Traduction de «donne un ordinateur et puis on vous expulse » (Français → Néerlandais) :

Pour une raison quelconque, il n´y a pas un programme d'étude spécifique, il n´y a pas de formation de base. En gros, on vous donne un ordinateur et puis on vous expulse du nid. Et comment on est censé apprendre tout ça ? Par simple osmose. Personne ne s'assied à côté de vous et vous dit : « Voilà comment ça marche. » Donc, aujourd´hui je vais vous dire 10 choses que vous pensiez que tout le monde savait, mais qu'en réalité, ils ne savent pas.
Daarvoor bestaat geen standaard leerplan. Er is geen starterscursus. Ze geven je gewoon je computer en gooien je in het diepe. Hoe moet je dit soort dingen leren? Door osmose. Niemand komt bij je zitten en zegt hoe het werkt. Vandaag vertel ik jullie 10 dingen, die je, ten onrechte, bekend veronderstelt.

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.

Ne touchez pas à mes cheveux, surtout. (Rires) Vous ne pouvez pas me mettre une vidéo de moi devant les yeux et penser que je ne vais pas toucher ma coiffure. (Rires) OK. Donc je les ai fait s'assoir et leur ai donné un verre d'eau, Et après les politesses ils ont dit Croyez vous que Dieu vous aime de tout son coeur ? J'ai pensé Et bien, bien sûr je crois en Dieu, mais je n'aime pas ce mot, coeur , car ça anthropomorphise Dieu, et je n'aime pas le mot il , car ça sexualise Dieu Mais je ne voulais pas débattre de sémantique avec eux, donc, après un long silence gêné, j'ai dit Oui, je me sens aimée. Ils se sont regardés et ont souri, j'avais donné la bonne réponse. Puis ils ont dit Croyez-vous que nous sommes tous frères et soeurs sur cette planète ? J'ai répondu Oui, je le pense, oui , et j'étais contente d'avoir eu une question à laquelle je pouvais répondre si rapidement.
Moet mijn haar niet aanraken, dat is het. (Gelach) Je kunt me geen video van mezelf voorhouden en verwachten dat ik mijn haar niet ga schikken. (Gelach) OK. Dus ik vroeg ze te gaan zitten en haalde water voor ze, en na wat beleefdheden zeiden ze, Geloof je dat God van je houdt met heel zijn hart? En ik dacht, Wel, natuurlijk geloof ik in God, maar weet je, ik hou niet van dat woord, hart, omdat het God antropomorfiseert, en ik hou ook niet van dat woord, zijn, omdat het aan God een geslacht toekent. Maar ik wilde geen semantische discussie met deze jongens, dus na een hele lange, oncomfortabele pauze, zei ik, Ja, ja, dat geloof ik. Ik voel mij erg geliefd. En ze keken elkaar aan en glimlachten, alsof dat het juiste antwoord was. En toen zeiden ze, Geloof je dat we allen broeders en zusters zijn op deze planeet? En ik zei, Ja, dat geloof ik. Ja, dat wel. En ik was zo opgelucht dat dit een vraag was waarop ik zo vlug kon antwoorden.

Je leur ai donné un ordinateur avec un logiciel de reconnaissance vocale et je leur ai dit, « Répétez la phrase jusqu'à ce que l'ordinateur écrive ce que vous dites. » (Rires) C'est ce qu'ils ont fait et regardez cette vidéo.
Ik gaf ze een computer met spraakherkenning. Ik zei: Blijf er net zo lang tegen praten, tot hij typt wat je zegt. (Gelach) Dat deden ze. Kijk hier maar eens naar.

Et je suis allé voir les informaticiens d'ici et un type sympa a réparé mon ordinateur, et puis il m'a demandé, Que faites-vous ici? et je lui ai répondu Je joue du violoncelle et je chante aussi un peu, et il m'a dit Oh! Il m'arrive aussi de jouer du violoncelle. Et je lui ai dit, Ah oui, vraiment? Quoi qu'il en soit, vous allez vous régaler, parce qu'il est fantastique, et il se nomme Mark. (Applaudissements) Je suis aussi accompagnée par mon complice, Thomas Dolby.
Ik stapte naar de IT-mannen hier. Een meneer herstelde mijn computer, en toen zei hij: Wat doe je hier? Ik zei: Ik speel cello en ik zing een beetje. Hij zei: Oh, ik speel ook zo'n beetje cello. Ik zei: Echt waar? Dus hier is een traktatie, want hij is fantastisch, en zijn naam is Mark. (Applaus) Ik krijg begeleiding van mijn wapenbroeder, Thomas Dolby.

L'important c'est que nous pouvons l'écrire dans un langage de haut niveau. Un magicien de l'informatique peut écrire ceci. Il peut être compilé en zéros et en uns et prononcé par un ordinateur. C'est ce qui rend les ordinateurs puissants: ces langages de haut niveau qui peuvent être compilés. Je suis donc ici pour vous dire que vous n'avez pas besoin d'un ordinateur pour avoir une formule magique. En fait, ce que vous pouvez faire au niveau moléculaire c'est que si vous encodez de l'information -- vous codez une formule magique ou un programme avec des molécules -- la physique peut ensuite directement interpréter cette information et exécuter un programme. C'est ce qui se passe dans les protéines. Quand cette séquence d'acides aminés est prononcée avec des atomes, ces petites lettres sont collantes l'une pour l'autre. Elle s'effondre pour former une forme en 3D, ce qui la transforme en une nanomachine capable de couper de l'ADN. La chose intéressante est que si vous changez la séquence, vous changez aussi le pliage en trois dimensions. Ce qui donne une agrafeuse à ADN à la place. Ce sont le genre de de programmes moléculaires que nous voulons être capable d'écrire, mais le problème est que nous ne connaissons pas le langage machine des protéines; nous n'avons pas de compilateur pour les protéines. J'ai donc rejoint un groupe de personnes qui essayent de créer des formules magiques moléculaires en utilisant de l'ADN. Nous utilisons de l'ADN parce que c'est moins cher. C'est plus facile à manipuler. C'est quelque chose que nous comprenons vraiment bien. En fait nous le comprenons si bien que nous pensons pouvoir écrire des langages de programmation pour l'ADN et avoir des compilateurs moléculaires.
Het belangrijkste is dat we kunnen programmeren in een high-level taal. Een computergoochelaar kan dit schrijven. Het kan worden samengesteld -- in nullen en enen -- en uitgesproken door een computer. En dat maakt computers krachtig: deze high-level talen die kunnen worden opgesteld. En ja, ik ben hier om te vertellen, dat je geen computer nodig hebt om een spreuk uit te voeren. In feite, wat je kunt doen op moleculair niveau is dat als je informatie codeert-- je codeert een spreuk of een programma als moleculen -- dan kan de natuurkunde die informatie direct interpreteren en uitvoeren. Dat gebeurt ook in eiwitten. Wanneer de aminozuurvolgorde wordt uitgesproken als atomen, plakken deze kleine letters aan elkaar. Het vouwt zich in een driedimensionale vorm die het verandert in een nanomachine die DNA knipt. En het interessante is dat als je de volgorde verandert, je het driedimensionale vouwen verandert. Je krijgt nu een DNA-nietmachine. Dit zijn het soort moleculaire programma's die we willen schrijven, maar het probleem is, we kennen niet de machinetaal van de eiwitten; we hebben geen samensteller voor eiwitten. Dus kwam ik bij een groeiende groep mensen die pogen moleculaire spreuken met DNA te maken. We gebruiken DNA, omdat het goedkoper is. Het is gemakkelijker te hanteren. Het is iets dat we heel goed begrijpen We begrijpen het zo goed dat we nu kunnen beginnen met maken van programmeertalen voor DNA en we hebben moleculaire samenstellers.

J’ai les données. Je vais vous en montrer un extrait, «De la Conception à la Naissance». (Musique) Texte Vidéo : « De la Conception à la Naissance » Ovocyte Spermatozoïdes Ovule inséminé 24 Heures : Première division du bébé L’ovule fertilisé se divise quelques heures après la fusion… Et se divise à nouveau toutes les 12 à 15 heures. Jeune Embryon La vésicule vitelline alimente toujours le bébé. 25 jours : Développement des cavités du cœur 32 jours : Développement des bras et des mains 36 jours : Apparition des premières vertèbres Ces semaines-là sont la période de développement la plus rapide du fœtus. Si le fœtus continuait à grandir à cette vitesse pendant neuf mois, il deviendrait un bébé d'une tonne et demie. 45 Jours Le cœur de l’embryon bat deux fois plus vite que celui de la mère. 51 Jours 52 Jours : Développement de la rétine, du nez et des doigts Le mouvement continu du fœtus dans le ventre est nécessaire pour la croissance musculaire et squelettique. 12 semaines : pas d’organe sexuel -- fille ou garçon, on ne sait pas encore 8 Mois Accouchement : la phase d’expulsion Le moment de la naissance (Applaudissements) Alexander Tsiaras : Merci. Mais vous voyez, quand vous commencez à travailler sur ces données, c’est assez spectaculaire. En continuant à faire des scanners l’un après l’autre, en travaillant sur ce projet, en regardant ces deux cellules toutes simples qui ont cette espèce d’incroyable mécanisme qui par magie deviendra une personne. En continuant à travailler sur ces données, en observant des petits morceaux du corps, ces petits morceaux de tissu qui étaient un trophoblaste venant d’un blastocyste, qui tout à coup se creuse un chemin dans l’utérus, en se disant, « Je suis là pour rester ». Tout à coup, en conversant et en communiquant avec les œstrogènes, la progestérone, en disant, « Je suis là pour rester, plantez-moi » en construisant cet incroyable fœtus tri-linéaire qui devient, en 44 jours, quelque chose que vous pouvez reconnaître, puis en 9 ...
Ik kreeg de gegevens. Ik zal jullie een voorbeeld laten zien van dat stuk: Van conceptie tot geboorte . (Muziek) Videotekst: Van conceptie tot geboorte Eicel Sperma Bevrucht ei 24 uur: eerste deling van de baby De bevruchte eicel deelt een paar uur na de versmelting ... en deelt opnieuw om de 12 tot 15 uur. Het embryo in een vroeg stadium De dooierzak voedt de baby nog steeds. 25 dagen: de hartkamer ontwikkelt zich 32 dagen: de armen en handen ontwikkelen zich 36 dagen: begin van de primitieve wervels Deze weken zijn de periode van de snelste ontwikkeling van de foetus. Als de foetus negen maanden op deze snelheid zou blijven groeien, zou hij 1,5 ton wegen bij de geboorte. 45 dagen Het hart van het embryo klopt twee keer zo snel als dat van de moeder. 51 dagen 52 dagen: de ontwikkeling van het netvlies, neus en vingers De voortdurende beweging van de foetus in de baarmoeder is noodzakelijk voor de groei van de spieren en het skelet. 12 weken: neutraal geslacht -- we weten nog niet of het een meisje of een jongen wordt. 8 maanden Bevalling: het moment van de uitdrijving Het moment van de geboorte (Applaus) Alexander Tsiaras: Dank je wel. Maar zoals je kunt zien, wanneer je daadwerkelijk gaat werken aan deze gegevens is het vrij spectaculair. We bleven meer en meer scannen en werken aan dit project. We observeerden deze twee eenvoudige cellen die een ongelooflijke machinerie hebben en uiteindelijk een mens worden. Terwijl we bleven werken aan deze gegevens en kleine clusters van het lichaam observeerden, kleine stukjes weefsel: een trofoblast die loskomt van een blastocyst, en zich plots ingraaft in de zijkant van de baarmoeder en zegt: Ik ga hier nooit meer weg. Het spreekt en communiceert met de oestrogenen, de progesteronen: Ik ga hier niet meer weg, plant me. Het bouwt een ongelooflijke trilineaire foetus die binnen de 44 dagen iets wordt dat je kunt herkennen, en vervolgens op negen weken echt een kleine mens vormt. Het wonder van deze informatie: hoe komt het da ...

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.

Je dis cela parce que combien de fois dans ma vie me suis-je dit : Oh, dans 10 ans, ceci va se produire , et puis les 10 années passent, Puis vous vous dites : C'est pour dans 5 ans , et les 5 années passent. Je dis donc cela en ayant un peu l'impression d'y êtres allé à de nombreuses reprises. L'une des mes phrases qui est la plus citée, dans tout ce que j'ai dit, c'est : L'informatique n'est pas une question d'ordinateurs . Au début, ça n'a pas eu beaucoup de retentissement, et puis ça a commencé à prendre. Ça a pris parce que les gens ont compris que le médium n'était pas le message.
Dat zeg ik omdat ik in mijn leven heel vaak heb gezegd: Over 10 jaar gebeurt het volgende , en vervolgens is het 10 jaar later. Dan: Over 5 jaar gebeurt dit. Vervolgens is het 5 jaar later. Ik vertel dit omdat ik meerdere keren het gevoel heb gehad dat ik iets al had meegemaakt. Een van mijn uitspraken die het vaakst is geciteerd, is dat computerwetenschap niet over computers gaat. In het begin werd dit niet serieus genomen, maar later wel. Dit gebeurde omdat men zich realiseerde dat het medium niet de boodschap is.

En fait, Shannon nous a ammené dans les années 40, d'ici a ici: du téléphone qui était un simple haut parleur dont la qualité se dégrade avec la distance à Internet. Et il a prouvé le premier théorème sur les seuils, qui montre que si une information est additionnée puis retranchée à une porteuse, on peut calculer de façon exacte avec des instruments inexacts. Et c'est ça qui a donné Internet. Von Neumann, dans les années 50, a fait la même chose pour le calcul numérique. il a montré qu'on peut avoir un ordinateur imparfait, mais qu'en restaurant sa configuration, il peut être rendu parfait. Ce fut le dernier ordinateur analogique à MIT: un analyseur différentiel, qui, plus il était utilisé, plus il donnait une réponse fausse. Après Von Neumann, nous avons eu les Pentium, ou le milliardieme transisteur, est aussi fiable que le premier.
Welnu, Shannon bracht ons in de jaren 40 van een telefoon in de vorm van een draad die met toenemende afstand slechter werd, naar het internet. Hij bewees de eerste drempelstelling: als je informatie toevoegt en er een signaal van maakt, kun je perfect rekenen met een imperfect apparaat. Zo kregen we het internet. Von Neumann deed in de jaren 50 hetzelfde voor de informatica. Hij toonde aan dat je een onbetrouwbare computer perfect kunt maken. Dit was de laatste analoge computer op MIT. een differentiële analysator die slechter functioneerde naarmate je hem langer liet draaien. een differentiële analysator die slechter functioneerde naarmate je hem langer liet draaien. Na Von Neumann hebben we de Pentium, waarbij de miljardste transistor even betrouwbaar is als de eerste.