【精华】学习的演讲稿5篇
演讲稿具有逻辑严密，态度明确，观点鲜明的特点。在当今社会生活中，用到演讲稿的地方越来越多，那么，怎么去写演讲稿呢？下面是小编帮大家整理的学习的演讲稿5篇，欢迎阅读与收藏。
学习的演讲稿 篇1
孔老师说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”首先，我要明确一点，比起学习精神而言，学习方法本身就是下位或者说是次要的东西。学习精神就是指良好的学习态度和饱满的自信心。今天是学习方法的讨论会，那我就主要说一下我的一些学习方法。
我认为在课上我们应该怎么做就没必要说了，这个老师们每天不是讲一遍两遍，如果连课上自己应该干什么都不知道，那我后面讲的内容也就没必要去考虑了。
什么是好的学习方法？ 严格的说就是适合自己的、有效率的学习方法。它是符合学习者自身特点，并与学习内容紧密相连，可以高效率地完成学习任务、达成学习目标的措施、手段和办法。注意，一定要符合学习者自身特点。任何想要照搬他人的学习方法，以期迅速提高学习效率的想法和做法都是不切实际的，极其错误的。一个总的原则是，不盲从、不迷信，绝不可以走别人的路，那样会让自己无路可走的。
虽说每一个人的学习有他自己独特的风格，但肯定有一些具有普遍意义的方法。首先，学习需要有一个相对安静的、良好的外部环境；其次，在学习内容的安排上，必须先易后难、先慢后快；在复习的时间安排上，我们要按照艾宾浩斯“遗忘曲线”所揭示的规律，遵循先多后少、先密后疏的原则；在学习时我们还需要同学、伙伴间相互的支持和鼓励，始终保持积极向上的、乐观自信的心态，等等。这些只是确定了我们学习的一个方向，怎么走就要看自己的了。
我首先要强调的是“学习效率”，这可能其他几位也会讲到。我们知道效率和时间是成反比的，没有较高的学习效率，我们就要比别人多付出一倍甚至两倍的时间，这是学习中最忌讳的事。怎样才能提高学习效率呢？关键就是要静下心来，一定要做到专心致志，不要在学习的同时干其他事或想其他事。一心不能二用的道理谁都明白，可还是有许多同学在边学习边听音乐。或许你会说听音乐是放松神经的好办法，那么你尽可以专心的学习一小时后全身放松地听一刻钟音乐，这样比带着耳机做功课的效果好多了。
然后再说一下时间安排。我觉得应该充分利用好早上的时间，不是指到学校以后的那几分钟，而是早上在家的那段时间。早上的学习时间以半小时为宜，重点应放在背诵上。这段黄金时间学习效率应该是最高的，可用在睡觉上做出的梦也是最美的，一分钟也可以是一个好梦，我都可以理解。能不能用好这段时间就要看大家有多少毅力了。中午的时间应该用来休息，最好是睡上一觉。晚上学习时间不可太长，这只是对极少数同学说。对于大多数同学来说，现在的问题是学习时间太少。效率再高，没有时间也是不实际的。虽然我不赞同晚上到十一二点，但我觉得到十点钟也是应该的，也就是说晚上所学的时间至少应该和在学校上课的时间差不多，大约四个小时，而且一定要有很高的效率。不管对谁来说，学习都是枯燥的，这种耐力只能在平时的学习过程中积累。
对于时间的利用，我有以下几点建议：
1、突出重点，不要平均用力。这就首先要对自己和所学课程有一个全面的认识。所谓重点，一是指学习中的弱科或成绩不理想的课程或某些薄弱点；二是指知识体系中的重点内容。
2、长计划，短安排。要在时间上确定学习的远期目标、中期目标和近期目标。在内容上确定各门功课的具体目标。
3、对自己要有时间限制。可以把所定目标分成若干个部分，对每一部分限定时间，这样还不会产生疲劳感。4。计划要留有余地。
“好脑瓜不如烂笔头”，养成良好的笔记习惯，能够准确、清晰、简练地笔记本身就是一种良好的学习方法。即使没有老师，抄读法本身也是一种不错的方法，在我学习的经历中，有许多学习中的难点都是在一边抄写一边思考。
学习的演讲稿 篇2
大家好，今天非常高兴、非常荣幸能参加这样一个盛会。今天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，我们首先应该记住的是这位人工智能的先驱，图灵。在他的问题的感召下，我们就有了今天这样的一个盛会和今天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解释，那么首先人类对人工智能的一个探索也可以围绕对问题不同解释的探索。
第一个探索，应该说是在逻辑层面的探索。60年代人工智能的这些先驱就考虑用逻辑和搜索来研究人工智能，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，这个假设应该说从某种程度上来说是非常直观的。智能包括计算机可能赋予的智能，是来自于计算物理符号的排列组合，我们只要能很聪明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现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研究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研究出来。其中包括大家都熟悉的人工神经网络。
人工智能的几个里程碑我们现在也很熟悉，第一个大家公认的是里程碑是深蓝，这个比赛意味着几件事。一个是说在大规模的搜索的状态下，在可能的状态空间的搜索，实际上是一个在物理符号的空间的排列组合。也就是说在60年代人们的那些假设有一部分是正确的，我们确实可以从这种搜索和物理符号的排列组合获得很多的智能。
紧接着的阶段是，知识就是力量，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很多数据，把这些数据经过沉淀变成知识，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，刚刚芮勇博士也深入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，又不失掉很多的信息，这个是计算机里面无数成就的一个中心点。这样的一个成功就使得我们能够在不同的层次来观察同一个数据，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。
这里我们要特别强调的是人工智能也在另外一个方面潜移默化的默默的在耕耘，这个就叫做强化学习。强化学习应该说是用来做人工智能规划的有力工具，但不是唯一的规矩。规划这个领域相对深度学习应该说更古老，研究的力度也很多。但在很长时间一段处于静默状态，这个原因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，非常小的数据。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很多强化学习所需要突破的瓶颈，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游戏，这个游戏的影像是输入端，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，到最后会获得一个反馈，这个反馈不一定是现在得到，也许是后面几步得到的。这一点和我们刚刚讲的深度学习在图像上面的应用，就大不一样。就更加复杂，更加契合人的行为，所以强化学习也是下一个突破。
我们看到这种端到端的深度学习，应用在强化学习上，使得DeepMind到今天在很古老的单人的计算机游戏上已经把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习，自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代。这个就是它迭代的一些结果，从左到右是一个时间轴，从下到上是它得到的效果。我们看到每一个游戏它的要求都是在不断成长的，就像我们一个学生在学习的过程当中学到的知识越来越多，这个完全是自我实现，一个自学习的过程。
包括现在的AlphaGo也应用了很多自学习的这种效果，使得我们现在终于认清原来人工智能从60年代到20xx年的物理符号的假设，也就是说以搜索为中心，以逻辑为中心的这种努力并没有白费，这种努力也是需要的。另外学习也是必不可少的，像我们熟知的深度学习。所以AlphaGo对我们的启示，就是我们把两者结合起来，才是一个完整的智能机器。这个我们可以叫做人工智能的通用性，也就是说我们对于这两个技术的某种结合，比方说多一点搜索，少一点机器学习，或者反之我们够可以得到用来解释不同的人类的智能行为。这种通用型，端到端的学习，可以用这个例子来表达。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。
学习的演讲稿 篇3
各位领导、教师、同学，大家好！
今天我们在这里举行会议是为了迎接20xx年的第一场战役，也就是第一次质检，当然，我们的最终目的是迎接高考。现在，英语学习进入了一个非常关键的阶段，也是一个瓶颈阶段。不少高三学生虽然努力学习英语，但仍然没有明显的进步，有时会感到力不从心，手足无措。其实最主要的原因可能在于学习方法上出现了一些问题。在这里我给大家提几点建议供大家参考。
一、制定计划。要想学好一门语言，首先要一个切实可行的计划，用以指导自已的学习，古人说得好“凡事预则立，不预则废。”做事有计划就不会打乱仗，也不会感到盲从。
二、专心听课。课堂是获取知识的主要来源，上课是学生进解和掌握基础的基本技能并在此基础上发展认知能力的一个关键环节，这就要求同学们始终保持高度集中的注意力，力争在课内就把一节课的内容记住，当堂消化。
三、及时复习。知识贵在落实，课后及时复习能加深和巩固对新知识理解和记忆，系统在掌握新知识以达到灵活运用，即知识迁移的目的。
四、掌握正确的记忆方法。英语是一门记忆很强的学科，要大量积累词汇。很多同学最烦记单词，总是抱怨记不住，以致于丧失了信心。这是因为你没有了解到记忆的规律，没有掌握记单词的技巧。现在我给大家介绍几种方法。
1。及时记忆法，要求上课时认真听讲，争取趁热打铁，当堂记住。
2。联想记忆法，如bridegroom和bride。有room的是新郎
3。分类记忆法，把单词分门别类，如动物、植物类。
4。感官记忆法也叫运动记忆法。尽可能发用多种感官，耳听、口读、
手写、眼看、心记等。
5。构词记忆法，通过分析词根、前缀、后缀、派生和合成等记忆单词。
6。情景记忆法，把某个单词放在一个句子或者一段话中去记忆。
7。比较记忆法，反义词、同义词、同音词。
8。拼读记忆法，读准单词的发音是记住单词的前提，拼读记忆首先要
求把单词读准确，充分认识单词的读音与拼写之间的关系。如enthusiastic
9。循环记忆法，任何先进的单词记忆法都必须进行反复记忆。学了可能会遗忘，为了防止遗忘，一定要不断发进行阶段性复习。可以把单词和重点句子写在长片上放在口袋里或贴在桌子上、放在枕头连随时记忆。有些单词不是你记不住，而是你重复的次数不够多。
五、培养良好的语感。什幺是语感？语感具有一听就清，一说就顺，一写就通，一读就懂的功能。那幺，怎样培养语感呢？
1。从听力训练开始，在听力方面，一是听课文录音带，去感知模仿形成正确的语音、语调，二是听英语广播、电视节目及原声电影等，三是认真对待我们平时的听力训练，要沉着、冷静、细心，抓关键词，瞄准下一个句子和题目。
2。朗读、背诵是培养语感的捷径。主要是多读课文及听力教材，要将一个单词读准，一个句子读顺，一篇文章读烂，平时朝读时要最大声、最快速、最清晰地读。通过诵读，同学们可对文章的语意、语法、语气、语调、节奏、重音了然于心。
3。要进行广泛阅读。阅读是吸收语言材料的最好途径，实践证明，学生阅读面越宽，语言实践越大，阅读理解能力便越强。只有通过读，才能够获得最大的实践量，才能享受到学习外语的真正甜头和学习的乐趣。阅读的数量多了，一些常用词汇、句式结构自然在脑子中形成了印象，也就逐渐形成了语感。现在我们每天至少应阅读一两篇文章。
4。多积累多写作是培养语感的必经之路。在平时写日记、周记，考试时尽量使用通过积累的高级词汇和句型，这样才能有效地提高写作水平。
六、要注重课本，排查要点，各个击破。这几年高考中都有课文中的原句子，同学们要善于发现隐藏在课文中的命题胚胎。
七、要持之以恒，孜孜不倦。俗话说“一日学，一日功”，“一日不学，十日空”。也就是要讲究一个“勤”字，做到天天读，天天背，天天练，天天总结，养成一种好习惯，这样你就离成功不远了。
八、要提高自已的应试素质，把平时的考试当作高考，把高考当作平时的考试。
九、相信自己，强烈的自信心和必胜的信念是我们最大限度地发挥水平的致胜法宝。我们每个人身上都有巨大的潜力有待开发，一定要珍惜时光，找准人生的奋斗目标，不断努力，最大限度开发你的潜力，你是最优秀的。
最后请大家用最大声、最清晰、最流利的声音用英语说：‘Where there is a will，there is a way’“有志者事竟成！”
学习的演讲稿 篇4
各位老师，各位同学：
新的一周即将开始。祝学生学习更好，老师身体更好。
今天，我们一起来讨论这样一个话题。当我们在这个庞大的学校里，一起感受到群体浓厚的学习氛围时，有没有想过这样一个问题？我今天吃饱了吗？我今天开心吗？
也许会有人在我耳边悄悄抱怨。整天排排作业的轰炸让人窒息，整天宿舍文化的建设让人眩晕，学习的压力，老师的怒吼，家长的拳头。哎，为什么学生时代的生活那么苦？
其实生活中处处都有阳光，生活中处处都有温暖。生活需要我们慢慢品味。我们要学会用发现的眼光和思维去看待身边那些无意流过的瞬间。我们应该在一瞬间捕捉快乐，储存它，并在快乐中学习。
姐妹们，我们和太忠分开的时间很短，学习生涯也就几年。是不是应该充分把握今天的完美，让所有遗憾的数字见鬼去吧？在我们身边的——的早晨，只需要几分钟就能看到学校的美景，呼吸到新鲜的空气，感受到生命的脉搏是如何跳动的；在几分钟疲惫的学习之后，静下心来思考我们在学习中收获了什么，我们所获得的东西是否会对我们有所帮助。我坚信“书中获得的知识肯定是有益无害的。”。就这样，我在满满的学习中忘记了烦恼，因为我得到了我需要的知识，变得快乐。快乐是一种技能。能够在任何环境下都保持一颗快乐的心，可以让你在有限的时间内更有把握成功。这说明快乐在一个人的一生中是多么重要。如果生活中没有快乐，那么你的生活就会失去色彩，生活就没有意义。
在当今社会，人们已经忘记了快乐。为了得到充实，他们靠金钱和金钱给自己，却失去了人生最宝贵的精神财富，——欢乐。有人说“乐观是保持健康的唯一秘诀，焦虑和愤怒往往足以让一个健康的身体变得虚弱和多余”。所以，充实和快乐应该两者兼得。
同学，孔子说：“我住三省，我住三省。”作为新时期接班人，是否也应该在紧张的学习中反思——？我今天努力了吗？今天，我吃饱了吗？今天，我快乐吗？
最后送你一句话，“欢喜是一天，不快乐也是一天。与其每天都在不开心中度过，为什么不每天都开心一下呢？”
我的演讲到此结束
谢谢大家！
学习的演讲稿 篇5
书是人类进步的阶梯。古语有云：“书中自有黄金屋，书中自有颜如玉。”书是人类精神的粮食。在书中我曾经与诗仙李白斗诗百篇;与范仲淹等“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐。”读书不仅让我乐不思蜀，也让我体会到“蓦然回首，那人却在灯火阑珊处的意境。”因此，书如同我生命中必不可少的良师益友。
我是在读书中享受艺术美，享受其带来的无穷乐趣。我可以畅游在书的海洋里，坐着轻舟在三峡中勇进，去感受李白“两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山”的喜悦，也可以漫步于塞外广漠的草原之上，去领略王维所点燃的直冲云霄的孤烟，欣赏那动人且让人流连忘返的“长河落日圆”，还可以欣赏“衔远山，吞长江，浩浩荡荡，横无际涯，朝晖夕阳”如此壮阔的岳阳楼。
而看《巴黎圣母院》则让我印象深刻的是作者笔下的当时的那些建筑，那些奢华的象征权力的教堂，一切都假借神圣的宗教，一切都假借神圣的教堂来展现，展现建筑家的审美观，也就是个人的才华，或者展示自己的能力，我想那时的人们，把人性深深地埋在一件神圣的宗教的外衣下面，典型的人物就是副主教--克洛德。从那许多的错综复杂的毫无章法的建筑群，我们不难看出，当时人们的内心是怎样的压抑，怎样狂躁，那些像雨后春笋一般从地下冒出来的教堂的尖顶，正是人们扭曲的灵魂在对着苍天做这无声的哀号!这则又让我体悟到书中也有腐浊黑暗。
而看书也使我学到了很多道理，比如：《西游记》使我知道了做人要勇敢、善良，像孙悟空那样敢于承担责任，还要有一颗坚持到底的恒心，要勇于克服困难，最终一定会胜利。《三国演义》，让我领略到诸葛亮舌战群儒的风采;《福尔摩斯》，则让我领会到其侦破诸多离奇案件的机智和勇敢。我觉得读书是件快乐的事。它已经成了我生命中必不可少的一部分，真是“三更梦中书当枕，半山绝自当早餐。”
多少个旭日初升的早晨，多少个星斗漫天的夜晚，我都忘情地在这片书海之中遨翔。读书是精神自由的翱翔，是想像力无羁的腾飞，是超越时空的思索。它不仅可以丰富知识，增长智能，还可以培养个性品德。是书使我开阔了眼界，增长了知识;是书让我找到迷失自我的指南针;是书，使我从中获取精神营养让我在学习中慢慢成长;是书改变了我的一生。
【学习的演讲稿】相关文章：
学习方法演讲稿 学习的演讲稿01-16
学习的乐趣集团学习的演讲稿11-16
有关学习的演讲稿《快乐学习》01-13
学习快乐，快乐学习演讲稿09-21
学习演讲稿：勤奋学习01-25
学习演讲稿11-20
学习演讲稿精选01-11
学习演讲稿12-27
学习的演讲稿08-17
学习的意识(学习标兵巡回演讲稿)03-06