Traduction de «connaissance des objets » (Français → Néerlandais) :

Donc, ça m'intéresse beaucoup, depuis le début, comment... Comment notre connaissance des objets et gestes de tous les jours et de l'usage de ces objets, peut être intégrée dans nos interactions avec le monde numérique.
Ik heb dus veel belangstelling vanaf het begin, voor hoe -- hoe onze kennis van alledaagse voorwerpen en gebaren, en hoe we deze voorwerpen gebruiken, kan bijdragen tot onze interactie met de digitale wereld.

Vous pouvez dire Biff a amené la voiture à Chicago mais pas Biff lui a amené la voiture . Vous pouvez dire Sal lui a donné un mal de tête , mais c'est bizarre de dire Sal a donné un mal de tête à Jason . La solution est que ces constructions, malgré leur apparence, ne sont pas synonymes. Si vous regardez au microscope la connaissance humaine, vous verrez qu'il y a une différence subtile dans leur signification. Donc, Donner le X au Y ... cette construction correspond à la pensée, Causer X d'aller à Y . Tandis que Y donner le X correspond à la pensée Causer Y d'avoir X De nombreux éléments peuvent être soumis à chaque construction, un peu comme la figure classique des illusions renversées, dans lesquelles vous pouvez soit vous concentrer sur un objet particulier, dans quel cas vous ne prêtez plus attention à l'espace autour, ou vous pouvez voir les visages dans l'espace vide, dans quel cas vous n'avez plus conscience de l'objet.
Je kan zeggen Jan reed de auto naar Chicago, maar niet Jan reed Chicago de auto . Je kan zeggen Sal bezorgde Jason hoofdpijn maar Sal bezorgde hoofdpijn aan Jason klinkt wat gek. De oplossing is dat deze constructies, ondanks de eerste indruk, niet synoniem zijn. Als je menselijke cognitie onder de microscoop legt, zie je een subtiel verschil in betekenis tussen beide. Dus Geef het X aan de Y -- die constructie stemt overeen met de gedachte Doe X naar Y gaan. Maar Geef de Y het X stemt overeen met de gedachte Zorg dat Y X krijgt. Vele dingen kan je op beide manieren construeren, zoals de klassieke illusies waarbij voor- en achtergrond omwisselen. Ofwel besteed je aandacht aan een bepaald object, waardoor de ruimte eromheen uit je bewustzijn verdwijnt, ofwel zie je de gezichten in de lege ruimte, waarbij het voorwerp uit je bewustzijn verdwijnt.

Démontez-le avec votre enfant, ou envoyez-le dans mon école et nous le démonterons avec lui. Même si vous ignorez la fonction de certains éléments le fait de chercher à quoi ils servent est un excellent exercice pour les enfants car ils se rendent compte qu'ils peuvent démonter les objets, et quelle que soit leur complexité, ils peuvent comprendre certains élements ce qui ensuite leur permet de comprendre le tout. Cela leur donne le sens que les choses sont connaissables.
Haal het samen met je kind uit elkaar, of stuur hem naar mijn school en we halen het samen uit elkaar. Zelfs als je niet weet wat de onderdelen zijn, is uitpuzzelen waar ze voor zijn een goede oefening voor de kinderen om het gevoel te krijgen dat ze dingen uit elkaar kunnen halen, en hoe ingewikkeld ze ook zijn, ze kunnen delen ervan begrijpen en dat betekent dat ze uiteindelijk alle onderdelen kunnen begrijpen. Het is een gevoel van kenbaarheid, dat het mogelijk is iets te weten.

Que se passe-t-il lorsque l'on apprend à un ordinateur à apprendre ? Le technologue Jeremy Howard nous fait part des derniers développements dans le domaine, en plein essor, de l'apprentissage profond, une technique qui donne aux ordinateurs la capacité à apprendre le chinois, à reconnaître des objets sur une photo ou encore à faciliter un diagnostic médical (un outil d'apprentissage profond a été capable, après des heures de visionnage de vidéos sur YouTube, de s'enseigner à lui-même le concept de « chat »). Mettez vos connaissances à jour dans un domaine qui va changer la façon dont les ordinateurs autour de vous se comportent... plus vite que vous ne le pensez.
Wat gebeurt er als we een computer leren leren? Technoloog Jeremy Howard bespreekt enkele verrassende nieuwe ontwikkelingen over het snel evoluerende gebied van 'deep learning', een techniek die computers de mogelijkheid geeft om Chinees te leren, om objecten in foto's te herkennen of om mee te denken bij een medische diagnose. (Eén 'deep learning'-toepassing maakte zich het begrip 'katten' eigen door het bekijken van uren YouTube.) Word bijgepraat over een veld dat de manier waarop computers zich gedragen zal veranderen... waarschijnlijk sneller dan je denkt.

Et laissez moi juste en mentionner deux, rapidement. L'une, tirée du domaine de l'ingénierie, et l'autre du domaine clinique. Dans la perspective de l'ingénierie, nous pouvons nous demander, puisque nous savons que le mouvement est si important pour le système visuel humain si nous pouvons utiliser cela comme recette pour construire des systèmes de vision sur des machines qui peuvent apprendre par elles-mêmes, qui n'ont pas besoin d'être programmées par un programmateur humain. Et c'est ce que nous essayons de faire. Je suis au MIT, au MIT vous devez appliquer tout connaissance fondamentale que vous acquérez. Alors nous sommes en train de créer Dylan, qui est un système informatique avec le but ambitieux de recueillir les données visuelles du même genre que ceux qu'un enfant humain recevrait, et de découvrir de façon autonome quels sont les objets dans ces données visuelles.
Laat me er snel twee noemen. Eén komt uit de techniek en de andere uit de kliniek. Vanuit de invalshoek van de techniek kunnen we vragen: gegeven dat we weten dat beweging zo belangrijk is voor de menselijke verwerking van zicht, kunnen we dit als voorbeeld gebruiken voor het maken van toestellen met een zichtsysteem dat zelf kan leren zonder dat het geprogrammeerd hoeft te worden door een mens? En dat is wat we trachten te doen. Ik zit bij MIT, en daar moet je alle kennis die je opdoet toepassen. Daarom maken we Dylan. Dat is een computationeel systeem met het vooruitstrevende doel visuele invoer te gebruiken van het soort dat menselijke kinderen krijgen en het onafhankelijk te laten ontdekken wat de voorwerpen zijn in die invoer die het ziet.