基本專注技巧（隨書附光碟2片） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 專注力
• 時間管理
• 效率提升
• 學習方法
• 自我提升
• 心理學
• 技巧
• 光盤
• 個人成長
• 職場技能

　　「基本專注技巧」這本書會讓你在助人、諮商、與心理治療重要技巧上有個基本瞭解。本書所介紹的基本專注技巧乃源自於Ivey教授所創立的精微諮商技巧。在所有諮商晤談技巧課程中，有關精微諮商的研究是最廣泛的。其中專注傾聽技巧已經傳授到世界各地，並翻譯成十七種語言。

　　「基本專注技巧」最新版將會教你如何掌握基本專注傾聽技巧。書中會一步步地指導你如何掌握幾個基本傾聽技巧，像是如何針對個案發問、鼓勵、釋意、反映情緒、以及總結。本書同時也會教導你如何調整晤談諮商技巧，以因應個人與文化之間的差異。本書也會提到，隻要運用專注傾聽技巧，你就可以建構一個完整的晤談。最後你也可以將書中的助人技巧傳授給學生、團體、與傢人。

　　本書後附有DVD，其影片內容的主要目的是在於提供一套最重要的有效傾聽基本技巧給新手晤談者、諮商員、與治療師。這份教材採用指導訓練員模式並結閤多元文化議題，已成功地運用在社區同儕諮商員、誌工、醫療人員、以及許多其他團體。

作者簡介

Allen E. Ivey

　　哈佛大學博士暨麻州大學艾摩斯特分校榮譽博士。目前擔任Microtraining Associates 齣版社總裁暨南佛羅裏達大學坦帕分校諮商教育係教授。擁有美國專業心理協會認證。Ivey教授是影響式精微諮商、整閤式理論、與發展式諮商與治療的原創者。

Norma Gluckstern Packard

　　麻州大學艾摩斯特分校碩士暨博士。目前在麻州大學艾摩斯特分校之學校輔導課程從事綫上教學。Microtraining Associates 副總裁，並擔任Norma Leaning, LLC 之遠距教學經理。擁有美國諮商師執照。

Mary Bradford Ivey

　　南佛羅裏達大學坦帕分校諮商教育係兼任教授。Microtraining Associates 齣版社副總裁。擁有美國諮商員證照以及精神科諮商師執照。擅長寫作、獨立顧問、與學校諮商輔導。

譯者簡介

廖莘雅 (Hsin-Ya Liao)

　　現任：舊金山州立大學助理教授

　　學曆：
　　颱大心理係畢
　　紐約大學諮商碩士暨伊利諾大學香檳分校諮商心理博士
　　畢業後曾擔任伊利諾大學心理係博士後研究

　　研究領域：族群關係、亞裔族群對心理治療的態度、文化適應、及職業興趣性嚮測驗

深度學習與神經網絡原理 本書是您進入人工智能核心領域的權威指南，深入淺齣地剖析瞭現代深度學習的基石——神經網絡的運作機製、核心算法及其在復雜問題求解中的應用。 --- 第一部分：神經網絡基礎與數學原理的奠基 本書伊始，我們首先為讀者構建起堅實的數學和理論基礎，這是理解復雜模型的前提。我們不會停留在錶麵的概念介紹，而是深入到支撐深度學習的數學框架中。 第一章：從感知機到多層網絡 本章追溯瞭人工神經網絡的曆史脈絡，從早期的感知機模型（Perceptron）如何受限於綫性可分問題，到引入非綫性激活函數（如Sigmoid、Tanh）和多層結構（MLP）後，網絡如何獲得擬閤復雜非綫性函數的能力。我們將詳細推導激活函數的導數計算，並討論不同激活函數在深層網絡訓練中可能引發的梯度問題。 第二章：優化算法的引擎：梯度下降的精妙 梯度下降（Gradient Descent）是訓練神經網絡的核心驅動力。本章聚焦於理解損失函數（Loss Function）的幾何意義，並係統闡述標準梯度下降、隨機梯度下降（SGD）及其變體（如Mini-batch GD）的原理與實踐差異。我們將深入探討動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp，以及當前工業界廣泛使用的Adam優化器背後的數學推導和收斂性分析。特彆關注學習率衰減策略（Learning Rate Scheduling）對模型最終性能的影響。 第二章的延伸：反嚮傳播算法的機製解析 反嚮傳播（Backpropagation）是高效計算梯度的關鍵技術。我們使用鏈式法則（Chain Rule）對網絡進行精確剖析，展示如何將輸齣層的誤差高效地逐層嚮前傳遞，計算齣每一層權重和偏置的梯度。本章通過詳細的圖示和代碼僞邏輯，確保讀者能透徹理解誤差信號的流動路徑，這是掌握深度學習實施效率的關鍵所在。 第二部分：經典深度學習架構的構建與解析 掌握瞭基礎優化方法後，本書將引導讀者係統學習構建不同任務所需的核心網絡架構。 第三章：捲積神經網絡（CNN）：視覺世界的語言 捲積神經網絡是處理圖像和空間數據的革命性工具。本章從基本的捲積操作（Convolution Operation）和共享權重的概念講起，解釋瞭捲積層如何自動學習特徵層次結構。隨後，我們詳細分析池化層（Pooling Layer）的作用——保持特徵的平移不變性。本書將重點剖析經典且裏程碑式的網絡結構： LeNet-5：早期的經典設計，奠定基礎。 AlexNet：利用ReLU和Dropout的成功實踐。 VGG：通過堆疊小尺寸捲積核展示深度對性能的提升。 ResNet（殘差網絡）：深入講解殘差塊（Residual Block）的設計理念，如何有效解決深度網絡中的梯度消失/爆炸問題，實現百層乃至韆層網絡的訓練。 Inception/GoogLeNet：探討多尺度特徵融閤的“Inception模塊”設計思想。 第四章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 對於時間序列、自然語言處理等具有序列依賴性的任務，循環神經網絡是基礎。本章解釋瞭RNN的循環結構如何維護“記憶”狀態。然而，標準的RNN麵臨長期依賴性問題，因此，我們將重點解析解決此問題的兩大核心模型： 長短期記憶網絡（LSTM）：詳細拆解輸入門（Input Gate）、遺忘門（Forget Gate）和輸齣門（Output Gate）如何協同工作，精確控製信息流的遺忘與記憶。 門控循環單元（GRU）：作為LSTM的簡化版本，分析其更新門（Update Gate）和重置門（Reset Gate）的等效功能與計算效率優勢。 第五章：序列到序列（Seq2Seq）模型與注意力機製（Attention） Seq2Seq架構是機器翻譯、文本摘要等任務的基石。本章介紹編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）的框架，並揭示其在處理長序列時的瓶頸。隨後，本書引入深度學習領域最重要的創新之一——注意力機製。我們將剖析注意力權重是如何動態地將模型關注點集中在輸入序列中最相關的部分，從而極大地提升瞭翻譯和生成任務的質量。 第三部分：高級主題與實踐前沿 在鞏固瞭經典架構後，本書最後一部分將探討當前研究熱點，並提供實戰層麵的調優指導。 第六章：無監督學習與特徵錶示 本章探討如何利用海量未標注數據進行有效的特徵學習。內容包括： 自編碼器（Autoencoders）：基礎結構、稀疏自編碼器和去噪自編碼器，用於數據降維和特徵提取。 變分自編碼器（VAE）：介紹其概率生成模型框架，如何通過學習潛在空間的連續分布來進行數據生成。 第七章：生成對抗網絡（GANs）的博弈論 生成對抗網絡是當前最具活力的研究方嚮之一。本章將詳盡描述判彆器（Discriminator）和生成器（Generator）之間的零和博弈過程。我們將解析： DCGAN：將捲積結構引入GAN，穩定訓練。 WGAN（Wasserstein GAN）：通過使用Wasserstein距離解決傳統GAN的梯度消失和模式崩潰問題。 GANs在圖像閤成、超分辨率和數據增強中的實際應用案例分析。 第八章：模型訓練的精細調優與診斷 理論的掌握需要實踐的支撐。本章著重於解決“模型訓練不理想”的常見難題： 正則化技術：Dropout、L1/L2正則化、Batch Normalization（批歸一化）如何作用於網絡，以及BN層在不同訓練階段（訓練與推理）的行為差異。 過擬閤與欠擬閤的診斷：通過學習麯綫（Learning Curves）來判斷模型狀態，並提供針對性的解決方案（如調整網絡深度、正則化強度、增加數據量）。 模型評估指標：超越準確率，討論針對不同任務的F1 Score、IoU（用於分割）、BLEU/ROUGE（用於生成任務）的精確計算與解讀。 附錄：框架實踐指南 本書附帶的資源（或參考資料）將提供基於主流深度學習框架（如PyTorch/TensorFlow）實現上述核心模型的詳細代碼片段與配置流程，幫助讀者將理論知識迅速轉化為可運行的項目代碼。 --- 本書特色： 深度融閤數學推導與直觀理解：確保讀者不僅“知道”如何使用，更能“明白”其內在工作原理。 架構演進邏輯清晰：係統性地展示瞭從基礎單元到復雜模型的演化路徑。 聚焦核心創新點：對殘差網絡、注意力機製和GANs等突破性技術的講解深入且細緻。 本書適閤對象： 具有一定綫性代數、微積分和Python編程基礎，渴望係統深入學習人工智能核心算法的在校研究生、數據科學傢、資深軟件工程師以及緻力於前沿研究的技術人員。

第一章：基本專注技巧：總覽
第二章：專注的行為：有效傾聽的基礎
第三章：開放式引導錶達
第四章：澄清：細微鼓勵和釋義
第五章：反映情感
第六章：總結：整閤個案行為、思緒、和感覺
第七章：技巧整閤：建構一個有效的晤談
第八章：傳授助人技巧

基本專注技巧簡介
第一項基本技巧：專注行為
第二項基本技巧：開放式引導錶達
第三項基本技巧：細微鼓勵
第四項基本技巧：釋義
第五項基本技巧：反映情感
第六項基本技巧：總結
第七項基本技巧：基本傾聽程序
第八項基本技巧：晤談五階段

评分☆☆☆☆☆

最讓我感到“哇，原來是這樣！”的是，《基本專注技巧》讓我重新認識瞭“無聊”的價值。以前我一感到無聊，就會立刻掏齣手機，生怕錯過任何一點信息。但書裏強調，無聊其實是創造力和深度思考的溫床。它提供瞭一些方法，讓我能夠“享受”無聊，並且將這種“無聊”轉化為對自己更有意義的事情。像是透過光碟裏的一些冥想練習，我開始能夠平靜地麵對內心的雜念，不再像以前那樣急於逃避。這本書就像一位溫和的引導者，沒有強迫你做什麼，而是告訴你如何去探索自己內在的專注力量，這種感覺非常好，讓我覺得我可以慢慢來，一步一步地找迴屬於自己的“專注力”。

评分☆☆☆☆☆

一開始收到這本《基本專注技巧》時，說實話，我抱持著“姑且一試”的心態，畢竟市麵上這種“速成”的書籍實在太多瞭，很容易讓人失望。但這本書的特彆之處在於，它不像市麵上某些“心靈雞湯”或是“勵誌喊話”，而是提供瞭一套非常具體、甚至可以說是“動手做”的方法。最讓我驚喜的是那兩片光碟，我以為頂多就是一些講解影片，結果內容比我想象中要豐富太多瞭！它裏麵有很多互動式的練習，讓我能夠立刻實踐書上講的技巧，而不是光看不練。我特彆喜歡其中一個“大腦休息模式”的訓練，以前我總覺得休息就是滑手機，結果發現這完全是錯誤的！光碟裏的引導讓我真正學會如何讓大腦“暫停”，而不是繼續被訊息轟炸。

评分☆☆☆☆☆

說實話，《基本專注技巧》這本書的作者，我感覺他/她非常理解現代人的睏境。在信息爆炸的時代，我們每個人都像是在一個巨大的網絡漩渦裏掙紮，想要抓住重點，卻常常被無關緊要的訊息帶走。這本書的語言風格非常平實，沒有太多華麗的辭藻，但字字句句都充滿瞭智慧和實用的指導。我最喜歡的是它裏麵提到瞭“環境設置”的重要性，我以前總是把工作區域弄得一團糟，以為這樣纔有“靈感”，結果反而讓我的思緒也變得混亂。按照書中的方法整理瞭我的書桌，並且學會瞭利用一些小技巧來“屏蔽”乾擾，效果真的齣乎意料的好。

评分☆☆☆☆☆

我一直以為“專注”這件事情是天生的，有些人就是天生焦點好，有些人就是容易分心。但《基本專注技巧》徹底顛覆瞭我的想法。它讓我明白，專注力就像肌肉一樣，是可以透過訓練來加強的。書中的很多例子都非常貼近生活，比如如何對抗“拖延癥”的誘惑，或是如何在會議中保持清醒不走神。我特彆有共鳴的是關於“多任務處理”的迷思，以前我自以為聰明，覺得可以一邊聽音樂一邊寫郵件，結果效率反而更低。這本書用科學的方式解釋瞭為什麼多任務處理會讓大腦不堪重負，並且提供瞭許多“單任務優先”的實操建議，我試著照做之後，發現寫報告的速度和質量都有明顯提升，甚至感覺大腦比以前更“乾淨”瞭。

评分☆☆☆☆☆

天啊，我最近真的是被《基本專注技巧》（還附送兩片光碟，光碟耶！）給徹底打醒瞭！想當年，我也是個效率超高、注意力像雷射一樣精準的人，但隨著生活節奏越來越快，尤其是工作上要處理的事情爆炸多，感覺腦子就像個老舊的收音機，頻道一直在跳來跳去，常常一坐下來，想做的報告、要寫的企劃，就被各種突如其來的想法、或是手機上閃爍的訊息給打斷。每次提醒自己“好瞭，專心！”，下一秒又飄到“晚餐吃什麼？”、“明天天氣會不會下雨？”這種無關緊要的事情上。這種狀態真的讓我很挫敗，感覺自己好像越來越駑鈍，甚至有點焦慮，擔心是不是自己能力退步瞭。