当你的学习效率战胜了「 遗忘曲线 」之后，关于跨领域学习的技巧

Infinite Learner 无尽学习者每天都在跟「 遗忘曲线 」斗争。

Infinite Learner 无尽学习者是这样的：

保持好奇心，以开放的心态，持续学习，而且是自学，可以是任何领域的知识、技能。

def Learning (  ):

「 一万小时定律 」是作家格拉德威尔在《异类》一书中指出的定律。

“人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成世界级大师的必要条件。”

「 刻意练习 」是对于「 一万小时定律 」的解释和补充。只有经过正确的方法练习才能够做到真正的刻意练习从而达到大师的水平。

我们回想下大学的学习，每天学习5小时，1周学习30小时，1年就是1500小时，获得一个学位，需要4年，大约6000个小时的上课和学习时间。

要达到10000小时的要求，我们需要上2次大学……

但是别忘了，人类大脑对新事物遗忘的规律「 遗忘曲线 」，我们在学习新知识的时候还会忘记旧知识。设初次学习新知识后经过了x小时，那么对该知识的「 记忆率 」y近似地满足

y=1-0.56x^0.06

下面计算下若干小时后，对该知识的记忆率：

1小时后，0.43999999999999995

24小时后，0.3223573978050044

1周后，0.23843568848903007

1月后，0.17238151262537404

1年后，0.03931489291326595

10000小时后，0.0268315359003497

从以上可看到，1年后，我们基本遗忘了。所以如果花费了大量的学习时间，比如8年，学一个领域的知识，那我们能记得住8年前所学习到的知识吗？

如果有一种技术，让我们只需要1年，即可学会8年的知识，甚至时间更短，比如只需要「 1秒钟即可共享全人类的知识 」（奇葩说第5季17期议题）。

回到问题的本质，如果我们可以提高「 学习效率 」，并把记忆率控制得足够大，这个知识就是我们自己的，约等于我们的「 能力 」。

return 「 30天AI训练营 」

MixLab据此制定了一个学习计划，「 30天AI训练营 」，整个系列共分成4次课，线下提供「 指南 」性质的交流活动，线上进行练习、解答。

每一期「 30天AI训练营 」都会选择一个主题题材，本期是「 美食 」，以项目实战为主线，贯穿技术栈、产品设计、商业设计等内容。

在这里介绍下本系列课程内容：

【项目实战】

采用30-50人的小班授课，持续四周，每周一节线为期半天下实战课程，以项目的形式将理论知识嵌入。帮助各位在为期30天的AI训练营结束后能掌握基本AI入门知识，并有自己的作品。

【系统知识课程】

20节精华练习内容+不同难度作业+老师持续一个月的答疑改作业服务，期间有助教会辅助各位进行答疑。

【最新活动通知】

「 30天AI训练营 」第1期第4次课，仅供学员群成员参与。

我们会用半天时间，重点介绍如何把一个想法/产品上线成APP供用户使用。

主要涉及后端Flask、前端微信小程序。

同时针对每组的主题制定技术路线，复习整个系列的内容、现场解答学习问题等。

扫码联系工作人员了解详情。

   关于MIXLAB

MIXLAB 无界社区是一所面向未来的实验室，它提倡“跨界创新，开放成长”的理念。

——跨界 开放 互助 学习 思维 创新。

目前社区汇集了25000+跨学科人群，主要来自GoogleBrain、微软、华为、阿里鲁班、腾讯、旷视、三角兽、物灵科技、众安保险、美团、360等科技人才、设计师及CEO和投资人；

高校分布MIT、Oxford、Cambridge、CMU、UoM、清华、北大、复旦、上交大、同济等学生及教师群体；

学科跨越机器学习、自然语言处理、量化交易、物联网、区块链、前端、后端、产品经理、UI设计、建筑设计、服装设计、珠宝设计、音乐、艺术等。

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