關(guān)于學(xué)習(xí)的演講稿范文集合4篇
演講稿是一種實(shí)用性比較強(qiáng)的文稿,是為演講準(zhǔn)備的書面材料。在現(xiàn)在社會(huì),演講稿對(duì)我們的作用越來越大,那么你有了解過演講稿嗎?下面是小編幫大家整理的學(xué)習(xí)的演講稿5篇,歡迎閱讀,希望大家能夠喜歡。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇1
高爾基曾經(jīng)說過:“人的天才只是火花,想要使它變成熊熊火焰,就要學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)!”
如果知識(shí)是一片大海,那么我學(xué)到的只是一滴水;如果知識(shí)是一片沙漠,那么我學(xué)到的只是一粒沙;如果知識(shí)是一片森林,那么我學(xué)到的只是一棵大樹。
學(xué)習(xí)好比“逆水行舟,不進(jìn)則退!
我們現(xiàn)在所學(xué)到的知識(shí)只是一點(diǎn)皮毛,不要,剛學(xué)到一點(diǎn)知識(shí),就出來炫耀。那么你永遠(yuǎn)也不會(huì)進(jìn)步!皩W(xué)習(xí)的敵人是自己的滿足,要認(rèn)真學(xué)習(xí)一點(diǎn)東西,必須從不自滿開始!币t虛好學(xué),才能進(jìn)步不已。
無數(shù)偉人也證明了“學(xué)無止境”這個(gè)道理。華羅庚從小自學(xué)數(shù)學(xué),經(jīng)過了不斷的努力,成為了眾人皆知的數(shù)學(xué)家。成為了清華大學(xué)講臺(tái)上第一位,沒有大學(xué)文憑的教師。
我們從小到大的過程就是一個(gè)學(xué)習(xí)的過程。從牙牙學(xué)語到出口成章;從a,o,e不會(huì)寫到能寫出一篇作文;從1+1不知道于幾到能解方程。這就是學(xué)無止境!
“問渠那得清如許,為有源頭活水來”。這句千古流傳的名句不也是說明了“學(xué)無止境”嗎?
同學(xué)們!努力吧!加油吧!學(xué)習(xí)吧!
這樣個(gè)人才能提高;民族才能發(fā)展;人類才能進(jìn)步。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇2
尊敬的老師,親愛的同學(xué)們:
早上好!
望著鮮艷的五星紅旗,我感慨萬分!
中國(guó)共**創(chuàng)始人李大釗曾說過:“我以為世界上最寶貴的是‘今’,最容易喪失的也是‘今’。因?yàn)樗钊菀讍适В愿X得它寶貴!笔前,昨天已經(jīng)過去,明天尚未到來,我們所能做的就是把握今天。
“早歲哪知世事艱”,由于我們的生活環(huán)境過于舒適,許多學(xué)生走向了生活的誤區(qū):拋開學(xué)習(xí),追求時(shí)髦,沉迷舊夢(mèng),徘徊不前。孰不知世界上最快又最慢,最長(zhǎng)又最短,最平凡而又最珍貴,最易忽視又最易令人后悔的是時(shí)間。古今中外,凡是為人類做出杰出貢獻(xiàn)的人,都是從把握今天起步的。只有缺乏意志,毫無志向的人,才認(rèn)為今天的事情沒做完,明天還可以繼續(xù)做。由于這種錯(cuò)誤想法,許多同學(xué)把今天應(yīng)做完的事一拖再拖,不知失去了多少個(gè)“今天”。宋代大學(xué)問家朱熹的一首詩:“少年易學(xué)老難成,一寸光陰不可輕。未覺池塘春早夢(mèng),階前梧葉以秋聲。”告誡我們應(yīng)該把握今天,努力學(xué)習(xí)。
同學(xué)們,我們?cè)谑幸恢羞@個(gè)知識(shí)王國(guó)里,沐浴這新世紀(jì)的陽光雨露,享受著全市一流的學(xué)習(xí)環(huán)境,利用著全市一流的教學(xué)設(shè)施,接受著全市一流園丁的栽培,我們沒有任何理由拋開學(xué)習(xí)而追求時(shí)髦,沒有任何理由沉迷舊夢(mèng)而徘徊不前。
我們偉大的祖國(guó)正發(fā)生著翻天覆地的變化,幾代人的目光落在了我們身上。要想振興五千年的中華,要想捧起一輪滾燙繁榮東方紅日,就需要我們把握今天,努力學(xué)習(xí)。我們應(yīng)在旭日升起時(shí)就投入到緊張的學(xué)習(xí)中去,而不是在夕陽下山時(shí)去幻想明天會(huì)出現(xiàn)什么奇跡。只要我們腳踏實(shí)地,持之以恒,把握好今天,美好的明天一定會(huì)屬于我們。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇3
親愛的老師、同學(xué)們:
從我很小識(shí)字起,我就發(fā)現(xiàn)書是一個(gè)有趣的東西,從此,我愛上了讀書。
我愛讀書的程度就象儀態(tài)瘋狂的機(jī)器,哪天不讀書我就哪天抗議!我家的書多得都裝滿了一個(gè)大書柜,可是里面的書我已經(jīng)讀了好幾遍,有些書熟得可以倒背如流!
我在三年級(jí)的時(shí)候語文閱讀理解不太好,媽媽為我買了譯本練習(xí)閱讀的書。我覺得書里的文章很好,加上我愛讀《小學(xué)生作文》、《小讀者》還有《少年科學(xué)畫報(bào)》,使我的閱讀水平突飛猛進(jìn),有的時(shí)候兩三篇閱讀理解一道題也不會(huì)錯(cuò)!我讀書的速度越來越快,可是一個(gè)字也不會(huì)漏下。
讀書讓我學(xué)會(huì)了許多好詞,認(rèn)識(shí)了我不認(rèn)識(shí)的字。
讀書還讓我學(xué)會(huì)了寫作。我喜歡讀充滿了想象的故事書,“唏里呼嚕大俠”的故事是一場(chǎng)夢(mèng),下次開船港的海水竟然比蜂蜜還粘!我隨著書中的情節(jié)時(shí)而憤怒,時(shí)而憂傷,時(shí)而快樂,時(shí)而遺憾……在看《會(huì)飛的教室》時(shí),我把故事想象成了一段精彩的動(dòng)畫。
書看的多了,我就學(xué)著這些作家的手法寫了一篇充滿想象的文章,故事中絕無現(xiàn)代物品,絕對(duì)科幻!
我愛讀書,讀書讓我學(xué)會(huì)了寫作,陶冶了心情,抒發(fā)了感情……我愛讀書。
學(xué)習(xí)的演講稿 篇4
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20xx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,在每個(gè)網(wǎng)頁里面都學(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)表了一篇文章也說明了遷移學(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)例子是亞馬遜的倉儲(chǔ)機(jī)器人。亞馬遜的倉儲(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,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(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(jì)算能力,確實(shí)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(gè)方向。
最后我要說一點(diǎn),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(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(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。
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