Vertaling van "laboratoires en ligne et utiliser le potentiel des ordinateurs " (Frans → Nederlands) :

Nous pouvons faire cela à travers des laboratoires en ligne et utiliser le potentiel des ordinateurs pour construire ces laboratoires en ligne.
We kunnen dit doen via online labs die we bouwen met behulp van rekenkracht.

Ces gars là on fait fortune en ligne, mais par des moyens illégaux, en utilisant par exemple des chevaux de Troie bancaires, pour voler de l’argent sur nos comptes bancaires, pendant nos opérations en ligne, ou avec des enregistreurs de frappe, pour récupérer des informations sur nos cartes bancaires, pendant que nous achetons en ligne à partir d’un ordinateur infecté.
Deze jongens maken hun fortuin online, maar ze maken het met illegale middelen zoals Trojaanse paarden om geld te stelen van onze bankrekeningen terwijl we online bankieren, of met keyloggers om onze kredietkaartinformatie te kopiëren terwijl we online winkelen vanaf een geïnfecteerde computer.

Et bien, l'ordinateur l'avait vu, et en fait, il l'a vu chez un sujet sur trois. On peut donc partir d'un visage anonyme, en ligne ou hors ligne, et on peut utiliser la reconnaissance faciale pour donner un nom à ce visage anonyme grâce aux données des réseaux sociaux. Mais quelques années auparavant, on a fait quelque chose d'autre. A partir des données des réseaux sociaux, combinées statistiquement avec les données de la Sécurité Sociale du gouvernement américain, on a réussi à déduire les numéros de sécurité sociale, ce qui est, aux Etats-Unis, une information extrêmement sensible. Vous voyez où je veux en venir ? Si vous combinez les deux études, la question devient : peut-on partir d'un visage et, en utilisant la reconnaissance faciale, trouver le nom et les informations disponibles de façon publique sur ce nom et sur cette personne, puis, à partir de ces informations publiques, en déduire des informations non publiques, beaucoup plus sensibles, que l'on peut relier au visage ? Et la réponse est, oui, on peut, et on l'a fait. Bien sûr, la précision est de pire en pire.
De computer in ieder geval wel, en die deed dat zelfs in één op de drie gevallen. We kunnen dus gewoon beginnen met een anoniem gezicht, offline of online, en gezichtsherkenning gebruiken om een naam te plakken op dat anonieme gezicht dankzij gegevens van sociale media. Een paar jaar geleden deden we iets anders. We begonnen met data van sociale media, en combineerden die met statistisch data van de Amerikaanse overheid over sociale zekerheid, en uiteindelijk konden we sofinummers voorspellen, wat in de Verenigde Staten extreem gevoelige informatie is. Volgen jullie mij? Als je de twee onderzoeken samenvoegt, dan wordt de vraag: kun je met een foto van een gezicht, met behulp van gezichtsherkenning een naam en openbaar beschikbare informatie over die naam en die persoon vinden, en uit die openbare informatie afgeschermde informatie afleiden, veel gevoeligere informatie, die je weer koppelt aan het gezicht? Het antwoord is ja, dat kunnen we, en dat hebben we ook gedaan. Natuurlijk neemt de nauwkeurigheid steeds meer af.

Shimon Schocken et Noam Nisan ont développé un cours pour permettre à leurs étudiants de construire un ordinateur morceau par morceau. Lorsqu'ils ont mis ce cours en ligne — donnant gratuitement les outils, simulateurs, spécifications concernant les puces et autres modules de construction — ils ont été surpris de constater que des milliers de personnes sautaient sur l'opportunité d'apprendre, travaillant aussi bien indépendamment qu'en organisant leurs propres classes sur le premier modèle de cours en ligne ouverts et massifs (MOOCs). Son discours est un véritable appel incitant à oublier les notes et à utiliser la motivation personnelle pour apprendre.
Shimon Schocken en Noam Nisan ontwikkelden een curriculum voor hun studenten om stap voor stap een computer te bouwen. Ze maakten de tools, simulatoren, chipspecificaties en andere bouwstenen online beschikbaar en zagen tot hun verrassing dat duizenden de kans aangrepen om te leren, zelfstandig te werken en hun eigen klassen in de eerste Massive Open Online Course (MOOCs) te organiseren. Een oproep om niet cijfers, maar zelfmotivatie centraal te stellen.

On peut utiliser des algorithmes de traitement du langage naturel pour qu'un ordinateur « lise » les données, ligne par ligne, pour en extraire les concepts-clés.
We kunnen met natuurlijke taalverwerkingsalgoritmen regel voor regel met een computer de belangrijke concepten eruit halen.

Nous avons décidé de faire encore plus court et plus interactif. Nos vidéos sont généralement de 2 minutes, parfois plus courtes, elles ne font jamais plus de six minutes, puis nous nous interrompons pour une question quiz, un peu comme si c'était un cours particulier. Là, j'explique comment un ordinateur utilise la grammaire de l'Anglais pour analyser des phrases, et ici il y a une pause et l'étudiant doit réfléchir, comprendre ce qui se passe et cocher les bonnes cases avant de pouvoir continuer. Les étudiants apprennent mieux lorsqu'ils doivent participer activement. On veut qu'ils s'impliquent, qu'ils soient confrontés à l'ambigüité et qu'ils synthétisent eux-mêmes, avec notre aide, les idées essentielles. On évite en général les questions du type « Voici une formule ; maintenant donnez la valeur de Y lorsque X vaut deux. » On préfère les questions ouvertes. Un étudiant a écrit : « Maintenant, je vois partout des réseaux de Bayes et des exemples de la théorie des jeux. » Ce genre de réponse me plaît. C'est exactement l'effet recherché. On ne voulait pas que les étudiants mémorisent des formules ; on voulait changer la façon dont ils perçoivent le monde. Et nous avons réussi. Ou, devrais-je dire, les étudiants ont réussi. Et il est paradoxal qu'alors que nous cherchions à bouleverser l'enseignement traditionnel, nous ayons fait de notre cours en ligne une classe beaucoup plus semblable au cours d'université classique que d'autres cours en ligne. Pour la plupart, les vidéos sont toujours disponibles.
We besloten zelfs nog korter te gaan en nog interactiever. Onze gemiddelde video is 2 minuten, soms korter, nooit meer dan zes, waarna we pauzeren voor een meerkeuzevraag, om het te doen voelen als 1-op-1 onderwijs. Hier leg ik uit hoe een computer de Engelse grammatica gebruikt om zinnen te ontleden. Hier is een pauze waarbij de student moet nadenken, begrijpen wat er gebeurt en de juiste vakjes aankruisen voordat hij verder kan. Studenten leren het beste wanneer ze actief oefenen. We wilden hun aandacht vasthouden, ze laten worstelen met tweeslachtigheid en ze begeleiden om de belangrijkste ideeën zelf te verwerken. We vermeden vragen als: Hier is een formule. Wat is de waarde van Y als X gelijk is aan 2? We gaven de voorkeur aan open vragen. Eén student schreef: Nu zie ik Bayes-netwerken en voorbeelden van speltheorie waar ik maar kijk. Van dat soort respons houd ik. Dat is precies waarnaar we streefden. We wilden niet dat studenten de formules van buiten leerden. We wilden de manier veranderen waarop ze naar de wereld keken. En dat lukte. Of eigenlijk moet ik zeggen: het lukte de studenten. Het is een beetje ironisch dat we traditioneel onderwijs overhoop wilden gooien en we uiteindelijk onze online-les veel meer als traditionele lessen maakten dan andere online-lessen. Bij de meeste online-lessen zijn de video's altijd beschikbaar.

S'ils ne peuvent pas les créer en laboratoire, ils utilisent des ordinateurs très puissants pour simuler ces énormes molécules.
En als ze ze niet fysiek in het lab kunnen bouwen, dan kunnen ze nu met zeer krachtige computers grote moleculen simuleren.

Et étonnamment l'idée que quelqu'un veuille faire de l'art pour l'iPhone, ce que mes amis et moi faisons en ce moment, ne trouve aucun écho dans notre perception des possibilités offertes par les ordinateurs. Donc, des deux côtés, je pense qu'il y a de l'incompréhension au sujet de ce que signifierait être un artiste qui utilise les matériaux d'aujourd'hui. A mes yeux, les artistes sont obligés d'explorer tout le potentiel expressif des nouveaux outils que nous possédons.
Het idee dat iemand kunst voor de iPhone zou willen maken, wat mijn vrienden en ik nu doen, is blijkbaar nog steeds niet binnengedrongen in ons begrip van de toepassing van computers. Dus van beide kanten is er een soort gebrek aan inzicht over wat het betekent om als kunstenaar het materiaal van je eigen tijd te gebruiken. Ik denk dat kunstenaars verplicht zijn om echt onderzoek te doen naar de potentie van de nieuwe werktuigen die we hebben.

Mais ensuite arriva l'ordinateur. Et j'ai tâché d l'utiliser pour s'attaquer pas aux nouveaux problèmes en mathématiques -- comme ce petit tortillement, c'est un nouveau problème -- mais aux anciens problèmes. Je suis allé de ce qu'on appelle des nombres réels, qui sont des points sur une ligne, aux nombres imaginaires, complexes, qui sont des points sur un plan, c'est ce qu'il faut faire là. Et cette forme est apparue. Cette forme est d'une complexité extraordinaire.
Maar toen kwam de computer. En ik besloot om de computer te gebruiken, niet voor nieuwe wiskundige problemen, zoals dit gewiebel, dat is een nieuw probleem, maar voor oude problemen. En dat ging van wat we reële getallen noemen, punten op een lijn, tot imaginaire, complexe getallen, die punten in een vlak zijn, en dat is wat men daar zou moeten doen. En deze vorm kwam eruit. Deze vorm is uitzonderlijk ingewikkeld.