Искусственный Интеллект / Artificial IntelligenceРоман ДушкинВведение в историю и технологии искусственного интеллекта.
Introduction into history and technologies of artificial intelligence.
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial IntelligenceРоман ДушкинГостевая лекция по истории, современным технологиям и достижениям, мифам и предубеждениям и, наконец, будущему Искусственного Интеллекта, прочитанная для студентов 2-го курса направления «Технология транспортных процессов» Санкт-Петербургского Государственного Архитектурно-Строительного Университета.
Guest lecture on history, modern technologies and achievements, myths and prejudices, and, at least, the future of Artificial Intelligence, which was delivered to second grade students of «Transportation processes technology» branch of Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering.
Модель семантической сети. Виды памяти и связь с представлением знанийtesterprop509Модель семантической сети — это способ представления знаний в виде графа, где узлы представляют понятия (концепты или объекты), а рёбра — отношения между ними. Эта модель используется в когнитивных науках, искусственном интеллекте и компьютерных науках для структурирования знаний так, чтобы можно было эффективно извлекать, обрабатывать и анализировать информацию.
Основные принципы модели семантической сети
Концепты:
Узлы семантической сети представляют собой понятия, такие как объекты, события или абстрактные идеи. Например, узлы могут обозначать "собака", "животное", "лает".
Отношения:
Рёбра, соединяющие узлы, указывают на различные виды отношений между концептами. Это могут быть:
Таксономические отношения (иерархические), например, "собака — это животное".
Ассоциативные отношения, например, "собака лает" или "у собаки есть хвост".
Типы рёбер могут задаваться в зависимости от характера семантики — принадлежность к классу, действие, свойство и т.д.
Наследование признаков:
Семантические сети позволяют наследовать свойства через иерархию. Например, если "собака" связана с "животным", то свойства животных (например, способность двигаться) могут быть автоматически приписаны "собакам".
Новый взгляд на визуализацию информацииДзвенислава НоваківськаThis article gives overview of infographic as new media instrument for information visualization.
Путь Апгрейда. Методы усиления интеллектаMikhail KryzhanovskiyПрезентация тренинг-центра Путь Апгрейда для 11-го заседания Клуба Инноваторов Санкт-Петербурга
Рашид Юсупов: Системно-векторная психологияIlia MalkovИсследования мозга подтверждают системно-векторную психологию.
"Генетическая изменчивость мозга колоссальна. Размеры одних и тех же полей – зрительных, например, или слуховых – различаются от человека к человеку в десятки раз. И вот представьте: у Вас, допустим, зрительные поля в десять раз меньше, чем у соседа, и, как Вы ни старайтесь, художником Вам не быть. Зато у Вас, возможно, развиты слуховые поля, и тогда Вы – прекрасный музыкант или композитор. […] Ожидать, что Вы наймёте сто человек воспитателей и после этого получите умницу, бессмысленно. Получите такого же точно козла, который запрограммирован родительскими генами. Воспитанием можно развить уже имеющееся, но нельзя создать.
социальные архитектурыTWICE digital agencyКак использовать теорию на практике? Почему нужно учить "матчасть"? Как связан маркетпнг в digital c основополагающими теориями в психологии и социологии?
Искусственный Интеллект / Artificial IntelligenceРоман ДушкинВведение в историю и технологии искусственного интеллекта.
Introduction into history and technologies of artificial intelligence.
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial IntelligenceРоман ДушкинГостевая лекция по истории, современным технологиям и достижениям, мифам и предубеждениям и, наконец, будущему Искусственного Интеллекта, прочитанная для студентов 2-го курса направления «Технология транспортных процессов» Санкт-Петербургского Государственного Архитектурно-Строительного Университета.
Guest lecture on history, modern technologies and achievements, myths and prejudices, and, at least, the future of Artificial Intelligence, which was delivered to second grade students of «Transportation processes technology» branch of Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering.
Модель семантической сети. Виды памяти и связь с представлением знанийtesterprop509Модель семантической сети — это способ представления знаний в виде графа, где узлы представляют понятия (концепты или объекты), а рёбра — отношения между ними. Эта модель используется в когнитивных науках, искусственном интеллекте и компьютерных науках для структурирования знаний так, чтобы можно было эффективно извлекать, обрабатывать и анализировать информацию.
Основные принципы модели семантической сети
Концепты:
Узлы семантической сети представляют собой понятия, такие как объекты, события или абстрактные идеи. Например, узлы могут обозначать "собака", "животное", "лает".
Отношения:
Рёбра, соединяющие узлы, указывают на различные виды отношений между концептами. Это могут быть:
Таксономические отношения (иерархические), например, "собака — это животное".
Ассоциативные отношения, например, "собака лает" или "у собаки есть хвост".
Типы рёбер могут задаваться в зависимости от характера семантики — принадлежность к классу, действие, свойство и т.д.
Наследование признаков:
Семантические сети позволяют наследовать свойства через иерархию. Например, если "собака" связана с "животным", то свойства животных (например, способность двигаться) могут быть автоматически приписаны "собакам".
Новый взгляд на визуализацию информацииДзвенислава НоваківськаThis article gives overview of infographic as new media instrument for information visualization.
Путь Апгрейда. Методы усиления интеллектаMikhail KryzhanovskiyПрезентация тренинг-центра Путь Апгрейда для 11-го заседания Клуба Инноваторов Санкт-Петербурга
Рашид Юсупов: Системно-векторная психологияIlia MalkovИсследования мозга подтверждают системно-векторную психологию.
"Генетическая изменчивость мозга колоссальна. Размеры одних и тех же полей – зрительных, например, или слуховых – различаются от человека к человеку в десятки раз. И вот представьте: у Вас, допустим, зрительные поля в десять раз меньше, чем у соседа, и, как Вы ни старайтесь, художником Вам не быть. Зато у Вас, возможно, развиты слуховые поля, и тогда Вы – прекрасный музыкант или композитор. […] Ожидать, что Вы наймёте сто человек воспитателей и после этого получите умницу, бессмысленно. Получите такого же точно козла, который запрограммирован родительскими генами. Воспитанием можно развить уже имеющееся, но нельзя создать.
социальные архитектурыTWICE digital agencyКак использовать теорию на практике? Почему нужно учить "матчасть"? Как связан маркетпнг в digital c основополагающими теориями в психологии и социологии?
5. Реакция на потоки информации
Адекватная Неадекватная
Структурирование Накопление и
и селекция вытеснение
6. Основоположники идеи
Тони Бьюзен
Александр Романович Лурия психолог, автор методики запоминания,
советский психолог, основатель
творчества и организации мышления —
отечественной нейропсихологии
«интеллект-карты» (mind maps). Автор и
соавтор более 100 книг.
12. Восприятие текста
Прочитайте эти предложения в быстром темпе.
По рзелульаттам илссеовадний одонго анлигйсокго
унвиертисета, не иеемтзанчнеия, в кокам пряокде
рсапожолены бкувы в солве. Галвоне, чотбыпреавя и
пслоендяя бквуы блыи на мсете. Осатьлыне бкувы
мгоут селдовтаьв плоонм бсепордяке, все-рвано
ткест чтаитсея без побрелм. Пичрионйэгото ялвятеся
то, что мы не чиатем кдаужю бкуву по отдльенотси, а
всесолво цликеом...
24. Яркий образ - лучше текста
«Только адекватность
приложения внутренних
ресурсов субъекта может
способствовать
реализации задачи
вычленения твердого
тела из жидкой среды»
#7: Как справляться с агрессивным потоком атакующей информации? Как тратить на обработку информации минимум времени и сил? Как превратить умение быстро и эффективно обрабатывать поступающую информацию (и принимать на ее основе правильные решения) в свое главное конкурентное преимущество в век нас со всех сторон информации?