Traduction de «connaissent la conception » (Français → Néerlandais) :

Ensuite ça devient un peu plus sérieux, il y a ce qu'on appelle la CAO/FAO, et tous les ingénieurs qui sont impliqués, ou les scientifiques qui sont impliqués, qui connaissent les propriétés thermiques, connaissent la conception, les interactions atmosphériques, les parachutes, toutes ces choses, travaillent en équipe et conçoivent en fait une ébauche d'engin spatial par ordinateur, pour ainsi dire, pour voir s'il correspond avec nos besoins.
Dan wordt het iets serieuzer en hebben we wat wij noemen de CAD/CAM's (ontwerp en productie m.b.v. computers) en alle ingenieurs die betrokken zijn, of de betrokken wetenschappers, die thermische eigenschappen kennen, weten van ontwerp, interactie met de atmosfeer kennen, parachutes, al dat soort zaken, die ze als een team bestieren en eigenlijk een ruimteschip in een computer bouwen, tot op zekere hoogte, om uit te vinden of het aan onze eisen voldoet.

Les meilleurs amis sont super pour vous emmener à l'aéroport, mais les jeunes de vingt ans qui restent entre gens ayant les mêmes conceptions limitent ceux qu'ils connaissent, ce qu'ils connaissent, comment ils pensent, comment ils parlent, et où ils travaillent.
Beste vrienden zijn goed voor ritjes naar het vliegveld, maar twintigers die een kliek vormen met gelijkgestemde maatjes die ze kennen, wat ze weten, hoe ze denken, hoe ze praten en waar ze werken.

Rien ne peut être plus éloigné du concept de roi-dragon que je propose, qui est exactement le contraire, que les événements les plus extrêmes sont en réalité connaissables et prévisibles.
Ik denk dat niets verder kan afwijken van het drakenkoning-concept, dat in tegenstelling tot de meest extreme incidenten, die feitelijk kenbaar en voorspelbaar zijn.

Jusqu'à peu, ce que nous connaissions du cerveau c'était ce que le cerveau d'autres animaux pouvait faire aussi. Ainsi nous pouvions utiliser des modèles animaux. Nous savions comment les cerveaux voient, et comment ils contrôlent le corps, et comment ils entendent et ressentent. Et tout le projet de compréhension de la façon dont les cerveaux font des choses spécifiquement humaines, apprendre le langage, et les concepts abstraits, et réfléchir aux pensées des autres, est vraiment très nouveau. Et nous ne connaissons pas encore les implications de cette compréhension. C.A. : Alors j'ai encore une dernière question. Il y a ce qu'on appelle le problème épineux de la conscience, qui préoccupe beaucoup de gens. La notion qu'on puisse comprendre pourquoi le cerveau fonctionne, peut-être. Mais pourquoi les gens ressentent-ils des choses ?
Tot voor kort was onze kennis over het brein dingen die elk ander dierlijk brein ook kon doen. Dus we konden het in dierenmodellen bestuderen. We wisten hoe hersenen kijken en hoe ze het lichaam besturen, en hoe ze horen en voelen. En het hele project van begrijpen hoe hersenen de unieke menselijke dingen doen, taal leren, en abstracte concepten, en denken over andermans gedachten, dat is geheel nieuw. En we weten nog niet wat de implicaties zullen zijn van het begrijpen hiervan. C.A.: Ik heb nog een vraag. Er bestaat iets genaamd het moeilijke probleem van bewustzijn, dat veel mensen bezighoudt. Het besef dat je kunt begrijpen waarom een brein werkt, misschien. Maar waarom moet iemand iets voelen?

Mais l'idée ici est que nous allons générer autant de questions que besoin jusqu'à ce que vous ayez compris le concept, jusqu'à ce que vous répondiez à 10 questions sans faute. Les vidéos de la Khan Academy sont ici. Vous avez des indices, les étapes réelles du problème, si vous ne savez pas le résoudre. L'idée ici est plutôt très simple : 10 bonnes réponses d'affilée, et vous passez à la suite. Mais c'est fondamentalement différent de ce qui se passe dans les classes maintenant. Dans une salle de classe traditionnelle, vous avez des devoirs à la maison, des devoirs, des cours, des devoirs, des cours, puis vous avez un contrôle à un instant donné. Et ce contrôle, que vous le réussissiez à 70, 80, 90, ou 95%, la classe passe au chapitre suivant. Et même pour ceux qui le réussissent à 95%, quels étaient les 5% qu'ils ne connaissaient pas ? Peut-être qu'ils ne savaient pas ce qui arrive quand on élève un nombre à la puissance nulle. Ensuite vous construisez sur ces connaissances dans le prochain chapitre. C'est comme si vous appreniez mentalement à faire du vélo, et peut-être que je vous donnerais des cours à l'avance, et que je vous donnerais ce vélo pendant deux semaines. Puis je reviens après deux semaines, et je dis : « Eh bien, voyons voir. Vous avez des problèmes avec le virage à gauche. Vous ne pouvez pas tout à fait vous arrêter. Vous êtes cycliste à 80%. » Donc je tamponne votre front d'un grand C, et ensuite je dis : « Voilà un monocycliste. » Mais aussi ridicule que cela puisse paraître, c'est exactement ce qui arrive dans nos classes en ce moment. L'idée est que vous avanciez rapidement et les bons élèves commencent à échouer soudainement en algèbre et commencent à échouer soudainement en calcul, bien qu'ils soient intelligents, bien qu'ils aient de bons professeurs. C'est généralement parce qu'ils ont des lacunes grosses comme des trous de gruyère qui continuent de s'élargir le long de leurs fondations. Notre modèle consiste à apprendre les maths comme vou ...
Het paradigma is dat we zoveel vragen genereren als jij nodig hebt tot je het concept snapt, tot je er 10 na elkaar goed hebt. Daar zijn de video's van de Khan Academy. Je krijgt tips, de stappen om het vraagstuk op te lossen als je niet weet hoe je het moet doen. Het paradigma is erg eenvoudig: 10 na elkaar goed, op naar de volgende. Het verschilt fundamenteel van wat tegenwoordig in de klas gebeurt. In een traditionele klas krijg je afwisselend huiswerk, lessen, huiswerk, lessen en dan een examen - een momentopname. Of je op dat examen 70 haalt of 80, 90 of 95 procent, de klas gaat door naar het volgende onderwerp. Zelfs voor de leerling die 95 procent haalde, geldt: wat was de 5 procent die hij niet kende? Misschien wist hij niet wat er gebeurt als je iets tot de nulde macht verheft. En dan bouw je daarop verder bij het volgende onderwerp. Dat is alsof je leert fietsen en ik je vooraf les geef, en je dan twee weken lang een fiets geef, en ik dan na twee weken terugkom en zeg: Even kijken. Jij hebt moeite met links afslaan. Je kan niet echt stoppen. Je bent een 80-procent-fietser. Dus zet ik een grote C-stempel op je voorhoofd en zeg ik: Hier is een eenwieler. Hoe belachelijk dat ook klinkt, dat is precies wat er gebeurt in onze klaslokalen tegenwoordig. Het idee is: als je verder doorspoelt en goede leerlingen plots problemen krijgen met algebra, en met analyse, ondanks het feit dat ze slim zijn en goede leerkrachten hebben, dan is het meestal omdat hun basis een Zwitserse kaas met gaten is. Ons model is dus: leer wiskunde zoals je alles leert, zoals je leert fietsen. Blijf op je fiets rijden. Val van die fiets.

Et alors, peut-être que cela changerait le noyau de la conception sur laquelle la société et la connaissance sont basées.
Vervolgens zou dit verandering kunnen brengen in het centrale paradigma waarop onze maatschappij en kennis is gebaseerd.

Entretemps, vous avez vu certains des concepts clé qu’on utilise quand on discute des croyances et de la connaissance.
In de tussentijd heb je enkele van de sleutelconcepten geleerd die we gebruiken wanneer we geloof en kennis bespreken.

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.