マインドマップギャラリー 「スーパーラーニング」知識体系フレームワーク
「スーパーラーニング」個人知識システム全体フレームワーク(レベル0)、主題知識ルートノード(レベル1)、実践知識ルートノード(レベル1)、および共有例を含む、ぜひご覧ください。
2023-06-19 17:28:22 に編集されました個人的な知識体系 全体フレームワーク (レベル 0)
主題知識ルートノード (レベル 1)
基礎スキル知識(レベル2)
数学
中国語
英語
人文リテラシー知識(レベル2)
文学:小説、詩、演劇などを含み、言語の使用と文学芸術の創造を研究します。
哲学: 宇宙、人類、人類の知識の性質、価値、意味についての研究
歴史: 過去の出来事、社会、文化、そしてそれらが現在と未来に与えた影響についての研究
芸術:絵画、音楽、ダンスなどを含み、芸術の表現形式、意味、美的価値を学ぶ
社会科学の知識 (レベル 2)
心理学: 人間の思考、感情、行動の研究 (レベル 3)
基礎心理学 (レベル 4)
認知心理学: 知覚、思考、記憶、言語、意思決定などの人間の認知プロセスの研究 (レベル 5)
知覚と認識 (レベル 6)
視覚、聴覚、触覚、嗅覚、味覚などを含む知覚の基本的なプロセスとメカニズム (レベル 7)
注意、記憶、文脈、その他の要因が知覚に及ぼす影響を含む、知覚の組織化と処理
学習と記憶
古典的条件付けやオペラント条件付けなどの基本的な学習理論
意味記憶、状況記憶、感情記憶などの長期記憶の構造と種類。
深い処理、分散練習、即時効果などを含む記憶処理と活性化。
概念と考え方
概念の階層構造、プロトタイプ効果、言語表現などの概念の形成と組織化。
演繹的推論、帰納的推論、ヒューリスティック思考を含む推論と意思決定
言語とコミュニケーション
音声学、語彙、文法、意味論などの側面を含む、言語の構造と処理
談話理解、会話戦略、レトリックなどを含む、言語理解と表現の認知プロセス。
顔の表情、ジェスチャー、音などの非言語コミュニケーションと感情表現
認知制御と実行機能
作業記憶、注意、実行機能などを含む、認知制御の基本モデルとコンポーネント。
自己監視、柔軟性、抑制制御などの行動制御と意思決定における認知制御の役割
発達心理学: 乳児期、幼児、子供、青年、成人を含む人間の成長と発達の研究
パーソナリティ心理学:個人差やパーソナリティ特性の形成、発達、変化などの研究。
社会心理学: 人間のグループ、チーム、社会的関係の形成と発展、およびそれらが個人の行動に及ぼす影響についての研究
応用心理学
臨床心理学:精神疾患、精神疾患、問題行動などの研究と治療。
教育心理学:学習・教育過程における心理メカニズムと影響要因、教育介入・評価などの研究。
産業心理学:労働環境、キャリア開発、従業員満足度、組織行動などの研究。
健康心理学:心理と健康の関係、および健康管理における心理介入と心理療法の応用についての研究
心理学関連科目
神経科学: 神経系の構造と機能、および行動と精神状態との関係の研究
生物心理学: 生理学的および心理学的測定、実験、研究方法などを含む、生物学と心理学の間の相互作用と関係の研究。
精神医学: 精神障害や精神疾患の原因、治療、予防の研究
経済学: 資源配分、富の創造、価値交換などの経済活動の研究
政治学: 政治組織の原則と法律、および政治的行動の研究
社会学:社会構造、社会関係、社会変化などの研究。
人類学: 人間の文化、行動、社会発展の研究
...
自然科学知識 (レベル 2)
物理学: 物質、エネルギー、空間、時間の基本法則の研究
化学: 物質の組成、構造、性質、変化を研究すること
生物学:生命の起源、発展、変化などを研究する。
地球科学: 地球とそのさまざまな層の組成、特性、プロセス、進化の研究
アプリケーションドメインの知識 (レベル 2)
コンピューターサイエンス: コンピューターシステム、ソフトウェア、アプリケーションの原理と技術の研究
エンジニアリング: さまざまな機械、電子、化学装置を設計、製造、保守するための技術と方法の研究
医学:人体の構造と機能、病気の予防、診断、治療を研究する学問
農学: 作物と家畜の成長と収量、および農業生産に対する土壌と気候の影響の研究
...
実践知識ルートノード(レベル1)
XXX の専門知識 (レベル 2)
知識構造 (レベル 3)
深い知識 (レベル 4)
知識ポイント (レベル 5)
知識の幅広さ
関連情報
学習パス
参考書(ノート)
XXXの問題を解決するための知識(レベル2)
ツール、モデル、理論、手法
メンタルモデルを構築する
システム思考
批判的思考
...
ステップ
XXXの目的を達成するための知識(レベル2)
論理
学習パス
参考書
参照構造、好きなものに置き換えることができます
キャリア開発
適切な仕事を見つける
キャリア計画と市場調査: 自分のキャリア開発の方向性と目標を理解し、興味のある業界や企業について調査と研究を実施して、最適なキャリアの選択を決定します。
履歴書とカバーレターの書き方: 魅力的な履歴書とカバーレターの書き方を学び、自分の強みと特徴を強調し、そのポジションに適した能力と経験を証明します。
面接のスキルと準備:面接のスキルと戦略を習得し、自己紹介、面接ノート、質問への回答など、面接に必要なさまざまな資料を準備します。
プロフェッショナルの品質と個人のブランド: エチケット、コミュニケーション、チームワーク、職業倫理などのプロフェッショナルの品質とイメージを向上させ、個人のブランドを構築し、優れたプロフェッショナルのイメージと評判を確立します。
オンライン採用とソーシャル ネットワーク: オンライン採用チャネルと応募方法に精通し、ソーシャル ネットワークとネットワーク リソースを効果的に使用して個人の影響力とキャリアの機会を拡大する方法を習得します。
専門的なスキルと能力の開発(略)
職業上の地位と給与の向上(略)
健康とライフスタイル
心身の健康を維持する(略)
生活の質と個人の幸福の向上(略)
個人の目標を達成し、個人の夢を追求する(略)
人間関係と感情
緊密な関係と友情を築き、維持する(略)
対人コミュニケーションと社会的スキルの向上(略)
対人関係の問題や対立を処理し、解決する(省略)
金融と経済
財務管理と資産評価
財務計画: 個人の財務状況を理解し、財務目標、予算、貯蓄計画、投資計画などを含む個人の財務計画を策定します。
金融知識:リスク評価、資産配分、資産評価、投資戦略、投資ポートフォリオなど、金融に関する基本的な知識を学びます。
投資商品:株式、ファンド、債券、不動産、金などのさまざまな投資商品の特徴、メリット・デメリット、リスク・リターンを理解します。
投資分析と意思決定:ファンダメンタルズ分析、テクニカル分析、市場センチメント分析など、投資分析と意思決定の手法とテクニックを習得します。
リスク管理と資産保護: 保険、資産の分離、ポートフォリオの分散など、リスクを管理し資産を保護する方法を学びます。
税務計画: 税負担を最小限に抑え、収入を増やすための個人の税務計画の基本原則と方法を理解します。
経済的自由と経済的安全の達成(略)
仕事と生活の支出と収入のバランスを管理する(省略)
以下は参照カテゴリであり、ニーズに応じて調整できます。
サンプル
実践的な知識
AIアルゴリズムエンジニア
知識構造
主要な
プログラミング スキル: Python、Java、C などの主流のプログラミング言語を少なくとも 1 つマスターし、データ構造とアルゴリズムに精通し、それらをコードに実装できること。
数学の基礎: 線形代数、確率論、統計学、微積分、および機械学習や深層学習などの分野で応用されるその他の基本的な数学的知識が含まれます。
機械学習アルゴリズム: 回帰、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシン、ランダム フォレストなどの一般的な機械学習アルゴリズムと、その実装方法および最適化手法をマスターします。
深層学習アルゴリズム:畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションメカニズムなどの深層学習アルゴリズムとその実装方法、最適化手法を習得します。
データ処理: データ前処理、データ クリーニング、データ変換などのデータ処理テクノロジに精通しており、さまざまなデータの種類や形式に対応するデータ処理を実行できる。
コンピューター ビジョン: 画像処理、特徴抽出、ターゲット検出、セマンティック セグメンテーションなど、コンピューター ビジョンの基本原理と方法を理解します。
自然言語処理: テキスト処理、単語ベクトル表現、感情分析、機械翻訳などの自然言語処理の基本原理と方法を理解します。
強化学習: マルコフ意思決定プロセス、Q 学習、ポリシー勾配などの強化学習の基本原理と手法を理解します。
モデルのデプロイメントとチューニング: モデルの圧縮、モデルの高速化、モデルの最適化など、モデルのデプロイメントとチューニングの基本原理と方法を理解します。
中級
高度な
プログラミング スキル: Python、Java、C などの少なくとも 1 つの主流プログラミング言語を深く習得し、ハイパフォーマンス コンピューティングおよび分散コンピューティング テクノロジに精通し、複雑なアルゴリズムとモデルを実装できること。コード。
数学基礎:線形代数、確率論、統計学、微積分などの基礎的な数学知識を深く習得し、高度な数学知識を使用して実践的な問題を解決する能力。
機械学習アルゴリズム: サポート ベクター マシン、デシジョン ツリー、アンサンブル学習などの従来の機械学習アルゴリズムや、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、注意メカニズム、など、さまざまなタスク要件に応じて適切なアルゴリズムを選択して調整できるようになります。
強化学習アルゴリズム: 価値関数に基づく方法、ポリシー勾配に基づく方法、進化的アルゴリズムに基づく方法など、強化学習アルゴリズムの理論と実践、および実際のシナリオでの応用を深く習得します。
教師なし学習アルゴリズム: クラスタリング、次元削減、生成モデルなどを含むさまざまな教師なし学習アルゴリズムを深く理解し、さまざまなデータ型やシナリオに基づいて適切な教師なし学習アルゴリズムを選択でき、効果的な学習アルゴリズムを実行できる。データの探索と分析。
自然言語処理: テキスト処理、言語モデル、シーケンスツーシーケンスモデル、意味理解などの自然言語処理の基本理論と手法を深く習得し、自然言語処理テクノロジーを適用して問題を解決する能力インテリジェントな顧客サービス、インテリジェントな翻訳、自動抄録などの実践的な問題。
コンピュータビジョン:画像処理、特徴抽出、ターゲット検出、画像セグメンテーションなどを含むコンピュータビジョンの基本理論と手法を深く習得し、顔認識、物体認識などの実践的な問題を解決するためにコンピュータビジョン技術を適用できる、画像生成など。
自動運転:センサーフュージョン、環境認識、経路計画など、自動運転の基礎理論と技術を深く習得し、自動運転技術を自動運転車両の開発・実装などの実践的な問題解決に応用できる
ビッグデータ技術: データストレージ、データマイニング、分散コンピューティングなどのビッグデータ技術をマスターし、大規模なデータセットを処理して有用な情報を抽出できるようにします。
ハイ パフォーマンス コンピューティング テクノロジー: GPU アクセラレーション、分散コンピューティング、クラウド コンピューティングなどのハイ パフォーマンス コンピューティング テクノロジーを理解し、これらのテクノロジーを使用してアルゴリズムの計算速度と効率を向上させることができます。
ソフトウェア エンジニアリング: コード管理、バージョン管理、テストとデバッグなど、ソフトウェア エンジニアリングの基本的な理論と方法に精通し、高品質で保守可能なコードを作成し、効果的なテストとデバッグを実行できるようになります。
管理とリーダーシップ: 管理とリーダーシップのスキルを持ち、チーム内で主導権を握り、チームメンバーの作業を効果的に組織および調整し、プロジェクトの進行と実現を促進することができます。
学習パス
数学とコンピューターサイエンスの基礎を学びます
線形代数、微積分、確率論、統計、離散数学、アルゴリズム、データ構造などが含まれます。
プログラミング言語とツールをマスターする
Python、C、Java、MATLAB、R などのほか、TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn、NumPy などの関連開発ツールやライブラリも含まれます。
機械学習と深層学習の基本原理とアルゴリズムを学びます
教師あり学習、教師なし学習、強化学習、ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、オートエンコーダーなどが含まれます。
一般的に使用される機械学習および深層学習のモデルとアルゴリズムに精通する
ロジスティック回帰、サポート ベクター マシン、ランダム フォレスト、ディープ ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワークなど、およびこれらのモデルの設計、トレーニング、最適化の方法を習得します。
データ処理と分析のテクニックを学ぶ
データ クリーニング、特徴抽出、データ視覚化、データ分析、データ マイニングなどを含み、Pandas、NumPy、Scikit-learn などの一般的なデータ処理および分析ツールとライブラリをマスターします。
フィールドアプリケーション
コンピュータービジョン、自然言語処理、音声認識などの分野におけるディープラーニングの応用に精通し、ターゲット検出、画像セグメンテーション、テキスト分類、音声認識など、一般的に使用されるディープラーニングモデルとアルゴリズムを理解し、マスターするこれらのモデルをどのように適用して実際の問題を解決するか
学習最適化アルゴリズムとディープラーニング高速化技術
勾配降下法アルゴリズム、適応学習率アルゴリズム、バッチ正規化、畳み込み計算など、一般的に使用される最適化アルゴリズムと加速技術を理解し、実際のアプリケーションで深層学習アルゴリズムの効率と精度を向上させる方法を理解します。
実際のAIプロジェクトやコンテストに参加する
AI テクノロジーを実際のシナリオに適用する方法、モデルのパフォーマンスを評価および最適化する方法、チーム メンバーと協力して問題を解決する方法などを習得します。
参考図書(省略)
投資を通じて資産を増やすための知識
論理
元々の資本を蓄積する
サイクルの概念を理解する
投資理論を使って投資する
学習パス
インフレ理論(貨幣財政)
フィッシャーの公式 (MV=PQ)
M は通貨の流通量です。 V は通貨の流通速度です。 Q は社会における財の総量です。 Pは平均価格です
Q(物の量)が変わらなければ、M(通貨発行量)の過剰な増加は当然P(物の価格)の急激な上昇を招きます。
お金の性質を理解する(金融)
資産と負債の区別(財務知識)
会社の評価を行う(財務知識)
評価方法
財務報告書の分析方法
株式やファンドへの投資方法を学ぶ
景気循環(経済知識)
経済に影響を与える要因(政治学)
参考図書(省略)
...
ビジネスコンサルタント
知識構造
戦略的管理: 戦略的管理の理論と実践をマスターし、顧客に戦略的アドバイスを提供し、戦略的計画を策定し、戦略的変更を実行して、競争の激しい市場で顧客が成功できるように支援します。
経済学: マクロおよびミクロ経済学の知識を持ち、市場動向を分析し、経済予測を策定し、ビジネス上の意思決定の影響を評価して、クライアントが情報に基づいたビジネス上の意思決定を行えるようにします。
財務管理: 財務管理の知識と実践に精通しており、財務諸表を分析し、財務予測を策定し、投資決定のリスクとリターンを評価し、顧客に財務上のアドバイスとソリューションを提供することができます。
データ分析: データ分析の手法とツールをマスターし、データの収集、クリーニング、整理、分析を行って、ビジネスに役立つ洞察と意思決定のサポートを顧客に提供できるようにします。
マーケティング: マーケティングの理論と実践に精通しており、市場と消費者の行動を分析し、市場調査とポジショニングの提案を提供し、顧客のためのマーケティングと販売戦略を策定することができます。
人的資源管理: 人的資源管理の理論と実践を理解し、顧客による人的資源戦略の策定、人材の採用と維持、組織構造とパフォーマンス管理の最適化を支援できるようになります。
プロジェクト管理: プロジェクト管理の知識とツールを習得し、チームメンバーの作業を効果的に組織および調整し、プロジェクトの進行と実現を促進し、顧客の目標を確実に達成できるようにします。
リーダーシップとコミュニケーション スキル: チームを率いて管理し、クライアントとの信頼とパートナーシップを築き、クライアントとチーム メンバーに情報と推奨事項を効果的に伝えるためのリーダーシップとコミュニケーション スキルを備えています。
ラーニングパス(省略)
参考図書(省略)