学习的演讲稿模板汇总六篇
演讲稿是在一定的场合，面对一定的听众，演讲人围绕着主题讲话的文稿。在不断进步的时代，演讲稿在我们的视野里出现的频率越来越高，来参考自己需要的演讲稿吧！下面是小编为大家整理的学习的演讲稿6篇，仅供参考，大家一起来看看吧。
学习的演讲稿 篇1尊敬的老师、亲爱的同学们：
你们好！
首先，我代表二年级全体任课老师对大家的到来表示热烈的欢迎，感谢大家在百忙之中能抽出宝贵的时间来参加今晚的家长会。单从这一点就可以看出你们对自己子女的关心，对我们学校工作的支持，对我们教育工作的最大帮助。为什么这么说呢?因为我觉得家长会的真正意义在于给孩子鼓励，在孩子们心中，来参加家长会，也就是对他们的关心，对他们的爱，他们会感到无比骄傲、幸福。
那么这次家长会的主要目的也就是让我们坐在一起共同来关心了解孩子的学习情况，希望通过这次家长会能够使这些孩子把学习成绩提高上去，到期末尽可能取得满意的成绩。
孩子是我们的希望，在座的各位家长都希望自己的孩子有出息，但只恨自己帮不上忙。我发现有的家长对孩子太严厉，把打骂当作教育;有的家长则不管不问，称之为自主发展，其实是放纵溺爱。那我们学校、家长在教育孩子方面有哪些需要共同努力的方面呢?
一，真正关爱孩子
现在的孩子都是父母手心里的宝，平时父母经常买些礼物送给孩子，可是他们除了礼物之外，其实更需要父母的爱。
(一)把你的时间留一点给孩子
1，每天花一定的时间与孩子交流。抽出一定的时间陪孩子。时间的长短并不重要，但是每天要花一定的时间坐下来，问问孩子学习的情况，和孩子交流思想，沟通情感。
2，每天花一定时间和孩子玩耍。不一定要在空闲时，你在做家务时也可以和孩子玩“猜谜语”等游戏，这样既不影响你做家务，又让孩子在快乐中积累了词汇，岂不一举两得
3，和孩子一起外出。节假日带孩子一同去户外散步，上街购物，去公园赏景，有条件的带孩子出去旅游，参观。拓宽孩子的视野，陶冶孩子的性情。
4，和孩子一起看书，看电视。陪孩子看一些有益于他们身心健康的书和电视节目，并相机交流观后感，培养孩子的鉴赏能力。
(二)，把你爱抚送给孩子
每一个人都希望得到掌声受到表扬，尤其是孩子。其实我们每位家长也有这样体会……每一个孩子都有成为一个好孩子的欲望，家庭教育就应该让孩子找到“我是好孩子”的感觉。事实上，我们要对孩子的缺点多一些宽容与赏识，多用发展的眼光看待他们，帮助孩子分析落后的原因，提出应对的策略，你一定会发现“那只杯子里的水越来越多”。当孩子获得成功时，你就应该及时的给予鼓励与表扬。
根据孩子的年龄，让他们适当参与你的工作，他们会对你有所帮助，并分担你的工作。所的孩子都喜欢与大人接近，并做大人的“事情”。让他参与无疑是对他最大的信任。他会做得比其他任何一件事情都认真。。
二，真正关心孩子的学习
一说到关心孩子的学习许多家长一定会说我是很关心的，我每天都问孩子有没有做作业，在学校表现好不好，那是不是真正的关心呢我看未必。也许有的家长会说，题目我自己都不会，叫我怎么教?面对这些情况，家长应当怎样辅导孩子呢?首先是热情支持。父母对孩子学习上的支持是多方面的，比如在家里给孩子创造一个良好的学习环境。看电视时，尽量控制音量，不干扰孩子学习;孩子学习用的文具，书籍要给他们随时添置。同时在生活上注意孩子的衣食住行，使孩子时时感受到父母对他们的关怀。
其次是认真督促。由于孩子的自控能力差，父母心要的督促不能忽略。当遇到孩子放学后把书包一扔就去玩，或一边做作业一边看电视时，父母就应劝导孩子，把孩子的注意力引导学习上来。
第三是仔细检查。并不是所有的父母都能看得懂孩子的作业，但也要仔细检查孩子的作业本，因为作业可以反映出孩子的学习情况。如果发现作业马虎潦草，乱涂乱画，甚至不完成作业，父母就要及时追问原因，要求孩子重新做好。这样，可以逐步培养孩子认真严谨的学习态度和良好的习惯。
第四是积极配合。有些父母认为自己不懂，由学校去教好了，这种态度是不对的。正确的态度应是主动，经常地与老师联系，了解孩子的学习情况，倾听老师的意见，把孩子在家中的学习情况告诉老师，并根据孩子的特点和短处，采取相应的措施，帮助孩子学习好的功课。
一、习惯培养。良好的习惯是成功的保证。因此，我们强化对学生进行良好习惯的培养。习惯包括生活习惯、卫生习惯、学习习惯等。而良好的学习习惯则包括作业习惯、听课习惯、阅读习惯。在这里，我希望你们给孩子多一份关怀，关心他们的学习。贪玩是孩子的天性，大多数孩子缺少自我控制能力，所以希望你们平时多督促孩子认真完成家庭作业，培养他们良好的作业习惯，写字姿势。我们要让学生静得下，活得起，帮助学生养成每天读书的习惯，扩大他们的知识面;多关心他们的生活，个人卫生。有些孩子的卫生习惯不好，不刷牙，不剪指甲，希望你们督促他们勤换衣、勤洗头、勤理发，让孩子学会谦让，学会文明礼仪，做个讲文明、有礼貌的现代学生。孩子一旦养成良好的行为习惯，将有益终身。
二、思想教育。孩子是一张洁白无暇的白纸，他们要在这张纸上描绘出七彩的未来，但这期间需要家长、学校，乃至整个社会的教育和关心，把他们培养成爱集体、爱他人、爱学习、爱劳动、爱钻研的品德高尚的人。有许多人在问：我们怎样才能在孩子身上培养出健康的个性和品质?在这里我用一位观察者的话回答大家：“让一个孩子和一对合适的父母在一起，这个孩子永远就不会走上邪路。”
三、安全教育。由于我们很多家长都忙于工作，没有时间接送孩子。那么我希望家长应注意孩子的安全，要不断的提醒孩子。在学校里，我们每天都会关照学生，反复强调，注意安全，增强自我保护意识，校内外不做危险游戏，上学、放学路上不逗留，不玩耍，放学后要直接回家，相信各位家长和我们一样关心孩子的安全。
四、加强联系。孩子要健康成长，光靠学校教育肯定是不够的，家校结合才能使孩子不断进步，你们抽空可以来学校也可以打电话问问孩子的情况，或反映一下在家里的情况，以便我们针对你的孩子的特点展开教育。我们之间的沟通是非常重要的。我们在工作中，难免也会出现疏忽或不足之处，希望大家及时、当面向我指出，我们肯定会“有则改之，无则加勉”。在班级教育过程中，我们会尽全部的力量，尽心尽责。父母是孩子的第一任老师，教育孩子是一门科学，孩子的成长过程就像一棵小树长成大树，这期间难免会长出一些多余的树杈，我们就要及时把这些树杈修剪掉，使他们长成参天大树。
总之，我将和各位家长一道共同教育好你的子女，我的学生。 ……此处隐藏3867个字……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。
