2024年自學(xué)演講稿學(xué)習(xí)(3篇)

目錄

第1篇自學(xué)大學(xué)英語(yǔ)演講稿

第2篇關(guān)于自學(xué)的演講稿

第3篇自學(xué)習(xí)的人工智能演講稿

自學(xué)大學(xué)英語(yǔ)演講稿

dependingonmypersonalexperienceandemotionalpreference,ifindthatself-studyisanextremelyimportantskillforthosewhowanttolearnnewthings.thereasonsareasfollowing.

first,self-studyisaneffectivewaytobroadenourhorizonandextendourknowledge.wecanarrangeourtimeandadjustourprocessflexiblyaccordingtoourownconcretesituation.forexample,ascollegestudents,wecanusesomeofourleisuretimeeverydaytolearnothersubjectsbyself-studyinadditiontoourmajorknowledge.atthesametime,wealsocanextendourmajorknowledgebyself-studyofothersubjects.

second,self-studyisaprocesstodevelopourabilityofthinkingandmanagement.self-studyisaprocessthatwegainknowledgeorskillsbyourpersonaleffortwithoutothers’instruments.therefore,inthisprocess,weneedtomakechoicesbyourselves,arrangeandcontroltimeandprocessbyourselves,thinkaboutallkindsofquestionsbyourselvesandfindoutthesolutionaboutdifferentproblemsbyourselves.inbrief,self-studyisallaboutusbasically.

finally,self-studyisamethodtokeeplearning.asthesayinggoes,“itisnevertoooldtolearn.”andourschoollifewillcometoanendsomedayandonlythroughself-studycanwekeepourselveslearningallthetime.thus,allofusneedtoformthehabitofself-studysothatwecanmakeaprogresseveryday.

inaword,self-studyisessentialandnecessary.keepstudyingsomethingneweverydayandyouwillfindyourselfimprovingalotsomeday.

譯文

根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和情感偏好，我認(rèn)為自學(xué)對(duì)于一個(gè)想要學(xué)新東西的人來說是一項(xiàng)極為重要的技能。理由如下。

首先，自學(xué)是我們拓寬眼界，增長(zhǎng)知識(shí)的一個(gè)有效途徑。我們可以根據(jù)我們自己的具體情況自由地安排時(shí)間以及調(diào)整進(jìn)度。比如作為一個(gè)大學(xué)生，我們可以每天利用一些空閑時(shí)間來自學(xué)除了專業(yè)知識(shí)以外的其他學(xué)科，與此同時(shí)，通過自學(xué)其他學(xué)科，我們還可以拓寬我們的專業(yè)知識(shí)。

其次，自學(xué)是培養(yǎng)我們思維能力和管理能力的一個(gè)過程。自學(xué)就是我們?cè)跊]有他人指導(dǎo)，通過個(gè)人努力獲得知識(shí)或技能的過程。因此，在這個(gè)過程中，我們需要自己做選擇，自己安排和控制時(shí)間，自己思考各種各樣的問題以及自己找出不同問題的解決辦法?？傊?，自學(xué)基本上都是關(guān)于我們自己的。

最后，自學(xué)是保持學(xué)習(xí)的一種方法。正如俗話所說：“活到老，學(xué)到老”。我們的學(xué)校生活總有一天會(huì)結(jié)束，只有通過自學(xué)我們才能一直保持學(xué)習(xí)。因此我們都需要形成自學(xué)的習(xí)慣，這樣我們才能每天都有所進(jìn)步。

總之，自學(xué)是很重要的，而且是必需的。每天保持學(xué)一點(diǎn)新東西，總有一天你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己進(jìn)步了很多。

關(guān)于自學(xué)的演講稿

從小到大，我每次學(xué)習(xí)中遇到困難，爸爸媽媽從來不直接告訴我答案，而讓我自己動(dòng)腦解決，直到我真正會(huì)做才完事。就這樣我學(xué)會(huì)了自學(xué)，你想知道我的自學(xué)方法嗎？其實(shí)很簡(jiǎn)單，也很有效。

在語(yǔ)文方面自學(xué)，就是每天寫完作業(yè)以后，翻開語(yǔ)文書，讀一讀明天要學(xué)的內(nèi)容，先看看有沒有不認(rèn)識(shí)的字，若有不認(rèn)識(shí)的字，我會(huì)馬上解決，然后在書上注音，不理解的詞語(yǔ)用問號(hào)標(biāo)出，第二天上課時(shí)認(rèn)真聽自己不理解的詞語(yǔ)，聽明白以后，下課把這一課的好詞佳句抄在積累本上，以便于以后習(xí)作可以派上用場(chǎng)。

在數(shù)學(xué)方面自學(xué)，就是每天寫完作業(yè)后，翻開數(shù)學(xué)書，先看一看需不需要學(xué)具，需要的話?cǎi)R上撿出來，在把不明白的地方用方框圈出，等到第二天有目的的地去聽課，這樣學(xué)習(xí)起來就很輕松了。

自學(xué)是一種很效的學(xué)習(xí)方法，他能使知識(shí)記得更扎實(shí)了，成績(jī)自然也就提高了。

同學(xué)們，聽了我的介紹，你也一定學(xué)會(huì)了自學(xué)了吧。請(qǐng)大家和我一起高呼：“我會(huì)自學(xué)，我能行”！

自學(xué)習(xí)的人工智能演講稿

自學(xué)習(xí)的人工智能演講稿1500字

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研究人工智能，比如下棋、推理，比如說可以去做路徑規(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)該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計(jì)算機(jī)可能賦予的智能，是來自于計(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。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)算上來說有幾個(gè)好處，其中一個(gè)好處是說它把一個(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)該說是用來做人工智能規(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。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)清原來人工智能從60年代到2000年的物理符號(hào)的假設(shè)，也就是說以搜索為中心，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，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，也就是說我們對(duì)于這兩個(gè)技術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點(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，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)绾蝸硖幚磉@些特例，如何來處理我們訓(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，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，比方說我們可以讓一個(gè)計(jì)算機(jī)來讀很多文字，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，比方說如何能夠讓人工智能來深層的理解文字，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，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，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)表了文章也說明了遷移學(xué)習(xí)的重要性。這個(gè)文章叫做bayesianprogramlearning，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)來學(xué)習(xí)。也就是說整個(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)域只能由人來服務(wù)重要的客戶，由人工智能來把這個(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，