Это для тех, кто смеется.
Возможно, вы смеетесь, потому что никогда не слышали слова «алгоритм». Вы можете слегка улыбнуться, потому что думаете, что это название никогда не будет для вас правдой. Вы можете просто надеяться, что я смешной. Какой бы ни была ваша причина, я буду рад вашим отзывам о незавершенной работе. Во-первых, немного контекста:
В d.school мы разрабатываем набор обучающих программ, призванный обеспечить радикальный доступ к новым технологиям, таким как машинное обучение и блокчейн. *
Мы дизайнеры и преподаватели, и мы считаем, что технологии, данные, а также положительные и отрицательные, предполагаемые и непреднамеренные последствия их использования являются критически важным компонентом проектной работы.
Народ, для народа
Чтобы технологии сегодняшнего и завтрашнего дня (а также продукты, опыт и системы, в которые они встроены) представляли всех нас, они должны быть созданы всеми нами.
Неважно, что вы не программист. Важно знать, что вы создаете, для кого это и какие изменения это может вызвать в мире.
Тем не менее, если вы знаете, как работают такие вещи, как алгоритмы машинного обучения или блокчейн, вы можете использовать их в качестве среды в своей работе. Вы сможете лучше представить себе последствия своих замыслов. Вы можете влиять на разговоры о данных и предвзятости.
Нам нужны люди любой расы, пола, социально-экономического положения и дисциплины, способствующие развитию технологий. К лучшему или к худшему, все мы всегда вносим часть себя в свою работу. Наш жизненный опыт, мировоззрение и предубеждения закодированы в том, что мы создаем. Если новые технологии не будут созданы всеми нами, они не будут представлять или служить всем нам в равной степени.
Нам нужно стереть грань между технически изощренным и грамотным по эмодзи.
Как? Убрав технологии с компьютера и создав инструменты для практического обучения. Сделав это чем-то, мы можем манипулировать руками и телом без экранов. Да, в какой-то момент вам нужно перейти к машине, но очень важно отдать предпочтение широкому участию в новых технологиях, а не смекалке.
В d.school мы разрабатываем учебные программы, которые решают ряд неоднозначных задач. Мы уже проводим серию семинаров (совершенно бесплатно для публики, чтобы обеспечить максимальное участие) и более длительные занятия в разработке, которые исследуют пересечение между дизайном и новыми технологиями, такими как блокчейн и машинное обучение. На этих занятиях учащиеся борются со значениями, системами и опытом проектирования, а также изучают некоторые основы самих технологий ... в аналогах. Они предназначены для приветствия, а не для углубленных уроков программирования. Сегодня я хочу узнать ваше мнение об аналоговом инструменте, который мы создавали на одном из наших семинаров и вскоре сделаем доступным для широкой публики.
(Это не система машинного обучения).
В самом простом виде эта колода карт описывает, что могут сделать шесть различных алгоритмов машинного обучения, простым языком и каракулями.
Пока это работает для нас, и мы будем рады вашей точке зрения, когда мы будем развивать ее дальше. Мы используем его вместе с учебным опытом, но думаем, что он может работать и сам по себе. Пожалуйста, оставляйте любые предложения в комментариях. Здесь рады всем техническим специалистам и смайликам. Некоторые конкретные вопросы:
1. Это правильные шесть алгоритмов?
Вы хотите других? Есть ли еще слова типа машинного обучения, по которым вам нужны карточки?
2. Какие еще типы карт вы бы хотели использовать для каждого алгоритма?
Прямо сейчас у нас есть три типа карточек для каждого алгоритма - текстовые объяснения, наброски и вопросы, которые вы, возможно, задаете, которые укажут, что вам нужен этот тип алгоритма. Примеры карточек из реального мира? Другие?
3. Как можно использовать эти карты?
У нас есть занятия, в которых вы разыгрываете разные карты алгоритмов в разные моменты, но мы думаем, что у них есть и другое применение. Считаете ли вы их настольным справочником? Хотите, чтобы они были отдельной игрой?
Заранее благодарим за отзыв. В следующий раз я постараюсь быть смешнее.
Полная колода будет доступна очень скоро. Хотите знать, когда он приземлится? "Подпишите здесь!"
* Некоторые основные определения, если необходимо:
- Машинное обучение (ML): компьютерный код, который выполняет то, что делают люди. Он учится и со временем «становится лучше». Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта (ИИ). Некоторые люди используют эти слова как синонимы. Это просто способ анализа данных.
- Алгоритм: то, что вы используете, чтобы обрабатывать, изменять или находить что-то интересное в ваших данных. В машинном обучении есть множество различных алгоритмов, каждый со своим пугающим названием, которые позволяют взглянуть на данные по-разному.
- Блокчейн: другой способ организации системы. Большинство современных систем (правительства, банки, компании, школы и т. Д.) Централизованы. Блокчейн позволяет использовать децентрализованные системы, которые избавляются от посредников, которые могут замедлять нашу работу или совершать злые дела. Это полезно для тщательного отслеживания данных и транзакций. Больше мой взгляд на блокчейн здесь.
