心智圖資源庫 《超級學習》知識體系框架
《超級學習》個人知識體系 整體架構(0級),包含學科類知識根節點(一級)、實用類知識根節點(一級),還分享了範例,快來看看吧!
編輯於2023-06-19 17:28:22This is a mind map about bacteria, and its main contents include: overview, morphology, types, structure, reproduction, distribution, application, and expansion. The summary is comprehensive and meticulous, suitable as review materials.
This is a mind map about plant asexual reproduction, and its main contents include: concept, spore reproduction, vegetative reproduction, tissue culture, and buds. The summary is comprehensive and meticulous, suitable as review materials.
This is a mind map about the reproductive development of animals, and its main contents include: insects, frogs, birds, sexual reproduction, and asexual reproduction. The summary is comprehensive and meticulous, suitable as review materials.
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個人知識體系 整體框架(0級)
學科類知識根節點(一級)
基礎技能知識(二級)
數學
語文
英語
人文素養知識(二級)
文學:包括小說、詩歌、戲劇等,研究語言的運用與文學藝術的創作
哲學:研究宇宙、人類和人類知識的本質、價值和意義
歷史學:研究過去的事件、社會和文化,以及對現在和未來的影響
藝術:包括繪畫、音樂、舞蹈等,研究藝術的表現、意義與美感價值
社會科學知識(二級)
心理學:研究人類的思考、情緒和行為(三級)
基礎心理學(四級)
認知心理學:研究人類的知覺、思考、記憶、語言、決策等認知過程(五級)
感知與知覺(六級)
感知的基本過程和機制,包括視覺、聽覺、觸覺、嗅覺和味覺等(七級)
知覺的組織與加工,包括注意力、記憶和情境等因素對知覺的影響
學習和記憶
經典條件作用與操作條件作用等基本學習理論
長期記憶的結構和類型,包括語意記憶、情境記憶和情緒記憶等
記憶的加工和激活,包括深層加工、分散式練習和提示效應等
概念和思維
概念的形成與組織,包括概念的層級結構、原型效應和語言表徵等
推理與決策,包括演繹推理、歸納推理和啟發式思考等
語言和交流
語言的結構和處理,包括語音、詞彙、文法和語義等方面
語言理解和表達的認知過程,包括語篇理解、會話策略和修辭等方面
非語言溝通和情緒表達,包括臉部表情、手勢和聲音等方面
認知控制和執行功能
認知控制的基本模型和組成,包括工作記憶、注意力和執行功能等
認知控制在行為控制和決策中的作用,包括自我監控、彈性和抑制控制等
發展心理學:研究人類的成長和發展過程,包括嬰兒、幼兒、兒童、青少年和成年人等各個階段
人格心理學:研究個別差異和人格特質的形成、發展和變化等
社會心理學:研究人類的群體、團隊和社會關係的形成和發展,以及對個人行為的影響
應用心理學
臨床心理學:研究和治療心理障礙、心理疾病和行為問題等
教育心理學:研究學習和教育過程中的心理機制和影響因素,以及教育介入和評估等
工業心理學:研究工作環境、職涯發展、員工滿意度與組織行為等
健康心理學:研究心理與健康的關係,以及心理介入和心理治療在健康管理中的應用
心理學相關學科
神經科學:研究神經系統的結構和功能,以及與行為和心理狀態的關係
生物心理學:研究生物和心理之間的互動和關係,包括生理和心理的測量、實驗和研究方法等
精神醫學:研究心理障礙和精神疾病的原因、治療和預防等
經濟學:研究資源分配、財富創造和價值交換等經濟活動
政治學:研究政治組織和政治行為的原則和規律
社會學:研究社會結構、社會關係和社會變遷等
人類學:研究人類的文化、行為和社會發展等方面
.....
自然科學知識(二級)
物理學:研究物質、能量、空間和時間的基本規律
化學:研究物質的組成、結構、性質、變化規律
生物學:研究生命的起源、發展與變化等
地球科學:研究地球及其各個層面的組成、性質、過程與演化等
應用領域類知識(二級)
電腦科學:研究電腦系統、軟體和應用的原理和技術
工程學:研究設計、製造和維護各種機械、電子和化學設備的技術和方法
醫學:研究人類身體的結構和功能,以及疾病的預防、診斷和治療方法
農業:研究農作物和家畜的生長和產出,以及土壤和氣候對農業生產的影響
.....
實用類知識根節點(一級)
XXX職業知識(二級)
知識結構(三級)
深度知識(四級)
知識點(五級)
廣度知識
相關知識
學習路徑
參考書(筆記)
解決XXX問題的知識(二級)
工具、模型、理論、方法
建構思維模型
系統思維
批判性思維
.....
步驟
實現XXX目的的知識(二級)
邏輯
學習路徑
參考書籍
參考結構,可替換成你喜歡的
職涯發展類
找到一份合適的工作
職涯規劃與市場調查:了解自己的職涯發展方向和目標,對自己有興趣的產業和公司進行調查和研究,以確定最佳的職涯選擇
履歷和求職信的撰寫:學習如何寫出吸引人的履歷和求職信,突顯個人的優勢和特點,展現適合職位的能力和經驗
面試技巧和準備:掌握面試技巧和策略,準備好面試所需的各種資料,包括自我介紹、面試筆記和問題答案等
職業素養與個人品牌:提升專業素養和形象,包括禮儀、溝通、團隊協作和職業道德等方面,打造個人品牌,建立良好的專業形象和聲譽
網路招募與社群網路:熟悉網路招募管道和應徵方式,掌握如何有效運用社群網路和人脈資源,擴大個人影響力和職涯機會
發展職業技能和能力(略)
提高職業地位和薪資待遇(略)
健康和生活類
保持身體健康和心理健康(略)
改善生活品質和個人幸福感(略)
實現個人目標和追求個人夢想(略)
人際關係和情感類
建立和維護親密關係和友誼(略)
提升人際溝通和社交能力(略)
處理和解決人際關係問題和衝突(略)
財務和經濟類
理財和資產增值
財務規劃:了解個人財務狀況,制定個人財務規劃,包括財務目標、預算、儲蓄計畫、投資計畫等
理財知識:學習基本的理財知識,包括風險評估、資產配置、資產評估、投資策略、投資組合等
投資產品:了解各種投資產品的特徵、優缺點、風險和回報等,包括股票、基金、債券、房地產、黃金等
投資分析與決策:掌握投資分析與決策的方法與技巧,包括基本分析、技術分析、市場情緒分析等
風險管理與資產保護:學習如何進行風險管理和資產保護,包括保險、資產隔離、投資組合分散等
稅務規劃:了解個人稅務規劃的基本原則和方法,最大限度地減少稅負,增加收益
實現經濟自由和財務安全(略)
管理工作和生活支出和收入的平衡(略)
以下為參考分類,可依自己需求調整
範例
實用類知識
AI演算法工程師
知識結構
初級
程式設計技能:掌握至少一種主流程式語言,如Python、Java、C 等,熟悉資料結構和演算法,並且能夠在程式碼中實現。
數學基礎:包括線性代數、機率論、統計學、微積分等數學基礎知識,這些知識在機器學習和深度學習等領域都有應用。
機器學習演算法:掌握常見的機器學習演算法,如迴歸、決策樹、支援向量機、隨機森林等,以及它們的實現方式和最佳化技巧。
深度學習演算法:掌握深度學習演算法,如卷積神經網路、循環神經網路、注意力機制等,以及它們的實作方式和最佳化技巧。
資料處理:熟悉資料預處理、資料清洗、資料轉換等資料處理技術,能夠針對不同的資料類型和格式進行對應的資料處理。
電腦視覺:了解電腦視覺的基本原理和方法,如影像處理、特徵提取、目標偵測、語意分割等。
自然語言處理:了解自然語言處理的基本原理與方法,如文字處理、字詞向量表示、情緒分析、機器翻譯等。
強化學習:了解強化學習的基本原理與方法,如馬可夫決策過程、Q-learning、策略梯度等。
模型部署與調優:了解模型部署和調優的基本原理與方法,包括模型壓縮、模型加速、模型最佳化等。
中級
進階
程式設計技能:深入掌握至少一種主流程式語言,如Python、Java、C 等,熟悉高效能運算和分散式運算技術,並且能夠在程式碼中實現複雜的演算法和模型。
數學基礎:深入掌握線性代數、機率論、統計學、微積分等數學基礎知識,能夠運用高階數學知識來解決實際問題。
機器學習演算法:深入掌握各種機器學習演算法,包括傳統機器學習演算法如支援向量機、決策樹、整合學習等以及深度學習演算法如卷積神經網路、循環神經網路、注意力機制等,並且能夠根據不同任務的需求選擇和調優適合的演算法。
強化學習演算法:深入掌握強化學習演算法的理論與實踐,包括基於價值函數的方法、基於策略梯度的方法、基於演化演算法的方法等,以及它們在實際場景中的應用。
無監督學習演算法:深入掌握各種無監督學習演算法,包括聚類、降維、生成模型等,能夠根據不同資料類型和場景選擇合適的無監督學習演算法,並且能夠進行有效的資料探索和分析。
自然語言處理:深入掌握自然語言處理的基本理論和方法,包括文字處理、語言模型、序列到序列模型、語意理解等,並且能夠應用自然語言處理技術解決實際問題,如智慧客服、智慧翻譯、自動摘要等。
電腦視覺:深入掌握電腦視覺的基本理論和方法,包括影像處理、特徵提取、目標偵測、影像分割等,並且能夠應用電腦視覺技術解決實際問題,如人臉辨識、物體辨識、影像生成等。
自動駕駛:深入掌握自動駕駛的基本理論和技術,包括感測器融合、環境感知、路徑規劃等,並且能夠應用自動駕駛技術解決實際問題,如自動駕駛汽車的開發和實現
大數據技術:掌握大數據技術,包括資料儲存、資料探勘、分散式運算等,能夠處理大規模的資料集並提取有用的資訊。
高效能運算技術:了解高效能運算技術,包括GPU加速、分散式運算、雲端運算等,能夠利用這些技術提升演算法的運算速度與效率。
軟體工程:熟悉軟體工程的基本理論和方法,包括程式碼管理、版本控制、測試和調試等,能夠寫出高品質、可維護的程式碼並進行有效的測試和調試。
管理和領導:具備管理和領導力,能夠在團隊中發揮領導作用,有效地組織和協調團隊成員的工作,推動專案的進展和實現
學習路徑
學習數學和計算機科學的基礎知識
包括線性代數、微積分、機率論、統計、離散數學、演算法和資料結構等
掌握程式語言和工具
如Python、C 、Java、MATLAB、R等,以及相關的開發工具和函式庫,如TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn、NumPy等
學習機器學習和深度學習的基本原理和演算法
包括監督學習、無監督學習、強化學習、神經網路、卷積神經網路、循環神經網路、自編碼器等
熟悉常用的機器學習和深度學習模型和演算法
如邏輯迴歸、支援向量機、隨機森林、深度神經網路、卷積神經網路等,並掌握如何設計、訓練和最佳化這些模型
學習資料處理與分析技術
包括資料清洗、特徵提取、資料視覺化、資料分析和資料探勘等,掌握常用的資料處理和分析工具和函式庫,如Pandas、NumPy、Scikit-learn等
領域應用
熟悉深度學習在電腦視覺、自然語言處理、語音辨識等領域的應用,了解常用的深度學習模型和演算法,如目標偵測、影像分割、文字分類、語音辨識等,並掌握如何應用這些模型來解決實際問題
學習優化演算法和深度學習加速技術
了解常用的最佳化演算法和加速技術,如梯度下降演算法、自適應學習率演算法、批歸一化、卷積計算等,以及如何在實際應用中提高深度學習演算法的效率和準確率
參與實際的AI項目或競賽
掌握如何將AI技術應用於實際場景,如何評估與優化模型效能,如何與團隊成員合作解決問題等
參考書籍(略)
透過投資實現財富成長的知識
邏輯
累積原始資本
理解週期概念
運用投資理論投資
學習路徑
通貨膨脹的理論(貨幣金融學)
費雪公式(MV=PQ)
M是貨幣流通量; V是貨幣流通速度; Q是社會中商品的總量; P是平均物價
在Q(商品數量)不變的情況下,M(貨幣發行量)成長過快自然導致P(商品價格)的快速上漲
理解貨幣的本質(金融學)
分清楚資產和負債(財務知識)
給企業做一個估值(財務知識)
估值方法
財務報告分析方法
學習股票、基金的投資方法
經濟週期(經濟學知識)
影響經濟的因素(政治學)
參考書籍(略)
.....
企業諮詢顧問
知識結構
策略管理:掌握策略管理理論和實踐,能夠為客戶提供策略建議、制定策略規劃和實施策略變革,幫助客戶在競爭激烈的市場中獲得成功。
經濟學:具備宏觀和微觀經濟學知識,能夠分析市場趨勢、制定經濟預測和評估商業決策的影響,幫助客戶做出明智的商業決策。
財務管理:熟悉財務管理知識和實踐,能夠分析財務報表、制定財務預測和評估投資決策的風險和回報,為客戶提供財務建議和方案。
數據分析:掌握數據分析技術和工具,能夠收集、清理、整理和分析數據,為客戶提供有用的商業見解和決策支援。
行銷:熟悉行銷理論與實踐,能夠分析市場和消費者行為,提供市場調查和定位建議,為客戶制定市場推廣和銷售策略。
人力資源管理:了解人力資源管理理論和實踐,能夠幫助客戶制定人力資源策略、招募和留住人才、優化組織架構和績效管理。
專案管理:掌握專案管理知識和工具,能夠有效地組織和協調團隊成員的工作,推動專案的進度和實現,確保客戶的目標得以實現。
領導力和溝通能力:具備領導力和溝通能力,能夠領導和管理團隊、與客戶建立信任和合作關係,並向客戶和團隊成員有效地傳達訊息和建議
學習路徑(略)
參考書籍(略)