第1篇 自學(xué)大學(xué)英語演講稿
depending on my personal e_perience and emotional preference, i find that self-study is an e_tremely important skill for those who want to learn new things.the reasons are as following.
first, self-study is an effective way to broaden our horizon and e_tend our knowledge.we can arrange our time and adjust our process fle_ibly according to our own concrete situation. for e_ample, as college students, we can use some of our leisure time everyday to learn other subjects by self-study in addition to our major knowledge. at the same time, we also can e_tend our major knowledge by self-study of other subjects.
second, self-study is a process to develop our ability of thinking and management. self-study is a process that we gain knowledge or skills by our personal effort without others’ instruments. therefore, in this process, we need to make choices by ourselves, arrange and control time and process by ourselves, think about all kinds of questions by ourselves and find out the solution about different problems by ourselves. in brief, self-study is all about us basically.
finally, self-study is a method to keep learning. as the saying goes, “it is never too old to learn.” and our school life will come to an end some day and only through self-study can we keep ourselves learning all the time. thus, all of us need to form the habit of self-study so that we can make a progress everyday.
in a word, self-study is essential and necessary. keep studying something new everyday and you will find yourself improving a lot some day.
譯文
根據(jù)個人經(jīng)驗和情感偏好，我認(rèn)為自學(xué)對于一個想要學(xué)新東西的人來說是一項極為重要的技能。理由如下。
首先，自學(xué)是我們拓寬眼界，增長知識的一個有效途徑。我們可以根據(jù)我們自己的具體情況自由地安排時間以及調(diào)整進度。比如作為一個大學(xué)生，我們可以每天利用一些空閑時間來自學(xué)除了專業(yè)知識以外的其他學(xué)科，與此同時，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。
其次，自學(xué)是培養(yǎng)我們思維能力和管理能力的一個過程。自學(xué)就是我們在沒有他人指導(dǎo)，通過個人努力獲得知識或技能的過程。因此，在這個過程中，我們需要自己做選擇，自己安排和控制時間，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。總之，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)一點新東西，總有一天你會發(fā)現(xiàn)自己進步了很多。
第2篇 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，而讓我自己動腦解決，直到我真正會做才完事。就這樣我學(xué)會了自學(xué)，你想知道我的自學(xué)方法嗎？其實很簡單，也很有效。
在語文方面自學(xué)，就是每天寫完作業(yè)以后，翻開語文書，讀一讀明天要學(xué)的內(nèi)容，先看看有沒有不認(rèn)識的字，若有不認(rèn)識的字，我會馬上解決，然后在書上注音，不理解的詞語用問號標(biāo)出，第二天上課時認(rèn)真聽自己不理解的詞語，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。
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，需要的話馬上撿出來，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，他能使知識記得更扎實了，成績自然也就提高了。
同學(xué)們，聽了我的介紹，你也一定學(xué)會了自學(xué)了吧。請大家和我一起高呼：“我會自學(xué)，我能行”！
第3篇 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盛會。今天我給帶來的演講是我的一點學(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盛會和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題，機器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋，那么首先人類對人工智能的一個探索也可以圍繞對問題不同解釋的探索。
第一個探索，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。那么他們有一個很強的假設(shè)，這個假設(shè)應(yīng)該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計算機可能賦予的智能，是來自于計算物理符號的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號排列組合的話，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，機器學(xué)習(xí)的計算法被研究出來。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工智能的幾個里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉，第一個大家公認(rèn)的是里程碑是深藍，這個比賽意味著幾件事。一個是說在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)空間的搜索，實際上是一個在物理符號的空間的排列組合。也就是說在60年代人們的那些假設(shè)有一部分是正確的，我們確實可以從這種搜索和物理符號的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是，知識就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識，我們就可以贏得像這樣一個電視大賽中的人機對戰(zhàn)。
這個之后，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)的突破從計算上來說有幾個好處，其中一個好處是說它把一個全局計算的需求變成一個本地計算的需求，在做到這樣的一個同時呢，又不失掉很多的信息，這個是計算機里面無數(shù)成就的一個中心點。這樣的一個成功就使得我們能夠在不同的層次來觀察同一個數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個圖，我們在不同的層次可以得到不同的特征。
這里我們要特別強調(diào)的是人工智能也在另外一個方面潛移默化的默默的在耕耘，這個就叫做強化學(xué)習(xí)。強化學(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)劃這個領(lǐng)域相對深度學(xué)習(xí)應(yīng)該說更古老，研究的力度也很多。但在很長時間一段處于靜默狀態(tài)，這個原因是因為它在計算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個例子就是強化學(xué)習(xí)在很長時間以來只能解決一些玩具型的問題，非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個突破是google的deepmind，把深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)合在一起，這樣的一個議題使得很多強化學(xué)習(xí)所需要突破的瓶頸，就是狀態(tài)的個數(shù)能隱藏起來。這種隱藏就使得強化學(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)。它突出的一點叫做端到端的學(xué)習(xí)，就是說我們在這里看到一個計算機的游戲，這個游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進行的下一個動作。這個動作是正確還是不正確，到最后會獲得一個反饋，這個反饋不一定是現(xiàn)在得到，也許是后面幾步得到的。這一點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，所以強化學(xué)習(xí)也是下一個突破。
我們看到這種端到端的深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用在強化學(xué)習(xí)上，使得deepmind到今天在很古老的單人的計算機游戲上已經(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，然后一個一個迭代。這個就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個時間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個游戲它的要求都是在不斷成長的，就像我們一個學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中學(xué)到的知識越來越多，這個完全是自我實現(xiàn)，一個自學(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，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對我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來，才是一個完整的智能機器。這個我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說我們對于這兩個技術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點搜索，少一點機器學(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)，可以用這個例子來表達。就是這個雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對人類有用的。
這里我要特別提到一點，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、強化學(xué)習(xí)，等等之類的實驗當(dāng)中我們發(fā)現(xiàn)一個特點。就是我們不能完全的依靠機器去全部自動化的自我學(xué)習(xí)，至少到現(xiàn)在我們還沒有摸索出這樣一個路徑。這里是大學(xué)的例子，中文是永動機器學(xué)習(xí)，就是說這個機器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁，在每個網(wǎng)頁里面都學(xué)到一些知識，把這些知識綜合起來，變成幾千萬條知識，這些知識又會衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著時間，知識量的增長。那么它到了某一個程度實際上是不能再往上走了，因為知識會自我矛盾。這個時候就需要人進來進行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續(xù)能成長。這個過程為什么會發(fā)生呢?是因為機器學(xué)習(xí)一個很嚴(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)計學(xué)的一個重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個模型，對大部分的數(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，這個是我們下一步要研究的內(nèi)容。
一個非常有希望的技術(shù)叫做遷移學(xué)習(xí)，比方說這個是在深度學(xué)習(xí)的模型上，在上面這一部分是一個領(lǐng)域已經(jīng)訓(xùn)練好的模型。那么在一個新的領(lǐng)域，如果這兩個領(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，但是我們在做這種數(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。如果能做到這點我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識遷移，比方說我們可以讓一個計算機來讀很多文字，這樣的一個計算機去識別圖像，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，從粗到細這樣的一種特征的選擇。
所以我們又得到另外一個概念，就是特征工程。深度學(xué)習(xí)給我們的一個有力的工具是能夠自動的進行不同層次，進行大規(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，可以達到萬億級，也就是說這個已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級別了。那么智能在這樣的級別上才可以產(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，有一個著名的類似于圖靈測試的.比賽，深層次理解文字，這個是在自然語言上問一些有歧異的問題，計算機如果要能正確的回答這個問題，那個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，如何能達到這一點?也是我們需要解決的。
同時深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對數(shù)據(jù)做一個決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說這個是google的一些研究員把一個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，如果在深層實際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對圖像去問文字的問題，甚至對文字去問圖像的問題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。
如果我們達到了遷移學(xué)習(xí)的要點，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)給沿著時間軸串起來，能夠讓機器向人一樣的，它的學(xué)習(xí)能力，它的智能在不斷的增長，隨著時間。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。這個也是我們在努力的一個方向。
另外最近發(fā)表了文章也說明了遷移學(xué)習(xí)的重要性。這個文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個例子就能學(xué)會，我們知道深度學(xué)習(xí)是千萬個例子的。實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問題的結(jié)構(gòu)，那么這個結(jié)構(gòu)的一個具體的形式只用一個例子就可以學(xué)會了。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，這一部分我們實際上可以通過遷移學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)。也就是說整個這個圓就圓滿了，就是一個閉環(huán)了。
同時人工智能的應(yīng)用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個例子是亞馬遜的倉儲機器人。亞馬遜的倉儲機器人是在一個很大的空間，這些機器人會把這些貨架，每個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?因為現(xiàn)在的機器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠遠不如人的熟練程度，但是它在路徑規(guī)劃，在機械的啟動、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優(yōu)點和人的優(yōu)點結(jié)合在一起，變成一個新的商業(yè)模式。如果過去建一個倉儲在支持這個城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個月時間，他用了這個把所有的傳送帶拆掉，變成機器人以后只用三天時間，這個收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個經(jīng)驗。
下面要講的，不僅在機器人，在圖像識別，實際上在我們的生活當(dāng)中，人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個例子是我和我的一個學(xué)生戴文淵，建的一個公司，第四范式，這個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能力拓展到幾千萬人，讓每個人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。這是一個非常大的工程。它背后的技術(shù)就是機器學(xué)習(xí)，我們所熟知的深度學(xué)習(xí)、知識學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)。
最后我要說幾點，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時候，有成功的時候，我們到現(xiàn)在能總結(jié)出什么經(jīng)驗?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)勢在發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用利于。
第二個，就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來設(shè)計算法，這個也是我們今天在大學(xué)里面需要努力的一個方向。當(dāng)然這些都離不開計算能力。
所以從這幾點上來看人工智能的努力也不是像有些人說的，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，和更多的計算能力，確實來自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后發(fā)展的一個方向。
最后我要說一點，就是說我們應(yīng)該說已經(jīng)了解很多深度學(xué)習(xí)了，這個可以作為我們昨天的一個成就。那么今天我們在剛剛開始去獲得強化學(xué)習(xí)的一個紅利，那么這個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，強化學(xué)習(xí)比大家想象的要更有用，比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計算機游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中，甚至在教育上，機器人的規(guī)劃都離不開強化學(xué)習(xí)。那么這些應(yīng)該說都是富人的游戲，也就是說只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計算量去支持深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)這樣的實際應(yīng)用。那么我們明天要看到的應(yīng)該是遷移學(xué)習(xí)，因為遷移學(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，使得千千萬萬的人都能夠受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
自學(xué)習(xí)的人工智能演講稿1500字
