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
680
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
OpenTalks.AI - Роман Душкин, Использование интеллектуальных агентов для организации персонифицированного обучения.
OpenTalks.AI
February 14, 2019
More Decks by OpenTalks.AI
See All by OpenTalks.AI
OpenTalks.AI - Виктор Лемпицкий, Моделирование 3Д сцен: новые подходы в 2020 году
opentalks
0
500
OpenTalks.AI - Алексей Чернявский, Нейросетевые алгоритмы для повышения качества медицинских изображений
opentalks
0
450
OpenTalks.AI - Александр Громов, Устойчивость нейросетевых моделей при анализе КТ/НДКТ-исследований
opentalks
0
390
OpenTalks.AI - Денис Тимонин, Megatron-LM: Обучение мультимиллиардных LMs при помощи техники Model Parallelism
opentalks
0
540
OpenTalks.AI - Егор Филимонов, Возможности платформы Huawei Atlas и эффективный гетерогенный инференс.
opentalks
0
170
OpenTalks.AI - Александр Прозоров, Референсная архитектура робота сервисного центра в отраслях с изменчивыми бизнес-процессами
opentalks
0
400
OpenTalks.AI - Наталья Лукашевич, Анализ тональности по отношению к компании — с чем не справился BERT
opentalks
0
350
OpenTalks.AI - Константин Воронцов, Фейковые новости и другие типы потенциально опасного дискурса: типология, подходы, датасеты, соревнования
opentalks
0
460
OpenTalks.AI - Дмитрий Ветров, Фрактальность функции потерь, эффект двойного спуска и степенные законы в глубинном обучении - фрагменты одной мозаики
opentalks
0
490
Other Decks in Science
See All in Science
AIPシンポジウム 2025年度 成果報告会 「因果推論チーム」
sshimizu2006
3
560
AkarengaLT vol.41
hashimoto_kei
1
150
チュートリアル:世界モデル
hf149
0
1.9k
機械学習 - K近傍法 & 機械学習のお作法
trycycle
PRO
1
1.6k
(CVPR2026) Back to Basics: Let Denoising Generative Models Denoise
shumpei777
0
220
機械学習 - 決定木からはじめる機械学習
trycycle
PRO
0
1.6k
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
2
1.2k
1. CPC理論の展開と集合的知能モデル(JSAI2026 KS-27 集合的予測符号化と新たな知性の時代)
hayashiyus884
1
300
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
1.2k
白金鉱業Vol.21【初学者向け発表枠】身近な例から学ぶ数理最適化の基礎 / Learning the Basics of Mathematical Optimization Through Everyday Examples
brainpadpr
1
770
次代のデータサイエンティストへ~スキルチェックリスト、タスクリスト更新~
datascientistsociety
PRO
3
46k
第67回コンピュータビジョン勉強会論文紹介「RoboWheel: A Data Engine from Real-World Human Demonstrations for Cross-Embodiment Robotic Learning」
x_ttyszk
0
110
Featured
See All Featured
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
1.1k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.8k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8.2k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
10k
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
250
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
650
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
410
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.3k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
65
57k
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
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