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Bayesian Methods Research Group

机器之心整理

在 Deep|Bayes 夏季课程中，授课人将讨论贝叶斯方法如何结合深度学习，并在机器学习应用中实现更好的结果。近期研究表明贝叶斯方法的利用可以带来许多好处。学生将学到对理解当前机器学习研究非常重要的方法和技术。他们还将体会贝叶斯方法和强化学习之间的联系，学习神经网络的现代随机优化方法和正则化技术。在课程之后，授课人还设置了实践环节。

项目地址：https://github/bayesgroup/deepbayes-2018视频地址：https://youtube/playlist?list=PLe5rNUydzV9Q01vWCP9BV7NhJG3j7mz62PPT 地址：https://drive.google/drive/folders/1rJ-HTN3sNTvhJXPoXEEhfGlZWtjNY26C

教师

多数讲师和助教都是贝叶斯方法研究团队的成员以及来自世界顶级研究中心的研究者。很多讲师曾经在顶级国际机器学习会议例如 NIPS、ICML、ICCV、CVPR、ICLR、AISTATS 等发表过论文。贝叶斯方法研究团队已经开发了一系列的大学课程，包括贝叶斯方法、深度学习、优化以及概率图模型，拥有大量的教学经验。

学生

该夏季课程面向：

本科生（最好已完成至少两年的大学课程），以及拥有很强数学背景、具备足够机器学习知识（包括深度学习）的硕士生。想要扩展知识和技能的机器学习领域或相关领域研究者和行业专家。

学习本课程的必备基础

机器学习的扎实基础，熟悉深度学习。数学：熟练线性代数和概率论（很重要）。编程：Python、PyTorch 和 NumPy。Deep|Bayes 2018 夏季课程中使用英语，因此学生应该熟悉技术英语。

我在 Deep|Bayes 能学到什么？

贝叶斯方法为什么（在机器学习和日常生活中）这么有用？随机性到底是什么？隐变量模型。如何训练模型识别在训练前未知的模式？可扩展的概率模型。为什么将概率推断问题转换为优化问题是有用的？强化学习和贝叶斯方法之间的联系。如何训练随机计算图？自动 Dropout 率的微调。神经网络会过拟合吗？（会的）随机优化。如何以比计算一个点的函数值更快的速度来优化函数？

该课程的目标是展示在深度学习中使用贝叶斯方法可以扩展其应用范围，并提升性能。尽管机器学习中有很多不同的问题设定，但贝叶斯网络的概率推断可以用相似的方式来解决它们。你，心动了吗？

课程主要内容

整个课程涉及贝叶斯学习的方方面面，从最基础的贝叶斯原理到比较难的变分推断和马尔可夫链蒙特卡洛方法。以下展示了整个课程的主题列表，机器之心将简要介绍部分课程内容。

第一天：

贝叶斯方法简介贝叶斯推理隐变量模型和 EM 算法EM 算法

第二天：

随机优化简介可扩展贝叶斯方法变分自编码器狄利克雷隐变量

第三天：

变分推断高级方法变分推断视角下的强化学习强化学习分布式强化学习

第四天：

生成模型对抗学习扩展再参数化的技巧

第五天：

高斯过程贝叶斯优化深度高斯过程马尔可夫链蒙特卡洛方法随机马尔可夫链蒙特卡洛方法

第六天：

贝叶斯神经网络和变分 Dropout稀疏变分 Dropout 和方差网络信息瓶颈

整个课程需要六天才能完成，且每一天的的课程量都非常大，因此机器之心只简要介绍最基本的贝叶斯方法和隐变量模型，其中贝叶斯方法是整个课程的核心思想，而隐变量模型又是生成模型等很多高级方法的基础。

贝叶斯方法简介

我们首先围绕「盲人摸象」的例子来介绍贝叶斯定理，然后简单描述频率学派和贝叶斯学派的区别。

1 贝叶斯定理：

首先贝叶斯定理的基本形式为

即后验=似然度 x 先验/证据

形式化的样子是

现在我们开始讨论「盲人摸象」问题。

一群「盲人」在摸一头大象，试图猜测摸的是什么东西，然而没有一个人猜的是正确的。在不确定的世界里，这就是我们在用概率论理解世界时的样子。

为简单起见，我们把问题设置得简单一些：一群「盲人」在摸一头大象，并且知道这是一头大象，他们希望根据摸到的东西猜测大象的重量。

贝叶斯方法是怎么解决这个问题的呢？

我们假设这些盲人之间会互相交流观察结果，并且都拥有一定的共同常识，也就是对大象重量的最初猜测：

然后他们可以这样：

第一个人的观察结果是摸到了尾巴，以及尾巴的长度 y1，然后重新猜测大象的重量；

第二个人将第一个人的猜测作为先验，并且观察结果是摸到了肚子，以及肚子的面积 y2，然后再次猜测大象的重量；

第三个人同理，根据第二个人的猜测，继续观察、猜测……

在此过程中，他们一开始的共有常识、大象的猜测重量即先验 P(x)，第一个人的观察结果即似然度 P(y1|x)，观察结果本身出现的可能性就是证据 P(y1)，最后就得到的是 P(x|y1)，也就是根据观察结果 y 得到的大象重量为 x 的可能性（概率分布）：

而第二个人在此基础上，将能得到 P(x|y1,y2)：

第三个人将能得到 P(x|y1,y2,y3)……

好了，随着观察报告的增加，这头大象的重量也越来越藏不住了（峰值变得尖锐）：

当然，授课人在课程中会很详细地把概念一步一步讲清楚，包括条件分布、联合分布、边缘分布之间的关系，以及乘积规则、和规则的介绍，可以把上面这个例子涉及的各个概念串联起来，帮助学生理解得更加透彻。

2 频率学派和贝叶斯学派的联系和区别：

频率学派不假设任何的先验知识，不参照过去的经验，只按照当前已有的数据进行概率推断。而贝叶斯学派会假设先验知识的存在（猜测大象的重量），然后再用采样逐渐修改先验知识并逼近真实知识。但实际上，在数据量趋近无穷时，频率学派和贝叶斯学派得到的结果是一样的，也就是说频率方法是贝叶斯方法的极限。

以上就是贝叶斯方法的基础理论部分的大致内容，之后还有生成、判别模型的区别，贝叶斯训练过程以及贝叶斯方法优势的讨论。

隐变量模型

前面简要介绍了贝叶斯方法的核心思想贝叶斯定理，而在这一章节中，Dmitry Vetrov 重点介绍了隐变量模型。隐变量模型是很多复杂方法的基础，例如在变分自编码器这一生成模型中，我们希望将图像压缩为一系列的隐变量，这些隐变量表示了图像的高级语义信息，例如图像主体的倾角、颜色和位置等。

这一部分我们会根据 Dmitry Vetrov 介绍的内容讨论隐变量模型的直观概念、KL 散度、混合分布和变分下界等。

如前所述，VAE 最大的优势即中间编码的短向量代表了图像的某些语义特征，但又因为我们不能明确地知道具体是哪些图像特征，因此我们可以把这个短向量称之为隐变量。直观上来说，完全从整体上一个个像素生成图像是非常困难的，因为我们需要考虑的可能性太多。而如果先决定要生成图像的特征，再根据这幅蓝图生成图像就会容易很多。

VAE 正是这样，先学习如何将图像正确地压缩为一组隐变量，然后再学习如何根据隐变量生成图像。当模型完成学习后，我们给定任意一组隐变量，模型都会尝试生成正确的图像。这也就是隐变量模型的直观概念。

KL 散度一般作为两个分布间距离的度量方法，它常用于生成模型的损失函数。以下展示了 KL 散度的直观理解，即分布 Q(z) 与分布 P(Z) 之间越重合，那么 KL 散度就越小，两个分布之间的距离就越近。

在离散型变量的情况下，KL 散度衡量的是，当我们使用一种被设计成能够使概率分布 Q 产生的消息的长度最小的编码，发送包含由概率分布 P 产生的符号的消息时，所需要的额外信息量。KL 散度有很多有用的性质，最重要的是它是非负的。KL 散度为 0 当且仅当 P 和 Q 在离散型变量的情况下是相同的分布，或者在连续型变量的情况下是 『几乎处处』相同的。

随后 Dmitry Vetrov 展示了隐变量建模的案例，如果我们有一些服从未知高斯分布的样本，那么我们可以用最大似然估计或点估计等方法将该未知分布的均值和方差推断出来。

而现在如果我们假设有一组采自不同高斯分布的样本，且我们需要估计这些高斯分布的参数。这个问题看上去不能解决，但如果我们知道哪些样本是从具体哪一个高斯分布中采样，这个问题就比较容易解决。

但是如果我们不知道样本是从哪个高斯分布中采样的，那么我们就只能使用隐变量模型。它主要的思想即先估计这些样本属于哪一个高斯分布，也就是将样本映射到隐变量「均值」和「方差」。然后再基于隐变量完成对三个高斯分布的建模。

随后顺着这个想法，我们可以构建一个混合高斯模型，并希望将数据编码为隐变量 Z，再根据该隐变量完成建模。如下所示当我们不知道隐变量 Z 的情况下，最大化从 Z 中采样出样本 X 的概率，就能推导出最大化变分下界，这也是变分自编码器最核心的表达式。

变分自编码器中最大化变分下界（ELBO）就可以作为整个模型的优化目标，或者说整个模型的损失函数。在上面的案例中，最大化这个变分下界就代表着找出一些高斯分布，且每一个样本都最可能属于某个高斯分布。

整个课程介绍了非常多的理论知识，尤其是关于贝叶斯学派的各种理论。如果读者对数学比较有自信的话，可以详细学一学该系列教程。

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PPT学习中一个非常难甚至是最难的点就是配色问题了，我们经常看到别人家的PPT配色是这样的：

哇，真是太炫酷太牛逼了！可是你做出来的却是这样的：

哇，真是...

好！

难！

啊！

有没有一种一学就会的速成之法呢？

1

不要自己配

logo取色

我们的PPT演示肯定有一个目的，并且处于一种场合；

当我们在一个公司做演示的时候，这个公司肯定有logo；

当我们在一个学校做演讲的时候，这个学校也肯定有logo；

那么，我们就可以用logo的颜色来作为PPT的配色，比如：

如何取logo的颜色：

在“形状填充”中选择“取色器”，然后拖动鼠标到logo上取色。

行业色

商务蓝

党政红

自然绿

直接套用别人的PPT配色

比如，你觉得这个背景色和这个颜色的字体搭配很好看，那你就直接取色器取色，将自己的背景和字体设置成和这个一样的。

2

如果一定要自己配

一个方法：任意颜色+黑白灰

这是一个非常万能又非常稳妥的方法。

比如我之前给不同的两篇论文做的答辩PPT：

蓝色+黑白：

换个颜色再来：

红色+黑白：

（这里的主题色也是根据学校logo的颜色来定的）

是不是非常的简单粗暴呢？

一个原则：不要使用饱和度过高的颜色

简而言之，就是别让它看起来“辣眼睛”。

如何降低饱和度呢？

选择“其他颜色”，拖动图中所示的小箭头进行调整：

3

网站配

在一些不需要特定配色的PPT中，我们也可以选择一些其他的配色，那么，有哪些可以直接用的配色呢？

我给大家搜集了一些好用的网站，不是那种什么配色原理+色轮的配色网站，是给出一组颜色可以直接套用的网站：

Color Hunt

一组四个色，背景色+文字颜色+主辅色完全够用~

ColorBlender

只需要输入主色的RGB数值就可以生成相应的配色方案~

Color Claim

可以把网站给出的背景色和字体色直接抱走使用。

总结一下：

不要自己配①logo取色②使用行业的代表色③直接“偷”别人PPT的配色如果自己配①一个原则：不要使用饱和度过高的颜色②一个方法：任意色+黑白灰配色网站①Color Hunt②ColorBlender③Color Claim

学习PPT的你，是不是经常听到一句话？

「向大神学习，多看看他们的作品」。

然后，你就似懂非懂地跑去学习。

一年半载过去了，你的PPT水平还是没啥长进。

为什么？

其实，这里面还有很多坑呢。

比如，没准让你去向大神学习的那个人，自个儿都没搞清楚，什么才是一个零基础学好PPT的正确且合适的方法。

比如，该如何向大神的优秀PPT作品学习？

……

最近，在指导「拆P教室」小伙伴的过程中，我发现了一个现象，还蛮普遍的。

没准，你们自己都还没意识到。

通常，我们看到大神的PPT往往是这样的，如下图。

PPT的版式变化很多，但整体风格仍旧非常统一，是一份完整的PPT作品。

那么，问题来了。

看了这样的优秀PPT作品，你潜意识里面，也会认为优秀的PPT应该是「多变」的。

于是，当你自己制作PPT时，便想尽办法与众不同。

这里多加几个三角形修饰，那里给图片添加个效果等等。

但因为忽略了不同版式之间的协调难度，往往最后做出来的PPT很糟糕。

所以，对于PPT学习新手，直接向大神学习是不合适的。

可以去欣赏大神的作品，培养自己的审美；可以去拆解大神的作品，提炼小的设计技巧。

但不适合直接模仿制作。

在这之间，应该有个过渡阶段。

比如，版式统一的PPT作品。

01：版式统一

在制作版式各不相同的PPT之前，最好能熟练掌握版式统一的PPT制作。

比如，底部横条作为导航栏，上面部分才是内容展示的区域。

作为导航栏的底部，固定之后，就可以「选择性忽略」，当其不存在。

把自己的注意力，集中在上面内容区域的制作。

版式统一，是指整个PPT页面的大框架大结构一致。

而具体到内容上，是可以有略微不同的。

同样是一个大标题，一段正文内容，一张配图，但摆放的位置，有所不同。

这就需要根据实际情况，来做调整。

02：基本细节

只有回归到最基本，你才会注意到基础细节。

比如，对齐、对比、重复、亲密性的设计四原则。

都是些老生常谈的东西，但总是有人会忘。

忘记对齐了，忘记调整段落行间距了……

说实话，基本功如果不扎实，做出优秀PPT作品的可能性，几乎为0。

而当你在练习制作版式统一的PPT时，也正好是你扎实基础的最佳时间段。

03：来点变化

慢慢的，做完一个又一个版式统一的PPT后，肯定需要做进一步的提升。

也就是相同版式的练习，不能再满足你的时候，该怎么做？

比如，一开始我们制作的页面版式都是白底的。

那么，只要改变下背景颜色，就是一种新的版式。

因为，在感官上有明显的变化了。

那好，同样在背景上做文章，是不是还可以给背景加个框？

对调下颜色呢？是不是又多了一种版式？

你会发现，只是单纯对背景做改变，就能产生多种版式。

当变化慢慢变多时，整份PPT作品就越来越趋近于版式完全不同，和大神做的一样。

今天小编就讲到这里，我们明天见！记得关注小编哟！

新智元推荐

来源：专知(Quan_zhuanzhi)

【新智元导读】图神经网络GNN是最近特别火的一个深度学习方向。本文带来AAAI-19 Tutorial的《图表示学习》180页PPT，全面概述图表示学习的当前进展，非常干货！

图表示学习，是 2018 年火爆全球的一个深度学习方向，从以 Line, meta-path 等为首的节点表示学习，到以 GCN，GraphSAGE，为首的图卷积方法，在到近期的以 GraphVAE 为首的生成图模型，图表示学习方向的文章如过江之鲫。

在最近的 AAAI 2019 Tutorial 环节，来自 Facebook AI Research 的 William Hamilton和加拿大蒙特利尔算法研究所的 Jian Tang 跟大家交流了图表示学习的当前进展。

报告简介

图上的机器学习，是一项很重要且普遍存在的任务，无论是社交网络上的朋友推荐还是化学药物上的分子式的链接，都能从中获益。

目前这个领域的主要挑战是找到一种方法来表示或者编码图的结构，以便机器学习模型能够轻松利用它们。

传统的机器学习方法依赖于用户定义的启发式模型来提取关于图的结构信息的特征编码 (例如，度统计或核函数)。然而，近年来，使用基于深度学习和非线性降维的技术，自动学习将图形结构编码为低维嵌入的方法激增。

在本教程中，我们将对图表示学习领域的主要进展进行技术介绍，包括基于矩阵分解的方法、基于随机游走的算法、图神经网络和图生成模型。在此过程中，我们开发了一个统一的框架来描述这些最新的方法，并强调了涉及大规模社会和生物网络的实际应用。

报告人简介

William Hamilton

Facebook AI Research

William Hamilton (wlh@fb) 目前是 Facebook AI Research 的访问学者，McGill 大学计算机系助理教授. 2018 年博士毕业于斯坦福大学。 他的研究兴趣是图表示学习与大规模社会网络计算。

Jian Tang

Montreal Institute for Learning Algorithms

Jian Tang 目前是加拿大蒙特利尔算法研究所（Montreal Institute for Learning Algorithms ）和 HEC Montreal 的助理教授. 2014 年博士毕业于北京大学，2014-2016 在任微软研究院研究员，2016-2017 年在密歇根大学和卡内基梅隆大学做博士后。

报告内容简介

【节点表示学习】

【图神经网络】

【图生成模型】

【未来方向】

180页PPT下载：

https:///s/1hRjm1nbMcj4_ynZ0niE2JA

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几天前小蜜蜂分享了一个引爆学习力的好方法——3步快速学习法。

这个方法的牛X之处在于，可以帮助我们高效、快速地掌握一项技能，无论是工作技能、生活技能、学习技能，大部分都适用，比如office，autocat，思维导图之类。

如果掌握了该方法的核心精髓，我们在学习技能的道路上能节省很多宝贵的时间。

因为涉及具体操作步骤，内容详尽，所以分成了3篇文章讲解，每篇文章分别重点详解一个步骤。

还没看过这3篇文章的小伙伴可以戳以下链接：

荐读｜分享一个引爆学习力的私藏好方法——3步快速学习法「一」

荐读｜分享一个引爆学习力的私藏好方法——3步快速学习法「二」

3步快速学习法，学完了2步，还差这1步

仔细看过文章的小伙伴可能会发现，文章内容干货满满。但正因为太干了，这样反而少了点温度，显得枯燥。

有小伙伴向我反映：能不能以某种具体技能为实操案例，再演习一遍这种学习方法的步骤，以便能感性认知这种方法的好处，快速嫁接使用到其他技能的学习上。

好，好，好！今天的这篇文章就是为了弥补“太干，缺乏温度”的缺陷。

我们今天不讲理论，只讲实操。

下面就以学习PPT为例，介绍如何通过践行3步快速学习法，3个月成为PPT小达人。

1.快速建立领域的整体认知

首先，找到一本PPT规范教材，比如《PPT制作应用大全》。

详细、仔细看目录，之后把目录中核心的东西画成思维导图。这张思维导图就是一张小型的知识网络。

此时虽然还没有看书，但知道了这本书大概包含了哪些内容。也做到了心中有数，如果想成为PPT小达人，自己需要学习哪些内容。这一步花费时间控制在15-20分钟。

随后开始快速阅读完整本书，快速翻阅，每个字都看，时间控制在1-2小时。

速读这一步，是帮助自己对这本书的内容建立起感性认知，做完之后，第一步就做完了。

如果一天安排2小时的学习时间，那么这一步只需要1~2天的时间。随后进入第二步。

2.以解决问题为导向，感性了解知识

翻到书后面的案例，带着这些案例找答案。比如做一张产品介绍的海报，如果没有思路，快速回去看相关内容，如果有思路，则打开电脑PPT软件，开始做。

每遇到一个问题，就看看相关的知识点。一步一步走完整个PPT做海报的过程，走完之后，如果又忘了，则再做一遍。对相关知识点就了解得很透彻了。

书里所有的案例都这样操作一遍，到最后即便不看书，也可以做很多案例。

如果每天学习2小时，这一步最多需要20天就能完成。

最后进入第三步。

3.刻意练习，补充隐知识

从头开始，一点一点看整本书，进行大量的练习，把所有的操作技巧融入到自己的本能里面。

同时还要寻找PPT制作窍门、PPT制作绝招等文章和书籍来补充PPT的隐知识。

这一步需要的时间不确定，1个月不算少，2个月不算多。

但如果每天都花2小时高效率地刻意练习，可能最多3个月就可以快速从PPT小白成长晋级为PPT小达人。总之进步会很神速。

另外，我们学习任何知识和技能都需要认识到，从小白成为达人其实不难，最难的是从达人成为专家或高手。

如果只是想成为PPT小达人，做到前面3步足够应付日常工作了。

但如果想晋级成高手、行家，则需要做的更多。

学习PPT其实不仅仅是了解软件的操作技巧那么简单，把软件操作练习熟练只是基本要求。这个很容易学会。

更难的部分是逻辑、审美，也就是排版布局和颜色搭配等方面。

而针对排版的刻意练习可以这样进行：

先对PPT进行抽象分类，比如左右、上下、或者左右上下的混合组合。先进行这种结构认知训练，把常见的结构都背下来。

随后找出PPT专业人士做的模板进行模仿，再原创。原创出自己的左右、上下、混合结构的PPT。

针对配色，同样的先进行分析，配色有沉重的、活泼的、商务的、清新的等风格，先进行这样的抽象分类，再去找各个风格的PPT进行刻意练习，模仿再原创。

坚持一段时间，相信我们的PPT技能能迅速超越80%的人。

以上就是用PPT技能训练践行3步快速学习法的步骤详解。

这个方法适用范围极广，其他很多技能的学习也同样适用。

所以看完文章的你，赶快实践起来吧，让你的某项技能快速超越80%的同龄人！

分享有用知识，解锁厉害技能！

我是“知识小蜜蜂”，世界500强职业口译。

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如果你迷茫、有学习方面的疑问，欢迎在文章下面留言，小蜜蜂会一一作答。

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俗话说，知己知彼百战不殆。想学习知识又快又好，就得了解“知识”。我们念了这么多年书，学了这么多知识，那么知识到底是什么呢？他长啥样你知道吗？

这其实是一个很抽象的问题，但至少知识是由一个一个知识点组成的庞大复杂的系统。

一、三种知识的结构

先介绍一下，三种知识结构。他们是知识的金字塔结构、网状结构、领域结构。

1、知识的金字塔结构。很好理解，每一个知识点就像是高高的金字塔的一块砖头。每个人的知识金字塔，都是一步一步积累起来的。下面的知识点足够的牢固、密集，整个金字塔就会又高又结实。如果建设过程中，某几个位置的砖头没有砌好，就会形成知识真空。当你遇到此类问题时，就存在缺陷，甚至无法解决。

2、知识的网状结构。知识就像一张3D结构的大网，每个知识点都会和他周围的许多知识点有所关联。某个知识点如果没有和周围其他知识点构建联系，很快就会脱落忘记。

3、知识的领域结构。这个的意思就是说，每个人的知识体系，都不止一个金字塔，而是一片金字塔群。而这些金字塔群之间，又都是有建立联系的。

这些概念不难理解，但不够具体。我们以学习PPT为例子，解释一下吧。

一个人刚刚学习制作PPT的时候，他是0基础的，无法制作出过关的PPT。这时他应该找到一本优质的教材，运用三步式学习法，学习制作PPT。这个过程就是在建立制作PPT这座金字塔。当他全部学完后，这座金字塔就建立完成了。如果某一部分，如动画效果、版型设计等某一部分没有学好，那么知识金字塔就会有空缺。

知识又是有联系的，如果一个知识点，与你的知识网络没有建立关联，那么他很快就会脱落忘记。记得我一个同事，刚参加工作2个月，就能把工程图纸背得滚瓜烂熟。可是由于家中有了事故，他回家料理家务。3个月后回来竟然全部都忘记了，甚至一些基本的原理都一片空白。这应该是他刚刚学习的这一小片知识网络，还没来得及与他的大网结合，就不在学习，导致的完全脱落。

完成一个任务，经常需要几个知识领域的共同作用。

比如制作PPT的例子，只建立了PPT金字塔，制作的PPT不一定完美。因为只懂得PPT制作技巧还远远不够，还要懂得前后的逻辑顺序、以及颜色搭配、图案结构的美化等知识。所以制作一套精美的PPT，需要PPT制作知识、逻辑知识和审美知识等。

二、三种学习方法

1、主题学习和扩展学习想结合。这就像刚才那个学习制作PPT的例子，一方面要采用三步式学习法和刻意练习法，苦练PPT制作技能。另一方面还要进行逻辑能力、审美知识等相关领域的拓展学习。

PPT技能属于强领域的学习，要花费大量力气去学习。逻辑能力和审美知识属于弱领域学习，只需要达到一定的及格水平，就能够帮助你完成主要得工作任务啦。

这种主题加拓展的学习方式，最主要的是要能分析出，你要达到的目标是由几个领域组成的。分析正确以后，各个击破就可以了。

2、i+1学习法

这种学习方法的意思是，i代表着自己的现有水平，+1代表着更进一步的意思。

也就是每次只设定一小步的目标，一步一步接近顶峰。就好像考大学，必须得从小学1年级学起，每一个年级的内容都要学好才行。如果某一个知识点没有学牢固，在高考时就有可能出现疏漏。

3、费曼学习法

这是一个非常实用的学习方法。他的方法就是，如果你要学习某个领域，你就要先把自己设定为这个领域的老师。你所面对的是一群什么也不懂得学生，你要把他们教导成这一领域的专家，你该怎么教。

具体的方法就是，你每学习一个概念、一个知识点，就要大声说出来。哈哈，在心理讲也可以啦。当然，这个过程中不可以看书本。

当你能完完整整的讲清楚这个概念的时候，说明你真的把这个概念弄懂了。如果讲不好，别人听不懂或是讲了前面忘了后面，说明你学的还欠火候，需要在看书、在理解。

知识的三大结构特点你看懂了吗？三种领域知识的学习方法你学会了吗？学习中要使用“快学8”之前文章介绍的三步式学习法和刻意练习学习法，这些你还记得吗？翻翻“快学8”之前的文章吧。

如果本文对你有一点点帮助的话，请点赞并关注我吧！

最近有为教师小伙伴咨询，希望能够在教学课件PPT制作上有更大的改进，让自己的课件PPT更高大上一些。要达到这个目的并不难。总的来说要让教学课件更高大上其实最主要的途径就是从视觉上来改善，其技巧大致有排版、动画两种。

No1：排版，排版在大方面上来说可以是整个页面的整体排版布局，但是细化下来也可以细分到页面中的文字模块、图表模块以及图片模块的排版。这些模块的排版除了在细节上的优化以外，还可以通过蒙版遮罩、加入图标甚至是布尔运算来设计出更好看的文字或者图片。

No2：动画，这部分对于个人的PPT能力要求比较高，因此在这不是特别推荐。比较动画效果即便要入门其实还是需要花很大的功夫，而且使用的频率其实并不高。

如果只是日常课件的PPT制作，建议从设计感入手来打磨，过多的动画虽然看着似乎高大上，但是如果设计感不够，其实过多堆砌动画效果反而会变得很low。

当然，想要学习让PPT制作得更高大上，其实最快速的办法就是先模仿再创作。无论是PPT排版还是PPT的其他细节打磨，都可以从模仿别人的PPT模板入手，然后再结合PPT制作相关教程，相信会更容易提升PPT的制作能力。

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PPT 对个人的职业生涯影响越来越大，具备良好的 PPT 制作能力，能让你在职场中更容易得到认可。那该如何去学习 PPT 呢？今天跟大家分享一下学习 PPT 的最佳路径。

第一阶段， PPT 小白，首先要了解 PPT 的各菜单功能。

各菜单里的内容和使用方法，都需要熟悉一遍。包括了文件、开始、插入、设计、切换、动画、幻灯片放映、视图、格式这几个主要菜单。

第二阶段，从宏观进行学习。

学习 PPT 也应该和学数学、物理的知识方法是雷同。我们要从宏观上掌握一些概念、原理和套路。

我之前在益策参加了刘哲涛老师的《 用PPT打造强势影响力 》 课程，受益匪浅。这门课程主要是从宏观角度去阐述 PPT 的三个顶级心法。

第三阶段，从微观进行学习。

当掌握了 PPT 的重要原则和原理后，这个时候就需要进行细分学习。

第一个细分方法：按 PPT 结构拆分进行学习。

PPT 封面是担当给观众第一印象的，所以一定要能够足够吸引观众的眼球。而且要和你要展示的内容高度关联。比如科技类 PPT ，从背景、文字和元素都应该让观众感受到科技气息。

PPT 目录要能支撑整份 PPT 的框架，关键词需要归纳到位。比如工作总结，目录要能够承前启后；既有过去一年工作的完成情况，也有明年的工作计划。

PPT 的过渡页是起到内容衔接的作用。能够给听众更好的掌握演讲的节奏，有利于对内容的吸收。

PPT 的内容页，重点是要能够形象立体的表达观点。呈现的内容需要强化论点。

PPT 的末页是要让观者记住你的 PPT 。最后一页也不应该随便打上谢谢两个字。我们应该要把最后一页设计新颖，从而给观众留下深刻的印象。

第二个细分方法：按 PPT 操作分类进行学习。

PPT 的操作大体可以分成以下几大类：排版、动画、采图、文字、图表、配色、切换、逻辑。每个类别还可以再细分出很作制作技巧，都可以在公众号上找到教程推文。

你可以逐类深入学习，掌握各类涵括的操作技巧。

第四阶段，进阶学习。

到了这个阶段，你的学习目标应该是如何提高 PPT的逼格。这就需要不断去练习，不断的提高审美能力和设计能力。

那如何才能提高这方面的能力呢？比较好的方法有：多看 PPT 大神的作品，并尝试拆解和制作；多到一些图片网站和 PPT 模板网站去看高质量的作品。

之前有跟大家推荐过很多不错的网站，在这里再跟大家推荐一遍这两个网站：

1、花瓣网。这个网站定位就是：陪你做生活的设计师。还可以拥有自己的画板。方便个人查看和调取喜欢的作品。

2、PPTSTORE。这个网站上有非常多大神的酷炫 PPT 模板。可以参考学习。

经历了这四个阶段，相信你已经成为了 PPT 大神。让我们一起努力吧！

以上为本期内容，希望你能够喜欢。下期再见！

大家好，我是一水。授之以鱼不如授之以渔，意思是方法很重要。最近倍受人推崇的 “学习力”，意思是学习方法的能力。越来越多人意识到，学具体知识不如学方法。所以今天不跟大家分享 PPT 的具体技巧，而是和大家系统说下学习 PPT 的方法。

我们先掌握了 PPT 的学习方法，然后再按着方法去学习，这样会让我们少走很多弯路。今天主要跟大家分享学习 PPT 的九个套路。

第一，使用新版的 office2016。工欲善其事必先利其器。

第二，熟悉所有 PPT 菜单。要想学会使用一个软件，需先了解这个软件的构成。

第三，避免三大误区。先入为主的思想，会影响你的学习和进步。

第四，按结构分类进行学习。PPT 按结构可以分为五大类。

第五，按操作分类进行学习。主要操作包括以下六大类。

第六，收藏个人素材。可以积累个人素材网站和建立个人素材文件夹。

第七，学会使用神器。 PPT 有很多功能强大的插件和网站。

第八，向 PPT 大神学习。每位 PPT 大神都自己的学习心得，可以多看推文，或者从线上、线下课程学习。

第九，持续进阶自学。学海无涯，学习要想能够上一个台阶，必须不断精进。

以上为本期内容，希望你能够喜欢。下期再见！