第PAGE\*Arabic\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*Arabic\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页第PAGE\*MERGEFORMAT28页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT28页2022学习的演讲稿有关学习的演讲稿合集8篇演讲稿特殊注意结构清晰，层次简明。在快速改变和不断变革的新时代，演讲稿的运用越来越广泛，还是对演讲稿一筹莫展吗？下面是我为大家整理的学习的演讲稿9篇，仅供参考，欢迎大家阅读。学习的演讲稿篇1大家好，今日特别兴奋、特别荣幸能参与这样一个盛会。今日我给带来的演讲是我的一点学习心得，题目叫做自学习的人工智能。首先大家都知道在60周年之际，我们首先应当记住的是这位人工智能的先驱，图灵。在他的问题的感召下，我们就有了今日这样的一个盛会和今日人工智能的飞速发展。他的问题，机器可以思维吗?可以从不同的维度来说明，那么首先人类对人工智能的一个探究也可以围绕对问题不同说明的探究。第一个探究，应当说是在逻辑层面的探究。60年头人工智能的这些先驱就考虑用逻辑和搜寻来探讨人工智能，比如下棋、推理，比如说可以去做路径规划等等。那么他们有一个很强的假设，这个假设应当说从某种程度上来说是特别直观的。智能包括计算机可能给予的智能，是来自于计算物理符号的排列组合，我们只要能很聪慧的把这些物理符号排列组合的话，人类是可以从一系列的零和一的组合来得到。有了一些成就之后也发觉这样的假设是有它的瓶颈的。在之后大家又有一部分人着力于探讨能够有学习功能的人工智能，就有不同的学习算法，机器学习的计算法被探讨出来。其中包括大家都熟识的人工神经网络。人工智能的几个里程碑我们现在也很熟识，第一个大家公认的是里程碑是深蓝，这个竞赛意味着几件事。一个是说在大规模的搜寻的状态下，在可能的状态空间的搜寻，事实上是一个在物理符号的空间的排列组合。也就是说在60年头人们的那些假设有一部分是正确的，我们的确可以从这种搜寻和物理符号的排列组合获得许多的智能。紧接着的阶段是，学问就是力气，这是随着互联网和大数据到来的一个热潮，从网上，从不同的媒体我们会获得许多数据，把这些数据经过沉淀变成学问，我们就可以赢得像这样一个电视大赛中的人机对战。这个之后，刚刚芮勇博士也深化的回顾了一下最近的人工智能的突破，就是深度神经网络。深度神经网络的突破从计算上来说有几个好处，其中一个好处是说它把一个全局计算的需求变成一个本地计算的需求，在做到这样的一个同时呢，又不失掉许多的信息，这个是计算机里面多数成就的一个中心点。这样的一个胜利就使得我们能够在不同的层次来视察同一个数据，同样就可以获得我们所谓的大局观。就像这个图，我们在不同的层次可以得到不同的特征。这里我们要特殊强调的是人工智能也在另外一个方面潜移默化的静默的在耕耘，这个就叫做强化学习。强化学习应当说是用来做人工智能规划的有力工具，但不是唯一的规则。规划这个领域相对深度学习应当说更古老，探讨的力度也许多。但在很长时间一段处于静默状态，这个缘由是因为它在计算上有很大的瓶颈，不能有很大得数据量。一个例子就是强化学习在很长时间以来只能解决一些玩具型的问题，特别小的数据。但是最近的一个突破是Google的DeepMind，把深度学习和强化学习合在一起，这样的一个议题使得许多强化学习所须要突破的瓶颈，就是状态的个数能隐藏起来。这种隐藏就使得强化学习能够大规模的应付数据，就是说应付大数据。它突出的一点叫做端到端的学习，就是说我们在这里看到一个计算机的嬉戏，这个嬉戏的影像是输入端，输出端就是你要进行的下一个动作。这个动作是正确还是不正确，到最终会获得一个