Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
OpenTalks.AI - Роман Душкин, Использование инте...
Search
OpenTalks.AI
February 14, 2019
Science
0
640
OpenTalks.AI - Роман Душкин, Использование интеллектуальных агентов для организации персонифицированного обучения.
OpenTalks.AI
February 14, 2019
Tweet
Share
More Decks by OpenTalks.AI
See All by OpenTalks.AI
OpenTalks.AI - Виктор Лемпицкий, Моделирование 3Д сцен: новые подходы в 2020 году
opentalks
0
490
OpenTalks.AI - Алексей Чернявский, Нейросетевые алгоритмы для повышения качества медицинских изображений
opentalks
0
430
OpenTalks.AI - Александр Громов, Устойчивость нейросетевых моделей при анализе КТ/НДКТ-исследований
opentalks
0
370
OpenTalks.AI - Денис Тимонин, Megatron-LM: Обучение мультимиллиардных LMs при помощи техники Model Parallelism
opentalks
0
510
OpenTalks.AI - Егор Филимонов, Возможности платформы Huawei Atlas и эффективный гетерогенный инференс.
opentalks
0
150
OpenTalks.AI - Александр Прозоров, Референсная архитектура робота сервисного центра в отраслях с изменчивыми бизнес-процессами
opentalks
0
380
OpenTalks.AI - Наталья Лукашевич, Анализ тональности по отношению к компании — с чем не справился BERT
opentalks
0
340
OpenTalks.AI - Константин Воронцов, Фейковые новости и другие типы потенциально опасного дискурса: типология, подходы, датасеты, соревнования
opentalks
0
440
OpenTalks.AI - Дмитрий Ветров, Фрактальность функции потерь, эффект двойного спуска и степенные законы в глубинном обучении - фрагменты одной мозаики
opentalks
0
470
Other Decks in Science
See All in Science
Machine Learning for Materials (Challenge)
aronwalsh
0
360
サイコロで理解する原子核崩壊と拡散現象 〜単純化されたモデルで本質を理解する〜
syotasasaki593876
0
110
学術講演会中央大学学員会府中支部
tagtag
0
320
機械学習 - DBSCAN
trycycle
PRO
0
1.2k
NASの容量不足のお悩み解決!災害対策も兼ねた「Wasabi Cloud NAS」はここがスゴイ
climbteam
1
210
baseballrによるMLBデータの抽出と階層ベイズモデルによる打率の推定 / TokyoR118
dropout009
2
610
Vibecoding for Product Managers
ibknadedeji
0
100
サイゼミ用因果推論
lw
1
7.6k
「美は世界を救う」を心理学で実証したい~クラファンを通じた新しい研究方法
jimpe_hitsuwari
1
170
Masseyのレーティングを用いたフォーミュラレースドライバーの実績評価手法の開発 / Development of a Performance Evaluation Method for Formula Race Drivers Using Massey Ratings
konakalab
0
210
Optimization of the Tournament Format for the Nationwide High School Kyudo Competition in Japan
konakalab
0
120
Cross-Media Technologies, Information Science and Human-Information Interaction
signer
PRO
3
31k
Featured
See All Featured
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.9k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.5k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
13k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.2k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
161
23k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
116
20k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.6k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
84
9.3k
Transcript
для организации персонифицированного обучения ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ Д у ш
к и н Р о м а н А г е н т с т в о И с к у с с т в е н н о г о И н т е л л е к т а + 7 ( 9 0 9 ) 6 9 5 - 4 1 - 3 8 d r v @ a i a g e n c y. r u
ЭТА ПРЕЗЕНТАЦИЯ Эту презентацию можно получить прямо сейчас, попросив её
у моей ИИ-ассистентки Натали в Телеграме: @ai101CourseBot
ЦЕЛЬ Представить экспертному сообществу описание решения АИИ по организации персонифицированного
обучения
ПРИМЕР ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АГЕНТА В ОБРАЗОВАНИИ Натали — это чат-бот, который
ассистирует преподавателю на курсах по Искусственному Интеллекту
ПРИМЕР ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АГЕНТА В ОБРАЗОВАНИИ Переписка с Натали накануне мероприятия:
ПРИМЕР ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АГЕНТА В ОБРАЗОВАНИИ Некоторые технические параметры: • Возраст:
1 год и 3 месяца • Количество правил: ~ 2000 • Количество проведённых диалогов: ~ 1000 • Рекорд по количеству реплик: 104 • Ежедневная разметка реплик • Еженедельная перетренировка
ГДЕ УЖЕ РАБОТАЮТ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ АГЕНТЫ • Телешкола teleschool.me • Три
курса (готовится четвёртый) • Разгрузка преподавателя: • 100 студентов одновременно на пике • Преподаватель тратил 2 часа времени в день
ЭВОЛЮЦИЯ ИНТЕРФЕЙСОВ Команд- ная строка Графи- ческий Разго- ворный Нейро-
интер- фейс
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АГЕНТ • Разговорный интерфейс • Неограниченное число одновременных пользователей
• Возможность работы в разных мессенджерах • Ответы на типовые вопросы • Постоянное обучение в процессе общения • Адаптивный подход к каждому студенту
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС
ИНИЦИИРОВАНИЕ • Представление преподавателя и самого ИА • Описание курса
• Логистика курса • Как задавать вопросы и получать на них ответы
ЗАВЕРШЕНИЕ • Подведение итогов • Оценка студента • Некоторая статистика
• Дополнительные материалы и напутствия
ОБЩЕНИЕ ИА СО СТУДЕНТОМ • Периодическая отправка материалов курса •
Сдача и оценка теста • Ответы на вопросы • Прогресс и статистика
ОТВЕТЫ СТУДЕНТА • Некорректная фраза или не вопрос • Отвлечённый
вопрос на произвольную тему • Вопрос по теме курса, на который ИА знает ответ • Вопрос по теме курса, на который ИА не знает ответа
ПРОЦЕСС ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
СТРУКТУРА ИА • Интерфейс пользователя • Интерфейс инженера по знаниям
• Модуль распознавания смысла • Модуль распознавания эмоциональной нагрузки • Модуль обучения • Модуль генерации ответа • Контекст • База знаний
ОТЗЫВЫ И ВПЕЧАТЛЕНИЯ • Повышение интереса у студентов • Многие
студенты любят общаться с ботом • С каждым коммуникативным актом бот становится умнее
ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ Интеллектуальные агенты: • облегчают труд преподавателя •
облегчают общение со студентами • повышают вовлечённость студентов • постоянно обучаются
None