Семантический поиск
Материал из Поле цифровой дидактики
| Description | |
|---|---|
| Большая языковая модель | LLM — нейросетевые модели, которые позволяют обобщать, понимать и писать тексты на разных языках. Нейросеть выучивает язык во время обучения, при котором ей «показывают» огромное количество художественной литературы, интернет-форумов, энциклопедий и других источников, хорошо представляющих человеческий язык во всем его многообразии. |
| Валерия Морозова | |
| Вероятностное программирование | Вероятностное программирование — способ описания статистических моделей в виде декларативного программного кода, с последующим применением алгоритмов анализа и статистического вывода. Родственно методам Байесовской вероятности. В отличие от классического программирования, конечной целью которого является выполнение программы, вероятностное программирование делает упор на анализе вероятностных программ. Типовой сценарий — описание зависимостей наблюдаемых данных от скрытых параметров в виде программы, после чего используются встроенные алгоритмы для обратного вероятностного вывода значений на входе от известных данных на выходе. |
| Виктория Капранова | |
| Виталий Хабаров | Студент |
| Вольфрам, Стивен | Стивен Вольфрам (англ. Stephen Wolfram, род. 29 августа 1959, Лондон) — британский физик, математик, программист и писатель. Разработчик системы компьютерной алгебры Mathematica и системы извлечения знаний WolframAlpha. |
| Вычислительное мышление | Объединение способностей человека и возможностей вычислительной техники. Способность усиливать свою деятельность, привлекая к себе на помощь программных агентов. Производные понятия - вычислительная наука, вычислительная история. |
| ГАОУ ВО МГПУ | Московский городской педагогический университет |
| ГОСТ Р 59895-2021 | Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология. Настоящий стандарт распространяется на технологии искусственного интеллекта в образовании и устанавливает общие положения и терминологию в этой области. |
| Генеративно-состязательная сеть | Генеративно-состязательная сеть (англ. Generative adversarial network, сокращённо GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы，а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели — создать образцы и отбраковать образцы — между ними возникает антагонистическая игра. |
| Генеративный ИИ естественно-научного контента | Отчётный доклад про проекту Генеративный ИИ естественно-научного контента - «Приоритет - 2030» |
| Генеративный искусственный интеллект | Генеративный искусственный интеллект — это метод машинного обучения, при котором нейросеть изучает массив данных и на основании этих данных создаёт собственный контент. |
| Генеративный искусственный интеллект- новая Черепашка, помогающая думать | Генеративный искусственный интеллект- новая Черепашка, помогающая думать // Выступление - V Международной научной конференции «Современная {цифровая} дидактика» и III Международной конференции «Большие данные в образовании» в качестве эксперта на мини-пленаре «Право и этика искусственного интеллекта». |
| Генерация учебных задач при помощи генеративных моделей | Доклад на конференции, Д.В. Сошников, В.В.Буров, Е.Д. Патаракин // Доклад. ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДИКА ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ VII Международная научная конференция Красноярск, 19-22 сентября 2023 г. |
| Генерировать изображения | Как генерировать изображения при помощи средств генеративного искусственного интеллекта |
| Глубокое обучение | Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – тип машинного обучения. Оно представляет из себя нескольких скрытых слоев искусственных нейронных сетей. Методология глубокого обучения применяет нелинейные преобразования и модельные абстракции высокого уровня на больших базах данных. |
| Граф знаний | Технология семантического поиска. Граф знаний объединяет большой объем общедоступной информации о различных сущностях и их признаках, свойствах и связях между этими сущностями. |
| Игорь Буц | |
| Ильдар | |
| Ирина | Шкуратова Ирина Васильевна |
| Искусственный игровой интеллект | Игровой искусственный интеллект (англ. Game artificial intelligence) — набор программных методик, которые используются в компьютерных играх для создания иллюзии интеллекта в поведении персонажей, управляемых компьютером. Игровой ИИ, помимо методов традиционного искусственного интеллекта, включает также алгоритмы теории управления, робототехники, компьютерной графики и информатики в целом. |
| Искусственный интеллект | Способность компьютера обучаться и выполнять действия свойственные человеческому интеллекту. Автоматизация задач, которые принято считать человеческими: мышление, принятие решений, решение проблем, обучение и т. д. Область исследований, направленная на разъяснение и эмуляцию разумного поведения в терминах вычислительных процессов |
| Как вырастить данные в искусственном сообществе | Для того, чтобы получить данные, можно создать имитационную модель, агенты которой будут имитировать поведение биологическое или социальное поведение животных, людей или организаций. В процессе своих действий агенты будут порождать данные, которые можно собрать и проанализировать.
 |
| Как создать мобильную игру? | Создание игры на телефон |
| Как создать расписание | Приложение, которое помогает правильно распределять свое время |
| Как создать сервис для совместного шопинга | Приложение, где люди могли бы писать свои предпочтения в одежде, стиле, цвете и находить людей с похожими вкусами, искать компанию для шопинга, делиться с другими пользователями новыми образами. |
| Кибернетический манифест | The Cybernetic Manifesto |
| Коннекционизм | Направление ИИ, которое исходит из предположения что ментальные способности человека и, в частности, способность к обучению можно объяснить и имитировать на основе сложноорганизованной сети связанных между собой одинаковых относительно простых элементов (агентов). |
| Ловчаков Максим Геннадьевич | Студент магистратуры МГПУ |
| Маргарита Сидоренко | Преподавательница информатики и технологии, любительница музыки и компьютенрных игр, а также большого количества различной художественной литературы (с упором на фентези и научную фантастику). |
| Мария Федурко | Студент МГПУ, закончила бакалавриат с отличием специальность 44.03.01 (Информатика), учитель информатики в школе |
| Модель | Моде́ль (фр. modèle от лат. modulus «мера, аналог, образец») — система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции. Модель есть абстрактное представление реальности в какой-либо форме (например, в математической, физической, символической, графической или дескриптивной), предназначенное для рассмотрения определённых аспектов этой реальности и позволяющее получить ответы на изучаемые. Система В является моделью системы А для активной системы Q (человека-индивида, коллектива, животного, робота и т. п.), если основанием для ее использования этой активной системой служит ее структурное сходство с моделируемой системой А. |
| Напиши статью о понятии prompt и новой профессии учителя создателя промптов для создания учебных задач | Профессия учителя-создателя промптов: новый подход к обучению |
| Нейроэволюция | Нейроэволюция — это метод машинного обучения, который применяет эволюционные алгоритмы для построения искусственных нейронных сетей. |
| Образовательная робототехника | Робот обычно используется как инструмент, платформа, которую можно использовать для практических исследований, решения проблем, исследовательского обучения, проб и ошибок. Учащиеся могут сотрудничать в группе в рамках проекта или конкретного запроса, используя робота для обоснования абстрактных концепций. Например, концепцию вращения можно изучить через движение робота. В других случаях робот может использоваться больше как коллега, например, в форме знающего коллеги, который помогает студенту, сокурсника или компаньона или даже коллеги, нуждающегося в помощи. В последнем случае учащийся становится учителем для робота-сверстника, а в первом робот-сверстник косвенно принимает на себя роль учителя. |
| Объединение языков многоагентного моделирования в учебном процессе на базе MediaWiki | 18 - 19 МАЯ 2023 Г. ПРЕПОДАВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ - 2023 ИТ-ОБРАЗОВАНИЕ - 2023 https://it-education.ru/ |
| Проект «Мастерская знаний» Института ИИ МГУ | Выступающий - Воронцов Константин Вячеславович, профессор РАН, д.ф.-м.н., Тема выступления — Проект «Мастерская знаний» Краткое содержание:
|
| Профессия учителя-создателя промптов | Ответ ChatGPT на промпт >> Напиши статью о понятии prompt и новой профессии учителя создателя промптов для создания учебных задач |
| Самира Мохаммад | Fullstack разработчик |
| Семантический поиск | Семантический поиск — это технология, которая должна обеспечить более тесное смысловое соответствие между текстом поискового запроса и результатами поисковой выдачи на основе анализа намерений пользователя, осуществляющего поиск, контекста его запроса и взаимосвязи между словами. семантический поиск — это технология, которая использует модель графа знаний и позволяет системам искусственного интеллекта понимать значение сущностей и связей между ними, давая таким образом возможность увеличить точность поиска и степень его персонализации. |
| Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметки | Седьмая книга сочинений Ю. М. Лотмана представляет его как основателя московско-тартуской семиотической школы, автора универсальной семиотической теории и методологии.
|
| Собери перечень информационных компетенций | Кейс сбора компетенций, ожидаемых от школьников в области информационных технологий и искусственного интеллекта |
| Создай онтологию Computer Science | Пример, когда агент использует для представления информации различные способы - текстовое описание + код команд на языке Dot. |
| Создать фантастический мир в Artbreeder | Как создать фантастический мир в среде генеративного искусственного интеллекта. |
| Сообщество разума |
|
| Схема алгоритма для робота-геолога | Схема предложена ChatGPT 3.5 |
| Теорема Байеса | Теорема Байеса (или формула Байеса) — одна из основных теорем элементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Другими словами, по формуле Байеса можно уточнить вероятность какого-либо события, взяв в расчёт как ранее известную информацию, так и данные новых наблюдений. Формула Байеса может быть выведена из основных аксиом теории вероятностей, в частности из условной вероятности. Особенность теоремы Байеса заключается в том, что для её практического применения требуется большое количество расчётов, вычислений, поэтому байесовские оценки стали активно использовать только после революции в компьютерных и сетевых технологиях. На сегодняшний день активно применяется в машинном обучении и технологиях искусственного интеллекта. |
| Хакатон МГПУ 2024 | В Москве пройдет хакатон |
| Цифровая грамотность | Способность читать и писать пользуясь современными цифровыми средствами - данными, языками программирования |
| Чат-бот | Виртуальный собеседник, программа-собеседник, чат бот (англ. chatbot) — программа, которая выясняет потребности пользователей, а затем помогает удовлетворить их. Автоматическое общение с пользователем ведется с помощью текста или голоса. Чат бот ведет коммуникацию от лица компании или бренда с целью упростить онлайн-общение (предоставить актуальную информацию в наиболее оперативные сроки), используется как альтернатива переписке с живым оператором или звонку менеджеру компании. |
