生物必修三神经系统的调节ppt
机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么？
机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么？
1、数据科学(DS)
简单定义为：数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。
这些技能通常用德鲁·康威（Drew Conway）创造的维恩图（或它的变体）来表示：
三个圆圈分别代表三个不同的领域：编程领域（语言知识、语言库、设计模式、体系结构等）；数学（代数、微积分等）和统计学领域；数据领域(特定领域的知识：医疗、金融、工业等)。
这些领域共同构成了定义中的技能和技术。它们包括获取数据、数据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、结果可视化等等。
数据科学汇集了这些领域和技能，支持和改进了从原始数据中提取见解和知识的过程。
什么是“有用的知识”？就是可以具有某种价值、可以回答或解决现实世界中问题的知识。
数据科学也可以定义为：研究应用数据处理和分析方面的进展，为我们提供解决方法和答案的领域。
2、人工智能
机器能思考吗？
1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）提出了这个问题，他甚至发明了一个著名的测试，来评估机器给出的答案是否与人类的答案相似。从那以后，对人工智能的幻想就开始了，重点在于模仿人类行为。
你做过那个测试吗？
人工智能不是《银翼杀手》中的复制人，也不是《太空堡垒卡拉狄加》中的赛昂人。我们可以把人工智能定义为任何具有某种智能行为的机器或软件。
什么是智能行为
问得好！这就是有分歧的地方。随着机器不断被开发出新功能，以前被认为是智能的任务也从人工智能环境中剥离了出来。
我们可将人工智能定义为能够从其环境中正确解释数据、从中学习，并在不断变化的环境中使用所获得的知识来执行特定任务的机器或软件。
例如：一辆会自行停车的汽车不是智能汽车；它只是按照常规测量距离和移动。我们认为能够自动驾驶的汽车就是智能的，因为它能够根据周边发生的事件(在完全不确定的环境中)做出决定。
人工智能领域包括几个分支，它们目前正处于鼎盛时期。将其可视化后就能准确地知道我们在说什么：
3、机器学习
机器学习是人工智能最重要的分支。它的任务是：研究和开发技术，使机器能够在没有人类明确指令的情况下自学，从而执行特定的任务。
机器将从输入数据集(称为样本或训练数据)中学习，根据算法检测到的模式建立数学模型。该模型的最终目标是对之后来自相同数据源的数据进行(准确的)预测或决策。
传统的机器学习主要有两种类型：
· 监督学习：当训练数据被“标记”时。这意味着，对于每个样本，我们都有与观察到的变量(输入)和我们想要学习预测或分类的变量(输出、目标或因变量)相对应的值。在这种类型中，我们找到了回归算法(预测数值的算法)和分类算法(输出仅限于某些分类值时)。
· 无监督学习：当训练数据没有标记时(我们没有目标变量)。这里的目标是找到某种结构或模式，例如对训练样本进行分组，这样我们就可以对未来的样本进行分类。
传统的机器学习已经让位于更复杂或更现代的学习类型：
· 集成方法：基本上是几种算法联合使用，将它们的结果结合起来以获取更好的结果。尽管XGBoost凭借在Kaggle的胜利而得名，但最常见的例子还是随机森林。
· 强化学习：机器通过反复试误来学习，这得益于它对周围环境的迭代做出的反馈。你可能听说过AlphaGo或AlphaStar（在《星际争霸2》中实力碾压人类）。
· 深度学习：皇冠上的宝石……
4、深度学习
深度学习是机器学习中的一个子领域。
它基于人工神经网络的应用。人工神经网络是一个计算模型，具有分层结构，由相互连接的节点共同工作而形成。这个名字的灵感来自(或试图模仿)大脑的生物神经网络。
虽然神经网络已经被研究和使用多年，但该领域的进展一直很缓慢；主要是限于计算能力不足。尽管深度学习近些年来取得蓬勃发展，这多少要归功于神经网络训练采用了CPU，但其开始不过才十年。
人们普遍认为：任何机器学习问题，无论多么复杂，都可以通过神经网络解决，只要把它做得足够大就行了。如今，深度学习的发展带动了人工智能其他领域的发展；无论是更传统的领域(改善获得的结果)，还是最流行的领域：自然语言处理、人工视觉、语音识别、逼真多媒体内容的生成等。
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有哪些让人欲罢不能的学习方法？
这里分享下一年时间通过麻省理工33门学科的学习方法。收藏数是点赞数的4倍......麻烦大家点个赞再收藏呗。
这几天读了《如何高效学习》这本书，这里简单分享下自己的一些心得体会，从这本书中也看到了很多记忆方法的影子，首先简单介绍下这本书的作者斯科特杨。斯科特杨从高中开始放学后就几乎不学习，尽管如此，他还是以全班第2名的成绩毕业。读大学时，他每天学习一般不超过2个小时，但他的平均成绩总保持在A以上。从加拿大马尼托巴大学商科毕业后，他又以超凡的速度学习了麻省理工计算机课程，并登上TEDx的演讲台，向全世界宣讲自己的学习经验。
斯科特·扬在家用了12个月，通过互联网完成了四年麻省理工大学33门的计算机课程，节省了150万的大学学费。看完作者的介绍是不是觉得很厉害，接下来我们就一起看一下这本书究竟讲了什么神奇的方法。《如何高效学习》这本书的作者认为：学习的本质，是以一种事物认知另一种事物。他的核心是整体性学习策略。这种策略强调将信息编织到知识网络中，而不是给自己加上机械记忆的负担。
一、整体性学习策略需要什么基础？
（1）结构关于某个学科的知识之间联系的总和，结构是你大脑中的城市。给大家解释一下，就像我们学习的数学、语文、英语这些学科，每个学科都在我们的脑海能形成一座城市。
（2）模型将信息压缩成最基本的单元，模型是结构的种子。形成模型的方法包括比喻法、内在化和图表法，模型是十字路口。通俗一点讲，以数学为例，我们学习的一元一次方程、一元二次方程、这些知识点是我们学习中的基本要素。作者提到的比喻法是将知识进行类比的过程，内在化就好比我们快速记忆方法当中把信息转化成图像的过程，不过比这再高级一些，在内在化过程中要加入声音、触觉等，图表法就好比我们使用的思维导图以及绘图法整合信息。
（3）高速公路不同结构之间的联系，有助于创造性的思考，跳出盒子去思考。就是把不同学科串联起来，这里我理解为用我们长期的记忆来联系短期记忆的知识，是不同的学科之间产生密切联系，这里可以引申为，我们可以用优势学科去联系我们的弱势学科。
二、整体性学习有哪5个步骤？
只需要大体按此顺序进行，不需按部就班。
（1）获取通过感官获取信息。获取就是信息进入你的眼睛和耳朵。阅读、课堂上记笔记以及个人的种种经历都是获取。获取阶段的目标是获取的信息要准确，信息量要尽量压缩。
（2）理解明白信息的表面意思。当你遇到比较难的目标时，首先尝试将其分解为更小的问题，缩小范围，搞清楚你真正不能明白的地方，你才可以深入阅读，跨过障碍。
（3）拓展与其他信息建立联系，拓展有三种主要方式。
a）深度拓展──探究知识的背景。类似我们上课时，老师讲的课堂导入的部分。
b）横向拓展──探究知识的关系。研究同一学科，不同知识点之间的内在联系，比如在平面几何中证明线线垂直与立体几何当中证明线面垂直的内在联系。
c）纵向拓展──与其他结构联系后，从其他结构的角度探究知识。这也是最难的，就是就记忆方法的思维联系不同学科之间的内在联系。比如我们在用小树记忆36计“瞒天过海”的用的就是这种拓展。
（4）纠错剔除错误联系。纠错可以看做是在整体性知识网络中做修剪工作，添加一些特殊的例子，删除一些现实中不存在的联系，这不是个完美的过程，但是修剪工作是必要的。这里我理解的就是在进行故事串联时如何能让我们的故事更加符合逻辑，从而减少我们的出图量，从而进一步提升我们的记忆效率。
（5）应用将知识应用到各种情境中去，包括现实生活。应用是学习最终完成之地，能做到学以致用方能更好地适应现实世界。在这一步失败的典型例子就是书呆子。
三、如何超越整体性学习策略做高效率的学习者？
（1）管理能量。增加你的能量输入
1）每周有3-5 次运动吗？
2）每晚有7-8 小时的睡眠吗？
3）你的食谱是高糖、高脂肪、高蛋白质吗？如果是，不妨改善一下
4）多喝水。最快让你丧失能量的办法就是脱水。
5）少吃多餐，一天吃4-5 餐，每次吃七分饱。减少你的能量输出将日程表由线性的改为循环式的，集中小部分时间做大部分工作。1） 一周休息一天。2） 晚上不干事。将一天的工作放在早上集中完成，早早完成工作，晚上你就有几小时的空闲了。这个还是要根据自己的习惯选择自己最高效的时间进行学习。3） 设定90 分钟。给定自己90 分钟，集中精力完成某个学习任务，一旦90 分钟结束，停止工作。90分钟的时间设定能让你学习时注意力更集中。
（2）不要“学习”。
学习的定义：学习不是指坐在书桌前12个小时，也不是指每天坚持看书。这些是学习的表象，不是学习的实质。作者认为的学习包含阅读材料、完成各项作业和课堂上做笔记、应用整体性学习方法处理某些难点、考试前针对学习材料进行复习这样的几个过程。
（3）绝不拖延。建立每周目标和每日目标清单以保持注意力。
（4）将那些类似的、散在的工作集中起来批量完成。
（5）有组织。拥有一个日历和做事清单，永远随身携带一个笔记本。学习并不是整理一个个独立的盒子，而是像编织一张大网。你需要综合学习的知识，学习的能力和学习的意愿。当然除此之外书中还讲到了指读法提升阅读效率、信息的分类、费曼学习法以及如何做笔记等内容，感兴趣的小伙伴可以自己去找一下这本书去读一下，总之尽信书则不如无书，一定要把书中的内容转变成自己的内容，取其精华去其糟粕，为我所用。
更多关于学习方法的内容可以关注我的公众号：记忆快乐又简单
觉得我的回答有帮助，记得帮忙点个赞，谢谢
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看到这么多小伙伴收藏，今天再给大家更新些新的内容，除了整体性学习法以外，还有费曼学习法也不能忽视，费曼学习法的理解我认为就是把要记忆的内容通过精细加工成我们容易理解的内容。
举几个例子：
以下是合同法第九十四条的关于合同的法定解除的规定有下列情形之一的，当事人可以解除合同：
（一）因不可抗力致使不能实现合同目的；
（二）在履行期限届满之前，当事人一方明确表示或者以自己的行为表明不履行主要债务；
（三）当事人一方迟延履行主要债务，经催告后在合理期限内仍未履行；
（四）当事人一方迟延履行债务或者有其他违约行为致使不能实现合同目的；
（五）法律规定的其他情形。
首先第一步我们先要把这些内容通读几遍来理解它的主要内容。接下来我们来找到这些每一条内容里面的关键词，因为我相信通过这些关键词的记忆就能够帮助我们回忆起来关于这合同法定解除的相关内容。
接下来我们用比较容易理解的方法来记一下，通过解除合同这个题目来帮助我们联系长期记忆当中的一些场景。比如说我想到的是1997年香港回归时候的场景。当时中国和英国解除了这个合同以后，香港回归祖国的。接下来通过香港我们能想到紫荆花。紫荆花我想到了我们家用的天然气的公司是港华紫荆，这样可以想到这个煤气灶。然后呢煤气灶上面有锅，通过这个锅想到铲子，铲子我们可以想到植树。给大家30s的时间来记忆这些词语以及它们的顺序，接下来我们就通过这些加粗的这些词语来记忆上面那些加粗的内容。
第一条用紫荆花我们来记忆不可抗力，可以想在约会的时候拿你送给一个女生紫荆花，结果因为下大雨，约会取消了。
第二条我们用这个煤气灶来记忆，这个煤气灶用了五年或者十年（履行期限届满），里面的打火石的颜色会发生变化（明确表示），你再用手来打火却一直打不起来（行为表示），在住宅（主要债务）里安装煤气灶。
第三条用锅做饭的时候，我们每个人都是要吃盐（迟延）的，做菜用锅盖捂（债务）起来，做菜搞一些脆的粉丝（催告），要看好时间（合理期限）不能糊了。
第四条我们通过铲子来记忆，用铲子放菜里一些盐（迟延），结果放多了（违约行为一天食盐摄入量6g），吃盐多了高血压导致家庭不和睦（合同目的）。
第五条我们要植树来记最后一条，小树上一般会刷些油漆（其他）它叶子是青色（情形）的。这样通过这个比较粗略的加工，我们就能够记住《合同法》第九十四条关于合同法定解除的一些相关的规定。
最后一步就是复习了，我们在记完新知识以后，再抽空再进行复习，一般我都会建议大家拿一周复习四次。就是在一周的任何时间，找出四个时间段来复习你这个周学习内容，基本上就可以形成一个长期记忆。
第二个案例：
我们以《出师表》第一段为例看看用记忆法到底如何速记文言文，1、先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，2、益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。3、然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，4、盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。5、诚宜开张圣听，以光先帝遗德，6、恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，7、引喻失义，以塞忠谏之路也。
我把第一段的内容分成了7部分，我们都知道《出师表》是诸葛亮写的，所以会想到电视剧《三国演义》中的诸葛亮（因为真实的诸葛亮我们也没见过.....），诸葛亮是由唐国强扮演的，唐国强给蓝翔技校拍过广告，蓝翔技校培训挖掘机，挖掘机需要翻斗车，翻斗车有一个很大的千斤顶，千斤顶可以想到用它换轮胎，这样我就发散出了诸葛亮——唐国强——蓝翔技校——挖掘机——翻斗车——千斤顶——轮胎的有逻辑关联的词语，接下来就用一个图像来记忆一部分就可以把《出师表》第一段给记住了。
第一部分，先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，可以想诸葛亮开始创业，先帝可以谐音成咸菜放在地上卖，未半可以联想诸葛亮卖的咸菜是整个卖的，而中道崩殂，可以想一个儿子从道路中蹦出来要买咸菜，今天下三分，可以想今天他留下3分钱来买咸菜，这样我们就把第一部分给记住了，至于怎么联想出来的就需要通过系统学习记忆方法才能够掌握这些技巧。
等点赞人多了，我再回来更新。
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