到用來(lái)解釋不同的人類的智能行為。這種通用型，端到端的學(xué)習(xí)，可以用這個(gè)例子來(lái)表達(dá)。就是這個(gè)雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對(duì)人類有用的。
這里我要特別提到一點(diǎn)，我們并不是找到了最后的目標(biāo)，這也是在不同的人工智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，等等之類的實(shí)驗(yàn)當(dāng)中我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)特點(diǎn)。就是我們不能完全的依靠機(jī)器去全部自動(dòng)化的自我學(xué)習(xí)，至少到現(xiàn)在我們還沒有摸索出這樣一個(gè)路徑。這里是大學(xué)的例子，中文是永動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)，就是說(shuō)這個(gè)機(jī)器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁(yè)，在每個(gè)網(wǎng)頁(yè)里面都學(xué)到一些知識(shí)，把這些知識(shí)綜合起來(lái)，變成幾千萬(wàn)條知識(shí)，這些知識(shí)又會(huì)衍生新的知識(shí)。那么我們看到從下到上是隨著時(shí)間，知識(shí)量的增長(zhǎng)。那么它到了某一個(gè)程度實(shí)際上是不能再往上走了，因?yàn)橹R(shí)會(huì)自我矛盾。這個(gè)時(shí)候就需要人進(jìn)來(lái)進(jìn)行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識(shí)去掉，讓它繼續(xù)能成長(zhǎng)。這個(gè)過程為什么會(huì)發(fā)生呢?是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)很嚴(yán)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(jì)學(xué)的一個(gè)重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個(gè)有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個(gè)模型，對(duì)大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸?lái)處理這些特例，如何來(lái)處理我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)之間的偏差，這個(gè)是我們下一步要研究的內(nèi)容。
一個(gè)非常有希望的技術(shù)叫做遷移學(xué)習(xí)，比方說(shuō)這個(gè)是在深度學(xué)習(xí)的模型上，在上面這一部分是一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)訓(xùn)練好的模型。那么在一個(gè)新的領(lǐng)域，如果這兩個(gè)領(lǐng)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(lǐng)域需要那么多的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點(diǎn)是我們可以把大部分的模型給遷移過來(lái)，我們?nèi)擞羞@種能力，但是我們?cè)谧鲞@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(diǎn)我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識(shí)遷移，比方說(shuō)我們可以讓一個(gè)計(jì)算機(jī)來(lái)讀很多文字，這樣的一個(gè)計(jì)算機(jī)去識(shí)別圖像，應(yīng)該比沒有讀這些文字，直接去學(xué)習(xí)圖像來(lái)的要容易。這個(gè)就更像我們?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)也離不開從下到上，從粗到細(xì)這樣的一種特征的選擇。
所以我們又得到另外一個(gè)概念，就是特征工程。深度學(xué)習(xí)給我們的一個(gè)有力的工具是能夠自動(dòng)的進(jìn)行不同層次，進(jìn)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(dá)到萬(wàn)億級(jí)，也就是說(shuō)這個(gè)已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級(jí)別了。那么智能在這樣的級(jí)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(shuō)如何能夠讓人工智能來(lái)深層的理解文字，有一個(gè)著名的類似于圖靈測(cè)試的比賽，深層次理解文字，這個(gè)是在自然語(yǔ)言上問一些有歧異的問題，計(jì)算機(jī)如果要能正確的回答這個(gè)問題，那個(gè)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(dá)到這一點(diǎn)?也是我們需要解決的。
同時(shí)深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對(duì)數(shù)據(jù)做一個(gè)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(shuō)這個(gè)是Google的一些研究員把一個(gè)深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來(lái)，結(jié)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(shí)際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對(duì)圖像去問文字的問題，甚至對(duì)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(dá)到了遷移學(xué)習(xí)的要點(diǎn)，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(xué)習(xí)的任務(wù)給沿著時(shí)間軸串起來(lái)，能夠讓機(jī)器向人一樣的，它的學(xué)習(xí)能力，它的智能在不斷的增長(zhǎng)，隨著時(shí)間。那么它所需要學(xué)習(xí)的努力程度，樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個(gè)也是我們?cè)谂Φ囊粋�(gè)方向。
另外最近發(fā)表了一篇文章也說(shuō)明了遷移學(xué)習(xí)的重要性。這個(gè)文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個(gè)例子就能學(xué)會(huì)，我們知道深度學(xué)習(xí)是千萬(wàn)個(gè)例子的。實(shí)際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，就叫做結(jié)構(gòu)，如果我們了解了一個(gè)問題的結(jié)構(gòu)，那么這個(gè)結(jié)構(gòu)的一個(gè)具體的形式只用一個(gè)例子就可以學(xué)會(huì)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(jì)，這一部分我們實(shí)際上可以通過遷移學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)。也就是說(shuō)整個(gè)這個(gè)圓就圓滿了，就是一個(gè)閉環(huán)了。
同時(shí)人工智能的應(yīng)用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個(gè)例子是亞馬遜的倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人。亞馬遜的倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人是在一個(gè)很大的空間，這些機(jī)器人會(huì)把這些貨架，每個(gè)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?yàn)楝F(xiàn)在的機(jī)器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如人的熟練程度，但是它在路徑規(guī)劃，在機(jī)械的啟動(dòng)、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機(jī)器的優(yōu)點(diǎn)和人的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合在一起，變成一個(gè)新的商業(yè)模式。如果過去建一個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)在支持這個(gè)城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個(gè)月時(shí)間，他用了這個(gè)把所有的傳送帶拆掉，變成機(jī)器人以后只用三天時(shí)間，這個(gè)收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)。
下面要講的，不僅在機(jī)器人，在圖像識(shí)別，實(shí)際上在我們的生活當(dāng)中，人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個(gè)例子是我和我的一個(gè)學(xué)生戴文淵，建的一個(gè)公司，第四范式，這個(gè)公司可以讓過去在金融領(lǐng)域只能由人來(lái)服務(wù)重要的客戶，由人工智能來(lái)把這個(gè)能力拓展到幾千萬(wàn)人，讓每個(gè)人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。這是一個(gè)非常大的.工程。它背后的技術(shù)就是機(jī)器學(xué)習(xí)，我們所熟知的深度學(xué)習(xí)、知識(shí)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
最后我要說(shuō)幾點(diǎn)，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時(shí)候，有成功的時(shí)候，我們到現(xiàn)在能總結(jié)出什么經(jīng)驗(yàn)?zāi)?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(lái)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(lái)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(xué)里面應(yīng)該做的一個(gè)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(shì)在發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用利于。
第二個(gè)，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(lái)設(shè)計(jì)算法，這個(gè)也是我們今天在大學(xué)里面需要努力的一個(gè)方向。當(dāng)然這些都離不開計(jì)算能力。
所以從這幾點(diǎn)上來(lái)看人工智能的努力也不是像有些人說(shuō)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(yīng)該一部分依靠大學(xué)，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說(shuō)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(yīng)用，和更多的計(jì)算能力，確實(shí)來(lái)自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后發(fā)展的一個(gè)方向。
最后我要說(shuō)一點(diǎn)，就是說(shuō)我們應(yīng)該說(shuō)已經(jīng)了解很多深度學(xué)習(xí)了，這個(gè)可以作為我們昨天的一個(gè)成就。那么今天我們?cè)趧倓傞_始去獲得強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)紅利，那么這個(gè)可能還不是在很多的領(lǐng)域得到應(yīng)用的，但是我要告訴大家的是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)比大家想象的要更有用，比方說(shuō)它不僅僅是在圍棋或者是在計(jì)算機(jī)游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中，甚至在教育上，機(jī)器人的規(guī)劃都離不開強(qiáng)化學(xué)習(xí)。那么這些應(yīng)該說(shuō)都是富人的游戲，也就是說(shuō)只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計(jì)算量去支持深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)這樣的實(shí)際應(yīng)用。那么我們明天要看到的應(yīng)該是遷移學(xué)習(xí)，因?yàn)檫w移學(xué)習(xí)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(wàn)萬(wàn)的人都能夠受益，也就是說(shuō)人人都能享受人工智能帶來(lái)的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇3
尊敬的老師、親愛的同學(xué)們：
大家早上好！
非常榮幸能有今天這樣的機(jī)會(huì)與大家分享我在學(xué)習(xí)上的一些感悟。
我的第一點(diǎn)感悟就是大凡學(xué)習(xí)成績(jī)出眾的同學(xué)，都是“三高”。這里的“三高”當(dāng)然不是高血壓、高血脂、高血糖，而是上課效率高、作業(yè)質(zhì)量高、復(fù)習(xí)水平高。實(shí)現(xiàn)“三高”，一要刻苦用功，二要講究學(xué)習(xí)方法，兩者不可或缺。因此，你想要有出眾的成績(jī)，不光要“勤為徑、苦作舟”，踏踏實(shí)實(shí)地學(xué)習(xí)，更要摸索出適合自己的一套學(xué)習(xí)方法。
我的第二點(diǎn)感悟是：適當(dāng)學(xué)習(xí)一些大學(xué)教科書上的知識(shí)對(duì)學(xué)習(xí)頗有好處。大學(xué)書本往往能把高中的一些知識(shí)點(diǎn)講深講透，能講清許多枯燥復(fù)雜問題的原理。我在高中甚至初中的假期時(shí)就會(huì)找一些數(shù)理化方面的經(jīng)典大學(xué)教科書進(jìn)行自學(xué)。這樣的自學(xué)可以加深對(duì)高中知識(shí)點(diǎn)特別是難點(diǎn)與要點(diǎn)的理解。如果高中學(xué)習(xí)是地球online的主線任務(wù)，那么學(xué)習(xí)大學(xué)知識(shí)就好比開掛。我在高中階段的前五個(gè)學(xué)期有將近一個(gè)學(xué)期的時(shí)間因參加信息、數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)等競(jìng)賽而沒有正常聽課，有超過一半的晚自修時(shí)間因參加這些競(jìng)賽班和德語(yǔ)興趣班而無(wú)法在教室里正常做作業(yè)或復(fù)習(xí)，還有很多時(shí)間我都呆在學(xué)校機(jī)房里鉆研編程，但我的成績(jī)一直還不錯(cuò)，不但在競(jìng)賽上取得了一系列成績(jī)，平常的考試成績(jī)也始終名列前茅，這與我超前學(xué)習(xí)大學(xué)有關(guān)學(xué)科知識(shí)有很大關(guān)系。
我的第三點(diǎn)感悟就是參加學(xué)科競(jìng)賽可以提高學(xué)習(xí)能力。競(jìng)賽知識(shí)的難度往往比平時(shí)課堂上的難度更大，綜合性更強(qiáng)，不但可以鍛煉主動(dòng)學(xué)習(xí)、刻苦鉆研、勇于探索的良好學(xué)習(xí)習(xí)慣，而且學(xué)了難點(diǎn)、刷了難題之后，回過頭來(lái)聽平常的課，做平常的題，就會(huì)發(fā)現(xiàn)平常的題好像變成了小學(xué)生的題一樣，原來(lái)的難點(diǎn)與要點(diǎn)也更容易理解和掌握了。不過在此必須提醒大家，參加競(jìng)賽必須要有興趣、熱情和毅力，否則到頭來(lái)可能只是空耗時(shí)間。
我的第四點(diǎn)，也是最后一點(diǎn)感悟，就是多與同學(xué)們交流切磋、多刷其他同學(xué)不會(huì)做的難題也是提高成績(jī)的重要方法。同學(xué)和你交流的內(nèi)容往往是學(xué)習(xí)的重點(diǎn)與難點(diǎn)，向你請(qǐng)教的題目通常是難度高、綜合性強(qiáng)的題目，積極參與交流，幫助同學(xué)解答難題，就相當(dāng)于同學(xué)們?yōu)槟闾暨x題目啦。在進(jìn)入二輪復(fù)習(xí)前我刷的題不多，也幾乎不看教輔材料（當(dāng)然這算不上什么好習(xí)慣），我做的大都是同學(xué)們有疑問、難度比較大的題，在幫同學(xué)解題的過程中很自然地就刷了一道道好題。正是這樣，我才能戰(zhàn)勝某些刷題比我多好幾倍的學(xué)霸們。
以上是我總結(jié)了學(xué)習(xí)上成功與失敗兩方面的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)得到的一些拙見�？赡苡行┩瑢W(xué)會(huì)覺得我在扯淡。的確，每個(gè)人都有自己的觀點(diǎn)，我的不一定適合大家，大家也可能并不贊同，只求能對(duì)同學(xué)們有所啟發(fā)。
最后，預(yù)祝大家在本周的期中考試中取得好成績(jī)，特別祝愿與我一同奮斗高考的同學(xué)們能更上一層樓！
謝謝大家！
學(xué)習(xí)的演講稿 篇4
親愛的老師們，親愛的學(xué)生們：
大家早上好！我今天演講的題目是《勤奮學(xué)習(xí)，報(bào)效祖國(guó)》。
革命前輩們的波折，風(fēng)刀雨劍，換來(lái)了今天的和平幸福生活。60年來(lái)，運(yùn)動(dòng)員一次次奪冠，讓世界再也不敢把“東亞病夫”的帽子扣給中國(guó)人；中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速騰飛讓世界驚呼“中國(guó)來(lái)了！”華僑終于可以昂首挺胸，自豪地宣布“我是炎黃子孫”。
今天，東方巨人中國(guó)騰飛了，各行各業(yè)的人用不同的方式表達(dá)對(duì)祖國(guó)的熱愛：老師奉獻(xiàn)每一節(jié)課，農(nóng)民勤勤懇懇耕耘每一片田，工人嚴(yán)格制造每一件產(chǎn)品。交警堅(jiān)持每班站崗，清潔工認(rèn)真掃街。其實(shí)愛國(guó)并不需要空洞的口號(hào)，花花綠綠的文字，立誓的宣言。需要的只是讓每一個(gè)中國(guó)后裔都做好。那么，作為未來(lái)世界的主人，我們能做些什么讓祖國(guó)為我們驕傲呢？
我覺得作為學(xué)生，只有努力學(xué)習(xí)才能算是最好的愛國(guó)主義。但是，勤奮只屬于珍惜時(shí)間的人，腳踏實(shí)地、一絲不茍的人，堅(jiān)持不懈、持之以恒的人，勇于探索、勇于創(chuàng)新的人。因?yàn)榍趭^，安徒生從一個(gè)鞋匠的兒子變成了童話大王；因?yàn)榍趭^，愛迪生有一千多項(xiàng)偉大的科學(xué)發(fā)明；因?yàn)榍趭^，中國(guó)古代人才給我們留下了懸梁刺股、削壁取光、映雪的千古美談。所以，為了祖國(guó)的明天比今天更好，我們決心用心聽每一節(jié)課；為了中華民族的巨龍飛得更高，我們決心克服遇到的每一個(gè)問題；為了讓日美乃至全世界都佩服中國(guó)，我們決心保質(zhì)保量完成每一項(xiàng)任務(wù)！
學(xué)習(xí)的演講稿 篇5
老師們，同學(xué)們：
大家，晚上好！
今晚非常榮幸能站在這里講話，講講我自己對(duì)學(xué)習(xí)的個(gè)人心得。首先我們要明確的是我們?yōu)槭裁匆獙W(xué)習(xí)。第一，作為學(xué)生，公民，應(yīng)以社稷為重，也就是要為祖國(guó)貢獻(xiàn)自己的一份力量。這三個(gè)身份都告訴我們，我們應(yīng)該認(rèn)真學(xué)習(xí)，努力學(xué)習(xí)。而這也是支撐我學(xué)習(xí)的主要力量，而你的又是什么呢？如若心中沒有明確的支柱，那么又有什么動(dòng)力驅(qū)使你努力學(xué)習(xí)呢？這猶如一只蒼蠅在沙漠中迷失方向一樣，找不到出去的路，我知道很多人都很害怕學(xué)習(xí)，其實(shí)學(xué)習(xí)沒什么好害怕的，你認(rèn)真學(xué)了，不會(huì)就不會(huì)，沒什么大不了的，至少你在學(xué)習(xí)的過程中學(xué)到了不少東西，當(dāng)然到了社會(huì)，這些知識(shí)或許沒用，不過多學(xué)點(diǎn)總會(huì)有用的。如果你什么都沒學(xué)到，，那么將來(lái)又怎么能養(yǎng)活自己呢？靠父母？那在你父母去世后呢？記得我一部電影里看到過這樣的一句話“人是要靠自己的”。沒錯(cuò)，靠天靠地不如靠自己，，唯有自立自強(qiáng)，才能頂天立地。
其實(shí)學(xué)習(xí)方面沒什么好說(shuō)的，每個(gè)人都有自己一套的學(xué)習(xí)方法，不必學(xué)別人的。而且我就信奉這樣的一句話，那就是該干嘛干嘛，不過凡是不是絕對(duì)的。假如在課堂上你明白了老師在這堂課上所講的內(nèi)容，那么你就可以在剩下的時(shí)間里適當(dāng)休息下或做點(diǎn)有意義的事，因?yàn)檫@樣做都有好處�？傊畬W(xué)習(xí)是需要變通的，希望這次講話能給大家一些啟發(fā)，也希望大家下次考試能取得好成績(jī)，我的演講完畢，謝謝大家。
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