发现你的天赋

AI时代如何发现并培养你的独特天赋 在人工智能快速发展的时代,个人天赋识别与培养成为职业发展的关键。天赋作为与生俱来的能力倾向,与后天习得的技能有着本质区别,其核心特征在于自然展现、难以被AI完全替代。通过回溯童年经历、分析高光时刻等方法,可以识别出个人独特的天赋模式。在技术应用层面,AI工具可以成为放大天赋的助力,如辅助创意生成、优化工作流程等。特别在数据分析、情感共鸣等交叉领域,人类天赋与AI能力的结合能创造更大价值。建立天赋实践场域、培养复合型能力组合,是在AI时代保持竞争力的有效策略。 阅读详情

关于本书作者:
肯.罗宾逊。是英国华威大学的一位教育学领域的教授,被英国女王伊丽莎白二世封了爵士,通过TED演讲《学校扼杀创造力》一期节目在全球范围内成名。
发现天赋是一个极难极难的事情,现在国际上最流行的测试有并不能准确的测出一个人的天赋。我们每个人的天赋都是不一样的,发现它需要一个漫长的过程,在这个过程要不断的自我审视,自我发现,最后从一些蛛丝马迹中发现一些共性,最后才能模糊的确定自己有某个方面的天赋,这个过程需要长时间的摸索。发现了自己的天赋才是第一步,第二步还要考虑怎么把这个天赋发挥出来。
作者通过这么多年的教育经历,给我们梳理出了一些线索,让发现天赋这个事情变的有章可循。下面我就从天赋的分类和发现天赋的三个步骤还有三个方法说说怎么样发现自己的天赋。
一、天赋的分类
天赋是天分和热情的结合,是我们天生自带的一些特征属性。天赋既然分为天分和热情,那我们就分开来看,先来找找天分在哪。一个人可以有一种天分也可以同时有多种天分,天分的分类笼统的可以分为8种。也叫做人类的8种智能。
第一种,语言智能,天生阅读写作和沟通能力比较强。
第二种,逻辑数学智能,对数字和逻辑推理比较敏感,善于用数字工具来理解事物。
第三种是视觉空间智能,善于将看到的,感觉到的有具体形状的东西表现出来。
第四种是音乐智能,对音调、音色、响度很敏感。
第五种是人际智能,可以很敏锐的察觉别人的情绪。
第六种是内省智能,自我反省、自我分析能力特别强。
第七种是运动智能,善于用动作来表达情绪。
第八种是自然观察智能,对自然界的东西很感兴趣。

二、找到天分的三个方法
第一步,屏蔽干扰。通过独处来让自己内在的世界安静下来,去听到自己内心深处的声音。作者给我们给的方法是冥想。
案例:
我自己经常用的简单的方法,就是照镜子。找一快镜子,前面放一张椅子,你可以把房间里的灯光调暗一点,就坐在椅子上看镜子中的自己。这样看上2个小时,你会有一种清澈的感觉,可以有效屏蔽干扰,忽视别人对你看法和期待的一种小技巧。
第二步,变换角度。通过一些小工具来理清楚自己真正的愿望。比如愿景板、自由书写。
第三步,勇敢的尝试。天分就是试出来的,对什么有兴趣就不妨大胆的试一试,试过之后才知道自己行不行。
上面说的这三个方法其实就是让我们通过不断的回望自己,找到自己擅长的领域,天分也就同时显现出来了。
热情的作用
找到天分当然很重要,但更要的是找到热情。热情是一种能量,它来源于一个人的内部动机如果你找到自己热爱的事情,那你会明显的感觉到自己身体状态会发生一些变化,首先是精力充沛,其次特别容易沉侵在做的事情里面。最后就算身体上特别累,但心里还是特别愉悦。
如何我没有热爱的事情怎么办?这个就要靠顿悟了,靠一点点悟性。当你看到吸引你的事情时,会有一种一见钟情的感觉。
案例:
作者采访了一个他的学生是怎么选择当主播的,这位学生说是一次偶然的机会他进了一间学校的电台,然后感觉一瞬间就被击中了,那些设备,那个氛围,那个和别人分享的冲动,这让他心底顿时冒出了一个声音,就是这就是我一辈子想做的事情;一位厨师,他是本身就喜欢吃,然后有一次进了一家餐厅的后厨,他一瞬间就被吸引了,那个热气腾腾的场景,那些叮叮当当的锅碗瓢盆声,就特别吸引他,他就想,这就是我要的生活。

三、发现天赋的三个步骤
SWOT分析法。SWOT,S代表优势,就是全面评估一下自己的优势是什么,这个优势包括所有你能动用的资源。
W代表弱势,有弱势了最好的办法是找到和你互补的人,形成合作,让一个团队的能力达到最佳。
O代表机遇,如果你现在就去做你热爱的事情,有哪些机遇是可以抓住的,或者说做哪些事情,认识哪些人,去哪个地方可以让你做成这件事的几率更大一些,这些都是机遇。
T代表风险,如果风险太大,或是失败了就没有再来一次的机会了,那最好别做这个事情了。
在使用swot分析自己情况的时候最重要的一点是要保持客观和真实,最好的办法就是让自己先抽离出来,对自己的境况只做客观的判断,不做任何的评价。

四、确定自己的天赋:找到属于自己的部落
当你了解了你自己的处境后,下面就要花时间想想怎么找到和你志同道合的人,作者在这里把这个过程称作“找到属于自己的部落”,这样可以为我们带来三方面的帮助。
首先是得到肯定,当要开始做一件需要长时间努力的事情时,及时的反馈尤为重要,同伴的一句不经意的鼓励或许就能让自己多走一段。其次找到伙伴可以互相指引,互相帮助。有老司机带路感觉肯定不一样,自己可以少踏许多坑。
(一)找到自己部落的三个途径
1.利用互联网。你可以在搜索引擎里打下跟你爱好相关的关键词,选择适合你的去接触,去尝试。
2.是参加社团。真实的接触一帮朋友,参加一些活动,这样会比虚拟的网络带给你的触动更大。
3.是做一名志愿者或者成为实习生。真正喜欢一件事情,要敢于尝试。在尝试中遇到问题,解决问题,才会不断推进自己的进步,缩短自己与目标的距离。
(二)幸福与天赋的关系
当你遇到能发挥自己天赋的事情时,第一个感觉就是幸福,这种幸福和那种中彩票的幸福感不一样,它是一种持久的幸福感,并不强烈,但是能让人一直充满喜悦。幸福感分为5类,这5类需要达到一种平衡,才能有那种持久的喜悦感。
1.职业幸福感。就是你每天做的事你自己觉的有没有意义,是不是在享受工作。
2.社交幸福感。你和父母关系怎么样,和周围的朋友关系是不是和谐,这些都会影响到一个人的幸福感。
3.财富幸福感。追逐财富其实就是在追逐自由,如果你没有太多杂七杂八的欲望,身体也很自由的话,财富幸福感是可以感受到的。
案例:
我们得到上李笑来老师的订阅专栏里就是这样定义财富自由的,所谓的财富自由是说一个人再也不用为满足生活的必须品而出售自己的时间,这样说来财富自由不是想干什么就干什么,而是想不干什么就不干什么,从这个标准出发,其实财富自由的路并没有那么远。
4.健康幸福感。健康这个东西在拥有的时候是感受不到的,只有出现状况了才会感受到它的重要性。
5.社会幸福感。它是一个人对外部环境的要求,对自己所在的城市,所在的地方一种归属感。

五、天赋与态度的关系
一个人对发觉天赋的坚定态度决定是不是最终能够成功。因为发现天赋是一个很难的过程。那在这个过程中,态度就尤为重要,简单说,你的态度决定了你发现天赋时,是否能坚持的走下去。有的人在发现天赋时会考虑其他条件后放弃,而有的人则是相反的态度,发现了自己擅长的事情后变得兴奋和投入。为啥人们对待天赋这事有两种不同的反应呢?
这是固定思维和成长思维在搞鬼。固定思维的人认为天赋是注定的,而且是固定不变的,是板上钉钉的事情,在发展天赋的路上到处都是障碍,是因为他们自己心里设了很多坎。成长型思维模式这类人的观点是可以通过努力拓展自己的天分和可能性,从而激发自己的潜能。

总结一下:这本书给我们梳理出了一些发现自己天赋的心法和方法,首先要确定的是发现天赋并不容易,还讲了三种发现天赋的方法,帮助我们找到真正的自己。还讲到了通过寻找热情,寻找部落的方法来确定自己的天赋,最后讲了只有用坚定的态度才能让天赋发挥出来。这是一条不容易,但那时绝对值得走的路。
天赋其实就是我们每个人的潜能,虽然发掘它的过程比较艰难,但不管什么时候,只要它被发掘出来,你的生命会在那个点上开始闪光,所以就像乔布斯说的,找到自己爱的东西,如果没有找到,请继续,别停下来,你总会找到的。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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个人发展战略6天课

第一课 冰山模型 【知道自己为什么会不喜欢一份工作】 衡量和一个岗位是否匹配、匹配程度如何 从上到下的要素 知识技能(30%)特定领域 - 可以后天学习的,显性的、容易看出来的 和工作的关系: 工作中有陌生的内容,每天信息量大,来不及接收,感到慌乱和焦虑【知识技能和岗位不匹配】 能力通用领域(70%),可迁移 - 学习和思考、人际交往能力,不是一眼能看出来的 【工作效率、沟通效率低,面对复杂的问题无从下手,缺乏成就感,力不从心】 价值观、性格、动机 成年以后难改变 价值观:判断事物的标准(择业,自由和稳定

Stephy_Yy 310

3.四类迹象,发现你的隐藏能力

1.一个模型,帮你找到真正热爱的工作 2.四大要素,决定了你的市场价值 3.四类迹象,发现你的隐藏能力 有幸参加了圈外的体验课程,发现讲的特别好,对我帮助很大,于是做了笔记和音频记录,希望分享给大家。 本节音频:https://www.lizhi.fm/101776070/2757927983320857094?u=5063009285897636396 本节学习收获:掌握SIGN模型,...

沉溺于移动互联网 941

迎接挑战,菲尔人格测试API接口帮你发现内心的隐藏天赋!

这个测试是菲尔博士在著名主持人欧普拉的节目里做的,国际上称为“菲尔人格测试”,这已经成为很多大公司人事部门实际用人的“试金石”。

2401_84694113的博客 492

天赋优势系列文章回顾

读完了佳语的《天赋优势系列》,做了一个回顾。觉得这个系列文章很有用。 特别喜欢这张图,发现和保护孩子的天赋,关注她心心念念的事情或事物,然后帮助她去投入精力发展成自己的优势,她一定就是快乐和成功的。 转载于:https://www.cnblogs.com/mengshuai1982/p/10794785.html...

weixin_34075551的博客 236

勤奋是你的错!发挥你的天赋吧!

不知道从什么时候开始,我们就都已经知道了只有勤奋,才能走向成功的高峰。而我们都知道,真理总是掌握在少数人手中的,所以,当我们每个人都知道勤奋能够走向成功的时候,我们就应该去思考这句话的正确性了。实际上,勤奋是你的错。每个人生下来都是有天赋的,有诗为证,天生我才必有用,就是点明了每个人生下来都是不同的,之所以不同,就是因为我们每个人自己都在某个方面的有什么样的不为人所知甚至自己也不所知的禀赋,因此,

静水深流 1093

《爱的五种语言》

关于作者 盖瑞·查普曼,美国著名的婚姻辅导专家,婚姻和家庭咨询机构总裁。他主持的广播节目《成长的婚姻》在100多家电台播出。经过30多年婚姻辅导工作,他发现人们基本上通过五种方式来表达爱、了解爱,也就是“五种爱的语言”。通过帮助大家找到各自的爱的语言,提供一系列学习爱的语言的方法,他成功地帮助几百对夫妇解决了他们的婚姻问题。 关于本书 《爱的五种语言》是一本全世界婚姻辅导和个人成长的必备工具...

codehxy的专栏 5909
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