基本专注技巧（随书附光碟2片） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 专注力
• 时间管理
• 效率提升
• 学习方法
• 自我提升
• 心理学
• 技巧
• 光盘
• 个人成长
• 职场技能

　　「基本专注技巧」这本书会让你在助人、谘商、与心理治疗重要技巧上有个基本了解。本书所介绍的基本专注技巧乃源自于Ivey教授所创立的精微谘商技巧。在所有谘商晤谈技巧课程中，有关精微谘商的研究是最广泛的。其中专注倾听技巧已经传授到世界各地，并翻译成十七种语言。

　　「基本专注技巧」最新版将会教你如何掌握基本专注倾听技巧。书中会一步步地指导你如何掌握几个基本倾听技巧，像是如何针对个案发问、鼓励、释意、反映情绪、以及总结。本书同时也会教导你如何调整晤谈谘商技巧，以因应个人与文化之间的差异。本书也会提到，只要运用专注倾听技巧，你就可以建构一个完整的晤谈。最后你也可以将书中的助人技巧传授给学生、团体、与家人。

　　本书后附有DVD，其影片内容的主要目的是在于提供一套最重要的有效倾听基本技巧给新手晤谈者、谘商员、与治疗师。这份教材採用指导训练员模式并结合多元文化议题，已成功地运用在社区同侪谘商员、志工、医疗人员、以及许多其他团体。

作者简介

Allen E. Ivey

　　哈佛大学博士暨麻州大学艾摩斯特分校荣誉博士。目前担任Microtraining Associates 出版社总裁暨南佛罗里达大学坦帕分校谘商教育系教授。拥有美国专业心理协会认证。Ivey教授是影响式精微谘商、整合式理论、与发展式谘商与治疗的原创者。

Norma Gluckstern Packard

　　麻州大学艾摩斯特分校硕士暨博士。目前在麻州大学艾摩斯特分校之学校辅导课程从事线上教学。Microtraining Associates 副总裁，并担任Norma Leaning, LLC 之远距教学经理。拥有美国谘商师执照。

Mary Bradford Ivey

　　南佛罗里达大学坦帕分校谘商教育系兼任教授。Microtraining Associates 出版社副总裁。拥有美国谘商员证照以及精神科谘商师执照。擅长写作、独立顾问、与学校谘商辅导。

译者简介

廖莘雅 (Hsin-Ya Liao)

　　现任：旧金山州立大学助理教授

　　学历：
　　台大心理系毕
　　纽约大学谘商硕士暨伊利诺大学香槟分校谘商心理博士
　　毕业后曾担任伊利诺大学心理系博士后研究

　　研究领域：族群关系、亚裔族群对心理治疗的态度、文化适应、及职业兴趣性向测验

深度学习与神经网络原理 本书是您进入人工智能核心领域的权威指南，深入浅出地剖析了现代深度学习的基石——神经网络的运作机制、核心算法及其在复杂问题求解中的应用。 --- 第一部分：神经网络基础与数学原理的奠基 本书伊始，我们首先为读者构建起坚实的数学和理论基础，这是理解复杂模型的前提。我们不会停留在表面的概念介绍，而是深入到支撑深度学习的数学框架中。 第一章：从感知机到多层网络 本章追溯了人工神经网络的历史脉络，从早期的感知机模型（Perceptron）如何受限于线性可分问题，到引入非线性激活函数（如Sigmoid、Tanh）和多层结构（MLP）后，网络如何获得拟合复杂非线性函数的能力。我们将详细推导激活函数的导数计算，并讨论不同激活函数在深层网络训练中可能引发的梯度问题。 第二章：优化算法的引擎：梯度下降的精妙 梯度下降（Gradient Descent）是训练神经网络的核心驱动力。本章聚焦于理解损失函数（Loss Function）的几何意义，并系统阐述标准梯度下降、随机梯度下降（SGD）及其变体（如Mini-batch GD）的原理与实践差异。我们将深入探讨动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp，以及当前工业界广泛使用的Adam优化器背后的数学推导和收敛性分析。特别关注学习率衰减策略（Learning Rate Scheduling）对模型最终性能的影响。 第二章的延伸：反向传播算法的机制解析 反向传播（Backpropagation）是高效计算梯度的关键技术。我们使用链式法则（Chain Rule）对网络进行精确剖析，展示如何将输出层的误差高效地逐层向前传递，计算出每一层权重和偏置的梯度。本章通过详细的图示和代码伪逻辑，确保读者能透彻理解误差信号的流动路径，这是掌握深度学习实施效率的关键所在。 第二部分：经典深度学习架构的构建与解析 掌握了基础优化方法后，本书将引导读者系统学习构建不同任务所需的核心网络架构。 第三章：卷积神经网络（CNN）：视觉世界的语言 卷积神经网络是处理图像和空间数据的革命性工具。本章从基本的卷积操作（Convolution Operation）和共享权重的概念讲起，解释了卷积层如何自动学习特征层次结构。随后，我们详细分析池化层（Pooling Layer）的作用——保持特征的平移不变性。本书将重点剖析经典且里程碑式的网络结构： LeNet-5：早期的经典设计，奠定基础。 AlexNet：利用ReLU和Dropout的成功实践。 VGG：通过堆叠小尺寸卷积核展示深度对性能的提升。 ResNet（残差网络）：深入讲解残差块（Residual Block）的设计理念，如何有效解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题，实现百层乃至千层网络的训练。 Inception/GoogLeNet：探讨多尺度特征融合的“Inception模块”设计思想。 第四章：循环神经网络（RNN）与序列建模 对于时间序列、自然语言处理等具有序列依赖性的任务，循环神经网络是基础。本章解释了RNN的循环结构如何维护“记忆”状态。然而，标准的RNN面临长期依赖性问题，因此，我们将重点解析解决此问题的两大核心模型： 长短期记忆网络（LSTM）：详细拆解输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）如何协同工作，精确控制信息流的遗忘与记忆。 门控循环单元（GRU）：作为LSTM的简化版本，分析其更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）的等效功能与计算效率优势。 第五章：序列到序列（Seq2Seq）模型与注意力机制（Attention） Seq2Seq架构是机器翻译、文本摘要等任务的基石。本章介绍编码器-解码器（Encoder-Decoder）的框架，并揭示其在处理长序列时的瓶颈。随后，本书引入深度学习领域最重要的创新之一——注意力机制。我们将剖析注意力权重是如何动态地将模型关注点集中在输入序列中最相关的部分，从而极大地提升了翻译和生成任务的质量。 第三部分：高级主题与实践前沿 在巩固了经典架构后，本书最后一部分将探讨当前研究热点，并提供实战层面的调优指导。 第六章：无监督学习与特征表示 本章探讨如何利用海量未标注数据进行有效的特征学习。内容包括： 自编码器（Autoencoders）：基础结构、稀疏自编码器和去噪自编码器，用于数据降维和特征提取。 变分自编码器（VAE）：介绍其概率生成模型框架，如何通过学习潜在空间的连续分布来进行数据生成。 第七章：生成对抗网络（GANs）的博弈论 生成对抗网络是当前最具活力的研究方向之一。本章将详尽描述判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的零和博弈过程。我们将解析： DCGAN：将卷积结构引入GAN，稳定训练。 WGAN（Wasserstein GAN）：通过使用Wasserstein距离解决传统GAN的梯度消失和模式崩溃问题。 GANs在图像合成、超分辨率和数据增强中的实际应用案例分析。 第八章：模型训练的精细调优与诊断 理论的掌握需要实践的支撑。本章着重于解决“模型训练不理想”的常见难题： 正则化技术：Dropout、L1/L2正则化、Batch Normalization（批归一化）如何作用于网络，以及BN层在不同训练阶段（训练与推理）的行为差异。 过拟合与欠拟合的诊断：通过学习曲线（Learning Curves）来判断模型状态，并提供针对性的解决方案（如调整网络深度、正则化强度、增加数据量）。 模型评估指标：超越准确率，讨论针对不同任务的F1 Score、IoU（用于分割）、BLEU/ROUGE（用于生成任务）的精确计算与解读。 附录：框架实践指南 本书附带的资源（或参考资料）将提供基于主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）实现上述核心模型的详细代码片段与配置流程，帮助读者将理论知识迅速转化为可运行的项目代码。 --- 本书特色： 深度融合数学推导与直观理解：确保读者不仅“知道”如何使用，更能“明白”其内在工作原理。 架构演进逻辑清晰：系统性地展示了从基础单元到复杂模型的演化路径。 聚焦核心创新点：对残差网络、注意力机制和GANs等突破性技术的讲解深入且细致。 本书适合对象： 具有一定线性代数、微积分和Python编程基础，渴望系统深入学习人工智能核心算法的在校研究生、数据科学家、资深软件工程师以及致力于前沿研究的技术人员。

第一章：基本专注技巧：总览
第二章：专注的行为：有效倾听的基础
第三章：开放式引导表达
第四章：澄清：细微鼓励和释义
第五章：反映情感
第六章：总结：整合个案行为、思绪、和感觉
第七章：技巧整合：建构一个有效的晤谈
第八章：传授助人技巧

基本专注技巧简介
第一项基本技巧：专注行为
第二项基本技巧：开放式引导表达
第三项基本技巧：细微鼓励
第四项基本技巧：释义
第五项基本技巧：反映情感
第六项基本技巧：总结
第七项基本技巧：基本倾听程序
第八项基本技巧：晤谈五阶段

评分☆☆☆☆☆

我一直以为“专注”这件事情是天生的，有些人就是天生焦点好，有些人就是容易分心。但《基本专注技巧》彻底颠覆了我的想法。它让我明白，专注力就像肌肉一样，是可以透过训练来加强的。书中的很多例子都非常贴近生活，比如如何对抗“拖延症”的诱惑，或是如何在会议中保持清醒不走神。我特别有共鸣的是关于“多任务处理”的迷思，以前我自以为聪明，觉得可以一边听音乐一边写邮件，结果效率反而更低。这本书用科学的方式解释了为什么多任务处理会让大脑不堪重负，并且提供了许多“单任务优先”的实操建议，我试着照做之后，发现写报告的速度和质量都有明显提升，甚至感觉大脑比以前更“干净”了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《基本专注技巧》这本书的作者，我感觉他/她非常理解现代人的困境。在信息爆炸的时代，我们每个人都像是在一个巨大的网络漩涡里挣扎，想要抓住重点，却常常被无关紧要的讯息带走。这本书的语言风格非常平实，没有太多华丽的辞藻，但字字句句都充满了智慧和实用的指导。我最喜欢的是它里面提到了“环境设置”的重要性，我以前总是把工作区域弄得一团糟，以为这样才有“灵感”，结果反而让我的思绪也变得混乱。按照书中的方法整理了我的书桌，并且学会了利用一些小技巧来“屏蔽”干扰，效果真的出乎意料的好。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到“哇，原来是这样！”的是，《基本专注技巧》让我重新认识了“无聊”的价值。以前我一感到无聊，就会立刻掏出手机，生怕错过任何一点信息。但书里强调，无聊其实是创造力和深度思考的温床。它提供了一些方法，让我能够“享受”无聊，并且将这种“无聊”转化为对自己更有意义的事情。像是透过光碟里的一些冥想练习，我开始能够平静地面对内心的杂念，不再像以前那样急于逃避。这本书就像一位温和的引导者，没有强迫你做什么，而是告诉你如何去探索自己内在的专注力量，这种感觉非常好，让我觉得我可以慢慢来，一步一步地找回属于自己的“专注力”。

评分☆☆☆☆☆

天啊，我最近真的是被《基本专注技巧》（还附送两片光碟，光碟耶！）给彻底打醒了！想当年，我也是个效率超高、注意力像雷射一样精准的人，但随着生活节奏越来越快，尤其是工作上要处理的事情爆炸多，感觉脑子就像个老旧的收音机，频道一直在跳来跳去，常常一坐下来，想做的报告、要写的企划，就被各种突如其来的想法、或是手机上闪烁的讯息给打断。每次提醒自己“好了，专心！”，下一秒又飘到“晚餐吃什么？”、“明天天气会不会下雨？”这种无关紧要的事情上。这种状态真的让我很挫败，感觉自己好像越来越驽钝，甚至有点焦虑，担心是不是自己能力退步了。

评分☆☆☆☆☆

一开始收到这本《基本专注技巧》时，说实话，我抱持着“姑且一试”的心态，毕竟市面上这种“速成”的书籍实在太多了，很容易让人失望。但这本书的特别之处在于，它不像市面上某些“心灵鸡汤”或是“励志喊话”，而是提供了一套非常具体、甚至可以说是“动手做”的方法。最让我惊喜的是那两片光碟，我以为顶多就是一些讲解影片，结果内容比我想象中要丰富太多了！它里面有很多互动式的练习，让我能够立刻实践书上讲的技巧，而不是光看不练。我特别喜欢其中一个“大脑休息模式”的训练，以前我总觉得休息就是滑手机，结果发现这完全是错误的！光碟里的引导让我真正学会如何让大脑“暂停”，而不是继续被讯息轰炸。