Алгоритмика что это такое: Курсы программирования и математики для детей от 6 до 17 лет

Содержание

Компания «Алгоритмика» — о компании, фотографии офиса, контакты — Хабр Карьера

Алгоритмика — это про дерзкое и смелое будущее.

Делаем feature ready education


EdTech наполнен образовательными продуктами, которые развивают и учат через интерес. Это важно, и мы так тоже умеем, но наша миссия глобальнее — Алгоритмика формирует навыки, которые помогают человеку стать успешным в XXI веке. Мы шарим в образовании и трендах, задаем темп рынку и создаем будущее, которого все ждут.

Для детей делаем кружковые курсы по программированию и математике (офлайн и онлайн) + работаем со школами по SaaS-подписке и релизим крутые образовательные проекты на уровне страны, регионов и мира.

А для взрослых запустили буткемп по веб-разработке, учим прогать с нуля и за 3 месяца делаем из новичков уверенных джунов.

Мы умные бунтари в мире образования

Первые в России вышли в международку за 2 года — продукт работает уже в 55 странах. При этом хакнули масштабирование и сохранили качество. А еще научились организовывать работу экологично: чтобы процессы становились проще, а сотрудники не боялись пробовать новое. 

Хулиганим в работе по-взрослому

Работать ради процесса и генерить идеи ради фана — не ок. Мы делаем только то, что ведёт к результату, и умеем трансформировать дерзкие задумки в смыслы. Каждый понимает свою роль и ощущает свой вклад. Только так можно наслаждаться своей работой!

Притягиваем разных, но одинаково небезразличных

В Алгоритмике можно быть человеком любых взглядов, веры, стиля и характера. Будь кем угодно — мы видим в тебе, в первую очередь, профессионала. Здесь каждый берет на себя ответственность и делает всё возможное для достижения общей цели. Но это не гонка и не борьба. Мы поддерживаем друг друга, остаемся дружелюбными, тусовыми и немножко безумными. Ценим легкость и открытость, умеем ярко отдыхать.

К черту скромность, с нами работают лучшие. Мы умеем привлекать крутых спецов, у которых хочется учиться. 

А еще топим за обратную связь.

Если ты когда-то проходил отбор, работал, учился или сотрудничал с нами — будем рады фидбэку! 

Чувствуешь мэтч? Откликайся!

Дошкольная алгоритмика: ailev — LiveJournal

Вчера началась и будет до 10 декабря 2011г. идти computer science education week (http://ailev.livejournal.com/965761.html). Я уже сегодня выполнил кусочек плана, написал про освоение современного моделирования данных с использованием ISO 15926 (http://dot15926.livejournal.com/27293.html). Завтра вечером — участие в семинаре по дошкольной алгоритмике, и я сформулировал к этому семинару несколько тезисов:

1. Общественное неприятие дошкольной алгоритмики

Алгоритмика для маленьких детишков — это фронтир, причем не только технологический, но и социологический. Я помню, что в 1985 году школьная алгоритмика воспринималась как что-то абсолютно нереальное, типа поворотов рек. Дело было даже не в отсутствии компьютеров (первый персональный компьютер IBM появился только в 1980 году, и в 1985 году речь шла только о каких-то восьмибитных машинах для средней школы, но и их не было. 16 бит появились только к концу восьмидесятых). Проблема была в отсутствии учителей, в отсутствии методик, в понимании полной неадекватности опускания в школу такой сложной исследовательской еще на тот момент дисциплины, как алгоритмика.

Все так и оказалось: толковые учителя школьной информатики (под которой часто скрывается не алгоритмика, а «библиотечная информатика») в массе отсутствуют до сих пор, исключения редки и их на все школы явно не хватает, вариантов учебников и курсов много — а толку не очень.

Сегодня точно такой же холодный приём и профанация уготованы дошкольной алгоритмике/информатике. Отсутствие компьютеров сегодня мало кого волнует: все понимают, что если не сегодня, то через пару лет и железо и софт будут. А вот отсутствие надлежащих воспитателей в детских садиках (первые эксперименты показывают: вполне осмысленно начинать с шестилеток) и учителей начальной школы ничем не хуже, чем отсутствие надлежащих учителей средней школы в середине 80-х. Ну, и ровно такой же интеллектуальный ступор при обсуждении опускания такой сложной дисциплины, как алгоритмика из седьмого класса в подготовительный (даже не в первый).

Но есть еще специфика и младшего возраста. Так, моя тёща придерживается легенды, что «если дитенок в раннем возрасте вундеркинд — то потом он непременно сдуется в очень посредственного человека». Я не далее как три дня назад предложил тёще эксперимент: она приводит пример хоть каких-нибудь конкретных вундеркиндов (с фамилиями), которые потом «сдувались в посредственность», а я взамен привожу на каждую такую фамилию пять фамилий вундеркиндов, которые вырастали далее академиками и нобелевскими лауреатами. Ибо мне в жизни больше встречались книжки типа «Я — вундеркинд» Ноберта Винера, чем книжки про то, как очень талантливые дети вдруг становились посредственностями (хотя я понимаю, что про таких людей книжек не пишут).

Я думаю, что тёща является просто выразителем настроений огромного количества людей — и само словосочетание «дошкольная алгоритмика» будет у всех этих людей вызывать рефлекс типа «не делайте из людей вундеркиндов, чтобы потом они были здоровенькими и успешненькими». Я даю гарантию, что пара миллионов тёщ (многие из которых работают в образовании) не отпустят своих деток на какие-то там занятия алгоритмикой в силу именно этой причины. Некоторые самые образованные из них приплетут при этом Пиаже (который говорил, что мозги дитенков полностью не созревают для сложной логической работы вплоть до 11 лет), а большинство даже этого не будут делать — скажут «дайте малышу счастливое детство, не грузите его! Это даже для взрослых детей сложно! Не нужно из ребенка делать вундеркинда, сломается — потом ведь не починишь!».

Я бы адресовал эту тему «не нужно делать из детей вундеркиндов» специально, все эти легенды нужно явно развеивать. Это требует какого-то чуть ли не «пиарного» ответа, преодолевающего эти предрассудки полезности позднего интеллектуального развития по сравнению с вредом раннего.

Мой пойнт тут в том, что сломаться-спиться может и взрослый талантливый человек, это не вопрос. Точно так же талантливый и сообразительный дитенка может и сам просачковать своё образовательное счастье, и подходящие педагоги могут ему помочь расслабиться и забыться — и превратиться в серость. Лонгитюдных исследований, подтверждающих тупость и серость выросших деток, много и радостно занимающихся в раннем детстве математикой, логикой, информатикой, я не знаю. Но я точно знаю, что занятия по предмету «окружающий мир» (я видел несколько учебников — все они одинаково ужасны), при которых первоклассник должен знать, что такое копытень, вполне могут приводить детей к тупости и серости.

Если писать нормальную программу исследований по «Дошкольной алгоритмике» (не говоря уже о всей информатике), то придется заниматься и этими вопросами просвещения взрослых — равно как и многими другими. В дошкольной алгоритмике, как когда-то в школьной, диапазон непонятного простирается от психотехник до содержания предмета, от пиара и чуть ли не политтехнологий до экономики образования, от парадигм программирования до геймдева…

Я вводил бы два критерия успешности любого курса, и не только дошкольной алгоритмики:
А) пониженный возрастной/знаниевый ценз (красивым примером тут является ПиктоМир перед КуМиром, который делает именно это: алгоритмику тщательно очистили от всего ненужного, без утери главного — и это стало доступно дошкольникам)
Б) сокращенное время подготовки по сравнению с «традиционным» (так, моделирование тай цзи цюаня Бориса Майера даёт где-то пятикратное ускорение по сравнению с традицией, а психонетика Олега Бахтиярова дает где-то от двух до пяти крат ускорение).

2. Способности

У меня про способности есть личная история: я слыхом не слыхивал о программировании, пока не поступил в университет. А потом на первом же занятии по программированию выяснилось, что мне практически не требуются разъяснения преподавателя, и первую в своей жизни программу (сразу с вложенными циклами — подсчет молекулярных весов разных углеводородов) на перфокартах я подготовил сразу без ошибок. Мне всегда казалось странным, что другие студенты вообще с трудом могли писать эти вложенные циклы даже после нескольких занятий.

Но обычно важны не столько способности, но и как преодолеть их отсутствие: грамоте-то и арифметике учат всех, а не только способных!

Когда-то Белла Котик, изучавшая способности к иностранным языкам, сделала тест, в котором в разные уши одновременно говорились разные слова — а мерялось их распознавание. Этот тест оказался удивительно прогностичным: он позволял по измеренной лево-правополушарной асимметрии давать рекомендации, кому как лучше учить иностранный язык, и эти рекомендации были удивительно действенны — можно было сказать, что тест мерял способности для разных методов обучения.

Нам бы в случае программирования тоже что-то такое психофизиологическое найти.

Есть такая штука как «нейрокоррекция», которая заявляет о том, что набором специально подобранных упражнений можно развить те или иные нейромеханизмы (от концентрации внимания до речевых центров). Это очень похоже на то, что делала Белла Котик, только за прошедшие двадцать лет в мозгу от различения всего двух частей — полушарий — пришли к необходимости учитывать индивидуальные особенности развития многих разных частей мозга, а также связей между этими зонами.

Если бы удалось мэппировать способности программирования (определяемые диагностикой типа использованной Белой Котик, или используемые сейчас нейрокорректорами) на какие-то нейромеханизмы, то можно было бы думать о создании кастомизированного для каждого ученика наборе упражнений. Пока же эти упражнения в центрах нейрокоррекции делают главным образом для русского языка и арифметики (и, говорят, хорошо помогает). Не удивлюсь, если эти упражнения можно будет упаковать в форму какой-то компьютерной игры (возможно, с контроллерами от Wii или Kinect). И не удивлюсь, если будут существенные возрастные особенности как раз с точки зрения формирования этих механизмов (и в отличие от философствований Пиаже это можно будет как-то померять более аналитически и непосредственно).

Конечно, для этого нужно было бы понять, что делает программист «внутри головы» — какова внутренняя кодировка понятий, удобная для каких-то мыслительных операций. Так, у хороших музыкантов музыка обычно «видится» в виде какой-то звуковысотной линии. А у кого не «видится» такой линией — у них плохая память на мелодии. Ментальное пространство обычно довольно сложно организовано и мало кто занимается тем, как оно там устроено — а ведь этому тоже можно учить! См., например, мой опыт отчуждения такого опыта: http://openmeta.livejournal.com/14954.html (опять же, пардон за много терминологии из другой предметной области).

Если не понимать, что именно даёт «талант» к той или иной деятельности (в нашем случае — программированию, причем у самых маленьких деток), то мы переходим в деле дошкольной информатики «охоте и собирательству» талантов, что тоже хорошо, но только для спортивных достижений. А нам бы нужно переходить к осёдлому земледелию и выращиванию талантов на потоке — чтобы уровень действительно талантов был бы вообще невообразимым.

Проблема только в том, что даже для такой крошечной исследовательской программы нужны специалисты самых разных профилей и кто-то типа системного инженера («системного учёного», хи-хи) для удержания междисциплинарной целостности…

В принципе, есть в летаргическом сне сообщество openmeta — там несколько сотен человек, из них много увлекающихся психологией, психопрактиками и нейронаукой программистов. Можно было бы развернуть какие-то исследования там, но труд по реанимации тамошней жизни мне представляется сейчас неподъемным.

3. Винегретное образование против последовательного.

Десакрализация знания о том, что вообще возможно в детском возрасте, является ключевой: если «возможно всё, это просто требует времени», тогда становится интересной идея об оптимальной последовательности загрузки знаний. Так, опять нужно будет поднимать вопрос о «параллельно учить всему» или учить сначала логике, затем алгоритмике, затем математике, затем физике — и только потом переходить к болтологическим предметам типа окружающего мира и литературы. Ибо известно, что из физика литератора можно сделать, а наоборот уже нельзя. Почему это знание применяют только к взрослым людям, но не к детсадовским детям и начальным классам?!

Алгоритмика вполне могла бы быть сдвинута в предметах на максимально раннее обучение, и подана в концентрированном виде — чтобы потом она могла быть утилизована дальше по жизненному циклу развивающегося сознания.

Если мы даём ребенку «сбалансированный комбикорм знаний и умений», то тогда 100 грамм алгоритмики ПиктоМира будем ему скармливать четыре детсадовских месяца, наряду со многими другими потенциально важными квазидисциплинами (замечу, квазидисциплинами отнюдь не так хорошо проработанными, как алгоритмика — то есть даже не хорошо сформулированными дисциплинами, ибо не так непонятно, чему учим — «работе с формами», «развитию речи» и т.д. — если бы поняли бы, так разработали бы какой-то аналог ПиктоМира. 😉

Мы сначала (или наоборот — потом) проходим за две недели весь ПиктоМир, а затем (или наоборот — сначала) осваиваем какие-то другие дисциплины (понятия и связанные с ними ментальные операции), нужные или ненужные — уже другой, дошкольно-образовательно-политический вопрос.

То, что при групповых задачах в детсадах и школах при любой ориентации на самых сильных общая скорость будет сильно поменьше — это не вопрос. Но вот аргумент про необходимость растяжки занятий из-за санитарных норм (например, «можно заниматься за компьютером не более 10 минут в день — сколько дней вам нужно, чтобы пройти ваш курс?») — это огромный вопрос, и тут много легенд. Большинство санитарных норм для компьютеров были разработаны в те времена, когда мониторы были еще векторными. Я и сам очки ношу с тех самых давних пор. Нынешние мониторы уже по большей части — такие же, как бумага. Если еще не в этом году, то года через два будут уже такие. Поэтому с ними можно работать не меньше, и не больше, чем любой бумагой. Так что давайте применим к работе с компьютером те же нормы, что и к работе с книжками. А ПиктоМир давать будем на планшете, или наоборот — на большом экране современного телевизора, чтобы детки могли попрыгать вокруг, не фиксируя взгляд. Так что эти древние санитарные нормы нужно фтопку.

То же самое — про «число занятий». Это почему занятия идут не каждый день, например? Почему 8 занятий растягиваются на 4 месяца, а не на две пятидневных недели?! Это мы опять возвращаемся к традиционному для многих образовательных дискуссий вопросу о том, давать ли детям винегрет из многих деятельностей и навыков на вход, или впихивать в них что-то по очереди (не забывая потом о «повторении — матери учения» в составе каких-то сложных навыков. Так, при курсе алгоритмики КуМира для 7го класса по факту повторяются многие темы арифметики начальных классов, и даже материал пятого и шестого класса по математике. Хотел бы я понимать, как организовать деятельность, чтобы дошкольники не забыли свои навыки ПиктоМира — и это не было бы связано только с переходом к изучению КуМира. Про КуМир ведь те же претензии: если я сейчас доучу дитенка курсу Кириенко, а затем брошу и переключусь на английский с литературой — что останется от алгоритмики в мозгах буквально через полгода?! Но это и к «растянуто-винегретной» организации курса относится. Две недели ПиктоМира, четыре месяца — это ведь неважно, проблемы будут похожие. Но я бы в любом случае предпочёл две недели, это мне кажется более адекватным и управляемым.

То есть я призываю временно выкинуть детсадовские и начальношкольные уроки физкультуры, русского языка и пения, чтобы они не мешали урокам алгоритмики, и тогда четыре месяца ужмутся в две недели занятий. Я хотел бы понять, что можно из этого было бы выкинуть перед ПиктоМиром, и что из этого можно было бы выкинуть (или как-то сократить) после ПиктоМира. Но при этом мне нужно будет продемонстрировать пользу знаний алгоритмики маленькими детьми.

Например, моя жена заметила, что после курса алгоритмики дитенка стал много внимательней к «не» в условиях задач — ибо раньше была тенденция не замечать этого «не». Это означает, что какая-нибудь «логическая физкультура» в арифметических задачах может быть в условиях прохождения курса информатики выкинута, алгоритмика ее заменит с успехом.

То есть я прямо ставлю задачу успешности курса в сокращении общего времени, требуемого для загрузки в голову какого-то набора дисциплин, а не в растягивании этого времени. То есть я бы заставлял оппонентов доказывать, что мне нужно прервать или растянуть курс алгоритмики (которую я считаю кусочком философской логики — то есть прямым обучением мышлению, рассуждениям, в неменьшей мере, чем математика) для того, чтобы впихнуть в голову дитенки что-то много более важное, чем алгоритмика прямо сейчас.

Но успешность курса (сокращение времени курса) порождает еще одну проблему: дитенки очень быстро вырастают из учебных сред, как и из любых других компьютерных игр. ПиктоМир мой дитенка проходил в вялом режиме с начала апреля по середину мая — максимум полтора месяца (я уж не помню точно, сколько реально на это ушло дней, и сколько часов — режим был вялый, я еще тогда не понимал, во что ввязался). Затем пошёл КуМир-робот, 16-и уровней Кириенко которого хватает примерно на полгода (если речь идет о третьекласснике. Если речь идет о первокласснике, то может и на год). Ну, и что делать дальше?!

А дальше у меня полный затык: у меня дитенка будет иметь к Новому Году где-то 8 месяцев учёбы суммарно ЛайтБота, ПиктоМира и КуМира — и далее полное отсутствие методик, позволяющих что-то делать с младшеклассником дальше! То есть идеи есть (я хочу перевести его на программирование роботов NXT, причем не повторяя курс КуМира с «настоящим цифровым роботом», а заставляя делать хоть что-то сверх этого курса — программировать датчики и т. д.. Идея же переходить на Питон и продолжать работу с арифметикой или строками не кажется мне для младшешкольников интересной: я неоднократно получал обратную связь от дитенки, что «невозможно ходить в музеи, в которых ничего не движется, невозможно играть в игры, в которых ничего не движется, невозможно решать задачи, в которых ничего не движется» — робот ведь как раз хорош тем, что он движется!

Итого: мы имеем хороший старт и первых два шага, но полную неизвестность, что потом, а до средней школы еще как до Луны. То есть я бы признал ключевую роль ПиктоМира и ЛайтБота в самой возможности говорить о дошкольной алгоритмике, но тут же не стал бы зацикливаться только на полутора месяцах из долгого учебного пути. Обучение дошкольников и младшешкольников становится дорогой, идущей из хорошо утоптанного места практически в никуда: никакого стыка с уже имеющимися образовательными курсами по алгоритмике для младшего школьного возраста не наблюдается, равно как и стыка с любыми другими предметами. А прерывать занятия ой как неправильно! Я серьезно считаю, что информатика (философская логика) должна быть курсом не менее базовым, чем математика, и проходить тоже через всю школьную программу.

Я, кстати, высказывал идеи о «языковой лестнице» (http://ailev.livejournal.com/955671.html): на мой взгляд, в алгоритмике должно существовать три уровня языка — ПиктоМир, Ершол и сразу какой-нибудь Питон (выходящий на Аналогового Робота с изобилием датчиков — жаль, реализация питона для NXT довольно дохлая по сравнению со многими другими). А ведь есть еще и информатика в целом, куда алгоритмика входит каким-то кусочком…

Про моделирование данных, онтологию и т.д. я пока молчу: мне бы пока про алгоритмику договориться, а там уж разберемся и с Онтоланом.

То есть я бы озаботился какой-то целостной системой образования для малолеток, мне лично полутора месяцев счастья и восторгов от ПиктоМира мало, и даже КуМир при таком лихом старте оказывается в его нынешнем состоянии не слишком адекватным. Нужно думать дальше.

4. Педагогическая утилизация полученных в курсе алгоритмики знаний и умений.

Я бы переформулировал тезис конкурирующих за образовательное время оппонентов о важности «развития метапредметных навыков, составляющих основу «умения учиться»: планировать и организовывать свою деятельность, выбирать наиболее эффективный способ, дробить сложные действия на простые» и т.д. по-другому. Например, сначала максимально быстро проходим ПиктоМир, затем пытаемся развить успех — и получаем классическую цель курса алгоритмики: умение деток описывать не только свои прошлые или настоящие действия, но и будущие (см. «12 лекций Лебедева, Кушниренко», в которых это разжёвывается в самом начале: http://www.niisi.ru/kumir/books.htm). И уже на этой базе можно думать, как ускорить работу по планированию и организации своей деятельности (например, используя пятичастную модель психики, и существенно задействовав «экзокортекс» — http://openmeta.livejournal.com/211234. html, то есть заставляя дитенка не играть из себя гроссмейстера, планируя свои действия «без доски», а используя какие-то внешние представления для этих действий и прямо аппелируя к опыту алгоритмики). Более того, и про «способ» уже будет терминология, и про «дробить сложные действия на простые» — это ведь всё в ПиктоМире проходится, нужно только не забывать давать этому имена, чтобы потом иметь возможность обратиться к этому опыту дитенка дальше.

Конечно, для обобщения и переноса навыка нужно иметь несколько нотаций (исполнительных сред) — поэтому сойдёт и листок бумажки, и бегание дитенков по клеточкам на полу, и ПиктоМир (а я использовал еще и ЛайтБот как альтернативную среду — конечно, там было освоено всего штук шесть-семь задач, и еще буквально несколько задач ЛайтБота 2 — но дитенка уловил «общий смысл такого типа задач», мне этого было достаточно).

Я бы считал, что нужно создать основу, научить мыслить на примере алгоритмики и робота — а потом умение «учить учиться» как рефлексивное приложение основ алгоритмики к себе самому будет достижимо много проще, и представлять уже работу других групп, а не «дошкольной алгоритмики». Из «дошкольной алгоритмики» нужно будет только выдать надлежащие интерфейсы: инструкцию по педагогической утилизации полученных в курсе алгоритмики знаний и умений.

Традиционные цели научения дитенков «планировать и организовывать свою деятельность» могут быть уточнены как «писать планы» (планировать) и «воображать себя их исполнителем» (организовываться. Если организовывать — то нагружать исполнительством каких-то планов других людей). Если детки не умеют писать планы, то они сумеют их набирать из плашек с картинками. Дайте им плашки с картинками возможных действий, и поместите их на поле, похожее на панель программирования ПиктоМира — и крутость этого будет в том, что эти возможные действия будут касаться будущего, а не настоящего или прошлого. А затем предоставьте им возможность выполнить план. От индивидуальных планов можно потом перейти к набору индивидуальных планов для групповой деятельности, т.е. воспитывать навыки организовывания. Планы, зафиксированные не в речи, а «в экзокортексе» хороши тем, что в них можно искать ошибки, их оптимизировать, передавать другим исполнителям, делать по ним «разбор полётов» в плане получения опыта и т. д.. Повторюсь: для деток можно использовать формализм исполнителей для какой-то деятельности, и планы формулировать пиктограмками команд этих исполнителей — ровно в стиле КуМира. Деятельность же — любая по выбору.

Если материал усвоен, то перенос на другие контексты неминуем. Так, мой дитенка увидел видео робота-лего, выкладывающего домино плашка за плашкой — и так до края стола. Он пялился в экран некоторое время, и вдруг говорит: «папа, смотри — это ведь у робота «нц пока»!». Из моего консалтингового опыта я думаю, что сначала будет освоение программных конструктов, затем эти конструкты будут замечаться в предметах и явлениях окружающего мира, и только потом эти конструкты будут применены к себе. Это сознательное применение программ (в данном случае планов) к себе — это и есть такой переход от ПиктоМира (и — тем более — КуМира) к организации собственной деятельности. Но это уже не алгоритмика, это уже педагогическая утилизация алгоритмики: и эту дисциплину «самопрограммирования» нужно строить (кстати, во многом по образцу нейролингвистического программирования: там ведь слово «программирование» неслучайно появилось. Другое дело, что НЛП — особенно в новом коде — пытается задействовать интерфейс «сознание-бессознательное», что совсем необязательно в том простейшем использовании навыков алгоритмики при планировании деятельности, каковое предлагаю я).

Это ведь очень важно: умение подчинить себя внешним правилам, выполнить какой-то алгоритм для какой-то предметной области. Объяснить это в разы легче, если у дитенков уже есть в голове понятие алгоритма. Понятие исполнителя тоже можно ввести, для этого у ПиктоМира просто должен быть не только мир Робота, но и пара-тройка других простых миров. А далее — перенос на жизнь и планирование собственных и чужих действий.

Как всегда — вопрос в выборе деятельностей (миров) и задач в них. Готовка пищи — классика жанра для этого возраста. Можно сборка каких-нибудь моделей (но если модели не будут потом двигаться в конце — это плохо). Можно расписание занятий (сама идея расписания — это же план!). Можно что угодно.

5. Играбельность против учебности.

Все эти «удовольствия от действий» подробно обсуждаются в так называемой теории «сдвига мотива на цель» А.Леонтьева. На эту тему много разной литературы. Это подробно обсуждалось в эпоху дискуссий про edutainment и объективизацию характеристик «играбельности» в индустрии компьютерных игр. Я, кстати, группы задач в ПиктоМире называл не «игры» или «уроки», а «уровни» (как в компьютерных играх), а самую трудную последнюю задачу — «боссом». В результате разница между прохождением какой-то трудной игры и занятиями программированием снималась как минимум терминологически, что явно способствовало. Это, конечно, не означает, что тут всё просто: даже в случае абсолютно неучебных компьютерных игр дитенка очень разборчив — во что он играть будет, а во что не будет, какого босса побеждать будет (и три раза подряд потом повторять достижение), а какого не будет — забросив тем самым и прохождение всей компьютерной игры.

«Сержантский метод» и КуМир, кстати, эту «играбельность» напрочь игнорирует — а вот ПиктоМир, похоже, как-то учитывает.

Я вот разыскал тред 2005г. про Играбельность психопрактик — http://openmeta.livejournal.com/169434.html (там, правда, совсем уже не про программирование и много очень специфичной для психопрактик терминологии, но в комментах много любопытных замечаний про собственно играбельность — связь ее, например, со всякой ритмичностью).

Мысль о выносе обучения алгоритмике в том же ПиктоМире за пределы компьютера я пока даже не прорабатываю: Цифровой Настоящий Робот (тележка на полях типа тех, что используются в соревнованиях роботов — только умеющая выполнять «цифровые команды». Аналоговый робот после команд «вперед», «разворот», «вперед» ведь не приходит в точку, откуда он выехал), Wii и Kinect позволяют вполне себе выйти из виртуальности в реальность, хотя не факт, что они улучшат время обучения — но могут поднять ту самую играбельность.

Но вот на форуме у того же Долинского (http://dl.gsu.by/NForum/forum/list/16.dl) я подсмотрел, что детки могут воспринимать задачи абсолютно по-другому, если тупо поменять фон: то есть вместо «космодрома с зеленой краской» нарисовать «цветочное поле» и «срывать красные цветочки» тем же роботом. Другое дело, что это добавляет еще понятия (сорвать цветочек вместо закрасить клетку), но не меняет операционную модель — и тут нужно найти баланс между необходимостью разнообразия и вынужденностью однообразия. Программно это просто загрузка вместо одних пикселей других пикселей, делается «на раз». И таких приёмов можно найти много.

Обращу внимание, что для «игрового ПиктоМира» прежде всего нужна работа хорошего дизайнера и лихие анимации (раз уж речь идет об iOS и планшетах) — это как минимум, может выиграть мнение родителей, если не самих детей. См. дискуссию с родителями тут: http://ailev.livejournal.com/922715.html (апрель месяц, когда Анатолий Георгиевич Кушниренко показал мне ПиктоМир и посоветовал попробовать). Родители и сами дети игнорируют «учебность» (т.е. возможность чему-то научить, а не просто развлечь), но очень хорошо замечают «играбельность». Умные идеи насчет разделения на отдельно синтаксис и представление языка, отдельно концепты программирования (команды, последовательность, цикл-повторитель, условия), отдельно исполнителей с их предметной спецификой, сама удивительная возможность научить шестилеток программированию по факту оказываются незамеченными (ни один из моих знакомых программистов не обратил на эти идеи внимания — для них ПиктоМир полностью был эквивалентен ЛайтБоту, который в плане содержания образования учит совсем не тому), но вот «по одёжке встречают» — и привлечение какого-нибудь профессионала в одёжке/геймдеве было бы для проекта существенным.

Онлайн-платформы для будущих программистов — ИНО МГПУ

В последнее время очень актуален вопрос о создании нового поколения программистов. А это значит, важно не просто научить, а увлечь детей программированием. Сначала надо  познакомить их с возможностями, показать какие именно чудеса смогут они творить, если приложат немного усилий. Сегодня я бы хотел рассказать вам о трёх онлайн-платформах для обучения программированию. Главные критерии их оценки — знания, полученные в результате прохождения курса и сам процесс обучения.

3. Scratch

Вот он бывалый ветеран среди платформ для изучения программирования! Несмотря на свой почтительный возраст, платформа до сих пор может заинтересовать юных любителей кода. С помощью визуального конструктора можно создать всё: от простого сюжетного клипа до вполне серьёзной игры. Однако,  чтобы обучение было интересным нужна мотивация. Например, захватывающий сюжет или элементы геймификации, как в школе программирования Алгоритмика.

Там создали свою онлайн-платформу на базе Scratch, на которой ребята покоряют Марс и изучают программирование.  

2. CodeMonkey

Именно так, на мой вкус, должна выглядеть платформа для новичков-программистов. Спокойный дизайн не нагружает и не отвлекает. Задания интересные, содержат основные и самые необходимые логические структуры. Запоминающийся и милый персонаж. Кроме того, есть другие курсы, которые обучают не менее важным сферам прогинга. Советую попробовать, интересно будет даже мальчикам и девочкам за 30.

Единственное за что можно поругать — мало обучающего материала.  Однако приходится выбирать: качество или количество контента.

1. Tynker

Запустив Tynker, вы попадете в мир драконов, котиков, единорогов и милых монстров. Во время прохождения квестов игрок даже не поймет, что изучает что-то реально сложное, как программирование. Tynker — это не просто набор заданий, проходя которые забудешь о содержании через минуту. Для того, чтобы изучить новый курс требуется набрать нужное количество опыта.

Тем самым рождается азарт, что, наверное, самое главное в любом деле. На портале пользователь найдет огромное количество разнообразных квестов, игр, обучающих видео, туториалов. И всё это обилие информации отнюдь не пугает, а заражает интересом.

Не смотря на наличие этих ресурсов, начинать все же лучше под руководством  педагога. Например, в школе программирования «Алгоритмика»,  где есть все включая платформу  Scratch, где можно создавать собственные мультфильмы и онлайн-игры.

В этом году МГПУ и  «Алгоритмика» решили объединить свои усилия, чтобы увлечь программированием не только детей, но и учителей.  Следите за новостями!

«Алгоритмика» объявляет набор детей в Корсакове и Южно-Сахалинске. Сахалин.Инфо

11:19 20 августа 2021

Образование, Южно-Сахалинск

Ваш ребенок проводит много времени за компьютером? Не знаете, как смотивировать его на учебу? Тогда вам очень повезло — «Алгоритмика» точно знает, что делать.

«Алгоритмика» — это международная школа программирования для детей от 6 до 17 лет:

  • 250 000 выпускников в 55 странах и 300 городах мира: от Нью-Йорка до Владивостока.
  • Авторская методика разработана командой из 30 профессиональных методистов с педагогическим и психологическим бэкграундом. Среди них и кандидаты наук с международным опытом работы в современных технологических проектах и школах.
  • Преподаватели говорят с детьми на одном языке, любят свой предмет и знают, как увлечь им ребенка.
  • Обучение в мини-группах от 6 до 12 человек, чтобы учитель мог уделить внимание каждому.
  • Онлайн- и офлайн-формат, вы сами выбираете то, что подходит вам.

Алгоритмика — это интересно

Ученики не только улучшают школьные результаты, но и учатся кодить на самых популярных языках программирования в мире, пробуют себя в роли востребованных IT-специалистов (Айти-специалистов) и собирают портфолио дизайн-проектов.

Своя IT-платформа для обучения

Обучающая IT-платформа — это разработанный командой «Алгоритмики» инструмент для обучения, аналитики и общения:

  • Умный учебник с заданиями, играми и подсказками. Ребенок занимается в своем темпе: платформа анализирует прогресс и предлагает задания нужного уровня сложности.
  • Лаборатория проектов. Здесь студент с первых занятий применяет знания на практике: собирает игры в Scratch или разрабатывает приложения на Python (Питон).
  • Сообщество по интересам. Дети делятся своими проектами прямо внутри платформы: лайкают, комментируют и находят друзей среди учеников «Алгоритмики» по всему миру.
  • Контроль качества обучения. Анализ больших данных на платформе позволяет «Алгоритмике» контролировать образовательные результаты и качество работы преподавателей.

Образование, готовое к будущему

В «Алгоритмике» дети учатся программировать и придумывать идеи для проекта, искать и проверять информацию, распределять задачи и презентовать свою работу перед живой аудиторией.

Креативность, логика и критическое мышление, командная работа и публичные выступления — это навыки, с которыми проще учиться в школе, строить планы на будущее и добиваться поставленных целей.

Курсы «Алгоритмики» рассчитаны на детей от 6 до 17 лет, которым не обучают в обычной школе:

  • Основы логики и программирования (6-7 лет) — первое погружение в увлекательный мир алгоритмов и кода — в игровой форме и через развитие логического мышления (6+).
  • Компьютерная грамотность (7-9 лет) — учимся использовать современные программы и приложения с пользой для учебы (6+).
  • Визуальное программирование (9-10 лет) — основы программирования на визуальном языке Scratch и создание собственных игр и мультфильмов (6+).
  • Геймдизайн (10-11 лет) — знакомство с миром разработки игр и первый шаг к востребованной профессии. Курс развивает креативность, дизайн-мышление, интеллект, эстетический вкус (6+).
  • Создание веб-сайтов (11-12) — от идеи и дизайн-макета до разработки и верстки: навык создания сайтов как конкурентное преимущество (6+).
  • Графический дизайн (9-14 лет) — знакомство с миром визуальных коммуникаций: от инструментов графического дизайнера до секретов управления вниманием пользователя (6+).
  • Разработка игр на Unity (Юнити) (12-13) — создаем собственные вселенные с помощью 3D-моделирования и программирования (12+).
  • Python (13-17) — освоим базовые принципы программирования на языке Python через погружение в мир разработки игр и приложений. В формате игры ребята пройдут путь от собеседования в IT-компании на роль стажера до должности ведущего разработчика (12+).

Если вы хотите подготовить вашего ребенка к будущему, научить его учиться, а также дать ему основы высокооплачиваемой профессии — записывайтесь в школу программирования «Алгоритмика».

Адреса школ:

Южно-Сахалинск

Корсаков

  • улица Флотская, 62а. Тел.: +7 (924) 480‑11-00

Записаться на занятия можно на сайте algoritmika. org или в Instagram @algoritmika.sakhalin65, а также по телефонам +7 (984) 180‑70-70, +7 (924) 480‑11-00.

Курсы программирования «Алгоритмики» для школьников: профессии будущего уже сегодня! — Новости компаний Тулы и области

Школа программирования «Алгоритмика» позаботится, чтобы ваш ребенок получил необходимые знания и навыки уже сейчас, а в будущем стал высококлассным специалистом в области программирования.

Курсы для детей от 5 до 17 лет станут отличным подспорьем в будущей карьере ребенка и не заставят родителей волноваться за результат, ведь цель «Алгоритмики» — подготовить ребенка к любой задаче, научить его применять полученные знания на практике, заинтересовать в учебе и показать применяемость программирования во всех сферах жизни.

Программы обучения «Алгоритмики» складываются из необходимых для ребенка навыков: самые маленькие учатся программированию с играми и интерактивными программами, более взрослые ребята решают сложные задачи из реальной жизни. Выбирайте курс для вашей возрастной категории и спешите записать ребенка на пробный мастер-класс!

Основа курсов — решение задач в удобном, интуитивно понятном игровом формате. Занятия проходят на платформе, над которой каждый день трудятся 160 специалистов: психологи, методисты, программисты. Программа выстроена системно, заданий очень много: они усложняются на каждом этапе, поэтому ребята понимают самую суть написания программы. Они сразу учатся писать прозрачный, экономичный код, а это значит, что ошибок будет меньше.

Благодаря стараниям ребят и профессиональному подходу к обучению, результаты не заставляют себя ждать. Дети быстро осваивают программу школы «Алгоритмика», а также начинают преуспевать в школе: быстрее выполняют домашнее задание, фокусируются на результате и воспринимаю обучение как игру, в которой нужно собрать все золотые монетки, чтобы выполнить задание!

Вот пример работ ребят, успешно прошедших курсы:

А вот что говорят родители, чьи дети уже успели побывать на курсах «Алгоритмики»:

Татьяна

«Алгоритмику» мы выбрали не случайно. Ее для дочери мне рекомендовал мой старший сын, он программист, учится в Москве. Он внимательно изучил все московские и тульские школы программирования и остановился на «Алгоритмике». Оля с радостью идет на занятия, делает интересные творческие проекты и отлично учится в школе, ведь «Алгоритмика» — это развитие логики, мышления и отличная команда увлеченных ребят. Я рада, что воспользовалась рекомендацией сына и моя дочь учится в школе «Алгоритмика»!

Светлана

Мой сын просто летит на занятия в «Алгоритмику»! Я психолог, профессионально работаю с подростками и понимаю, как важно вовремя направить ребенка в нужное русло. Мой сын учится в 8 классе и, как творческий человек, не очень собран. С «Алгоритмикой» все неожиданно поменялось самым волшебным образом! Сын сам помнит о занятиях, собирается заранее и даже напоминает мне! Он выполняет все с удовольствием и серьезно увлечен делом. Спасибо за то, что «Алгоритмика» есть в Туле!

 

Ольга, преподаватель школы «Алгоритмика»:

— Почему мне нравится работать в «Алгоритмике»? Потому что ребятам очень нравится курсы, и это вдохновляет! Они делают потрясающие проекты, и их идеи очень интересны.
Я программист, моя специальность — информационная безопасность автоматизированных систем. Я всегда мечтала работать с детьми, ведь это очень интересно и ответственно. Мне хочется увлечь детей программированием, помочь освоить азы. Для меня важно, чтобы глаза ребенка горели, ему нравилось заниматься, чтобы он с удовольствием приходил на занятия и не хотел уходить.

 

На зимних каникулах «Алгоритмика» приглашает ребят изучить профессии будущего: дизайнер лендингов, менеджер продукта, аналитик данных, специалист по нейросетям, дата-инженер. Ученики начнут осваивать профессию будущего уже с с первых дней Нового года!

 

Школа программирования для детей «Алгоритмика»

 

 

Тула, ул. Советская, 17-б, офис 207

 

Форма работы в младшем дошкольном возрасте по развитию алгоритмического мышления

Современные дети живут в эпоху активной информатизации, компьютеризации и роботостроения. Технические достижения всё быстрее проникают во все сферы человеческой жизнедеятельности и вызывают интерес детей к современной технике. В дошкольных учреждениях активно развивается робототехника согласно Федеральному государственному образовательному стандарту. Ребенок поэтапно знакомится с техническим творчеством, от элементарного конструирования постепенно переходит к алгоритмике, а только потом к робототехническим наборам.

Алгоритмика – это наука, которая способствует развитию у детей алгоритмического мышления, что позволяет строить свои и понимать чужие алгоритмы. Что в свою очередь помогает ребенку освоить различные компетенции.

Алгоритм – это набор простых инструкций, обьясняющих, как выполнить задачу.

Занятия алгоритмикой развивают умение планировать этапы и время своей деятельности. Развивают умение разбивать одну большую задачу на подзадачи. Позволяют оценивать эффективность своей деятельности. Дают возможность понять буквально, что такое последовательные действия, более того, практически ощутить понятие «функция» и в сочетании с физической активностью снижают дефицит движений у современных детей. Работа в команде развивает коммуникативные способности, повышает мотивацию к познанию окружающего мира, не используя современные гаджеты.

Интеллектуальные игры по программированию для детей дошкольного возраста направлены на:

— развитие интересов детей, их любознательности;

— формирование познавательных действий;

— становление самостоятельности;

— развития эмоциональной отзывчивости.

В основу реализации задач положен деятельностный подход, и является одним из главных способов развития детской инициативы.

Нам хочется поделиться своим педагогическим опытом использования технологии алгоритмика в работе с младшими дошкольниками.

В дошкольной педагогике и детской психологии доказан потенциал знаково-символической деятельности в развитии наглядно-образного мышления, познавательных интересов, творческих способностей детей. Апробирован опыт использования моделей в освоении дошкольниками математических и экологических представлений, развития речи и элементарной трудовой деятельности.

Алгоритмы развивают логику и аналитическое мышление, способствуют развитию детской самостоятельности. Дети учатся структурировать задачи, добиваться результата и самое главное – работать сообща. То, что казалось фантастикой вчера, сегодня приобретает конкретные формы и очертания, ориентирует ребенка на все новые технологии и профессии, связанные с робототехникой и искусственным разумом.

Формирование алгоритмических умений у детей дошкольного возраста происходит начиная со второй младшей группы. В течении всего дня, в процессе игровой деятельности наши воспитанники осваивают основы коммунакации, приветствия, нормы и правила поведения за столом во время еды, правила умывания, культурно-гигиенические навыки по использованию предметов личной гигиены, то есть действия, носящие алгоритмический характер. Приведем примеры алгоритмов, которые мы зарифмовали:

Алгоритм «Моем руки»

Рукава мы закатаем,
Кран тихонько открываем.
Мыло в руки мы берем,
И активно руки трем.
Закрываем кран умело,
Отжимаем руки смело,
Полотенцем вытираем,
Рукава мы опускаем.

Алгоритм «Одеваемся на прогулку»

На прогулку собираемся,
Аккуратно одеваемся.
Сначала из шкафчика вещи достанем,
Колготки на ножки свои надеваем.
Затем по порядку: футболку, штаны,
Для нас эти вещи очень важны!
Дальше надеть мы спешим свитерок,
Чтобы под низ не задул ветерок.
Надо сапожки правильно взять,
Чтоб правый и левый не поменять.
Куртку наденем, замок застегнем,
Шапку и шарфик в руки возьмем.
Перчатки и варежки не позабудем,
На улице с теплыми ручками будем.
Оделись все дружно, гулять нам пора,
Всех ждет нас на улице чудо-игра!

Конечно, в своей работе мы активно используем алгоритмы – рисунки, но создаем и свои. Для этого мы применяем линейные алгоритмы, в которых все действия выполняются однократно, последовательно, в заданном порядке. Например:

Алгоритм «Поливка цветка»

Лейку в руки мы возьмем
И наполним ее водой.
Вот к цветку мы подойдем,
Аккуратно его польем.
Лейку на место мы поставим
Расти цветок на радость мамам!

При изучении алгоритмики, дети развивают умение планировать этапы и время своей деятельности, развивают умение разбивать одну большую задачу на подзадачи. Алгоритмика дает возможность понять буквально, что такое последовательные действия. Например, алгоритм «Режим дня».

Алгоритм «Режим дня»

Вот пришли мы в детский сад,
Детский сад нас видеть рад.
Рассчитались по порядку,
Дружно делаем зарядку.
Чисто руки мы помоем,
Завтракать шагаем строем.
Кашу вкусную съедим,
На занятия спешим.
Много нового узнаем,
Ну, а после погуляем.
Время быстро пролетит,
Нагуляем аппетит!
В группу мы вернемся дружно,
Нам раздеться быстро нужно.
Чисто руки мы помоем,
За столы шагаем строем.
В тишине обед съедим,
Все «спасибо» говорим.
Пришло время отдохнуть,
Всем желательно уснуть.
Закрываем наши глазки,
Пусть приснятся детям сказки.
Отдохнули и встаем,
На зарядочку идем.
Все водичкою умылись,
Перед полдником взбодрились.
Полдник быстренько съедим,
Поиграть чуть-чуть хотим.
Развиваемся в игре,
Здорово так детворе!
Много нового узнаем,
Ну, а после погуляем.
Всем пора нам на прогулку,
Свежим воздухом дышать.
На прогулке мы с друзьями,
Будем маму с папой ждать!

В работе с родителями мы также используем алгоритмы, например:

Алгоритм «Безопасный маршрут в детский сад»

Мы по улице идем,
К переходу подойдем,
Свет зеленый подождем,
Улицу мы перейдем,
В детский сад придем.

Нам очень помогают алгоритмы, направленные на развитие социально-эмоциональной сферы. Для этого мы используем некоторые из них:

Алгоритм «Знакомство»

Свое имя назови,
Руку другу протяни.
Ему мило улыбнись,
С другом крепко обнимись!

Алгоритм «Примирение»

Чтобы детям помириться,
Нужно сразу извиниться,
Простить друг друга, улыбнуться,
Быстренько к игре вернуться!

Алгоритм «Хорошее настроение»

Для хорошего настроения
Выполняем упражнения:
Громко топаем ногами,
Звонко хлопаем руками,
Улыбаемся, хохочем,
Рожицы смешные корчим,
Потанцуем, раз, два, три,
Всем так весело, смотри!

Все это новейшие учебные практико-ориентированные образовательные решения для дошкольного образования. Знакомство дошколят с миром алгоритмики и программирования позволит детям в будущем лучше ориентироваться в мире стремительно развивающихся IT-технологий.

«Алгоритмика международная школа программирования для детей от 7 до 12 лет» (ИП Лемешевская Екатерина Сергеевна)

  • Опубликовано

Без информационных технологий сложно представить современную жизнь.   Они окружают нас всюду: на работе, дома, на улице.  Информационные технологии не стоят на месте и, как и все в нашем мире, движутся вперед, развиваясь и совершенствуясь. На сегодняшний день одно из самых перспективных направлений — это развитие современных IT-технологий. Отделение международной школы программирования для детей от 7 до 12 лет «Алгоритмика» считает своей целью сделать программирование доступным для каждого ребёнка в Астрахани.

Курс занятий разработан международной командой методистов, среди которых — Дерек Брин, всемирно известный преподаватель программирования детям, автор учебников по креативному программированию. Еженедельно опытные методисты «Алгоритмики» дорабатывают текущие курсы, изучают и тестируют лучшие мировые практики и подходы к обучению детей программированию. Собственная онлайн-платформа позволяет отслеживать успеваемость учеников и создавать программу для каждого, с учетом индивидуальных способностей ребенка.

Проект направлен на популяризацию IT- технологий и развитие образовательного пространства путем внедрения программирования для детей уже с пяти лет, независимо от их социальных и физических возможностей. Дети, обучающиеся на курсе, смогут уже по ходу обучения применять свои навыки и создавать индивидуальные проекты в области программирования. На уроках Алгоритмики ученики изучают не только программирование, но и физику, астрономию, архитектуру и другие смежные дисциплины. Уроки Алгоритмики развивают проектное мышление: на занятиях ребенок учится шаг за шагом создавать свой собственный большой серьезный проект, применять теоретические знания на практике.  Программирование помогает развитию аналитических способностей, учит выстраивать сложные логические конструкции. Доказано, что дети, получившие базовые знания программирования, лучше учатся в школе. По окончании курса дети создают собственный проект — игру, мультфильм, интерактивную книгу.

В Астраханской школе Алгоритмики находятся на обучении дети, в том числе, с ограниченными физическими возможностями. Регулярно проводятся уроки и мастер-классы для детей и подростков, находящихся в трудной жизненной ситуации. Понимая, что навык программирования может стать заработком в будущем и для детей инвалидов, в школе стараются сделать занятия по программированию доступными для большинства детей.

Международная школа программирования для детей от 7 до 12 лет «Алгоритмика» в г. Астрахани приняла участие в конкурсе «Лучший социальный проект года — 2018», организованном Центром инноваций социальной сферы Астраханской области и стала лауреатом третьей степени в номинации «Лучший социальный проект года в области дополнительного образования, воспитания и развития детей».

 

Дополнительная информация:

Тел. +7 (8512) 27–21–27

https://astrakhan.algoritmika.org/

https://vk.com/algoritmika_astrahan

Что такое алгоритм? — Определение из Техопедии

Что означает алгоритм?

В самом чистом смысле алгоритм — это математический процесс решения задачи за конечное число шагов.

В компьютерном мире алгоритм — это набор инструкций, определяющих не только то, что нужно сделать, но и то, как это сделать.

5 Quicksort

, если у вас есть миллион целых значения от 1 до 10, и вам нужно их отсортировать, алгоритм bin sort является правильным для использования. Если у вас есть миллион названий книг, алгоритм быстрой сортировки может быть лучшим алгоритмом.Зная сильные и слабые стороны различных алгоритмов, вы выбираете лучший для поставленной задачи.

Вот несколько интересных ссылок:

Первоначально опубликовано: 5 сентября 2001 г.

Информатика: алгоритмы

Алгоритмы

Возможно, вы недавно слышали термин алгоритм , будь то в Интернете или, возможно, в каком-то разговоре о технологии. Это слово часто используется, но что оно означает?

Посмотрите видео ниже, чтобы узнать больше об алгоритмах.

Алгоритм — это просто набор шагов, используемых для выполнения конкретной задачи . Они являются строительными блоками для программирования и позволяют таким вещам, как компьютеры, смартфоны и веб-сайты, функционировать и принимать решения.

Многие вещи, которые мы делаем ежедневно, не только используются технологиями, но и похожи на алгоритмы. Допустим, вы хотите приготовить спагетти . Для того, чтобы сделать это успешно, есть определенный набор шагов , которые вы должны выполнить в определенном порядке .

Сначала вам нужно вскипятить кастрюлю с водой . После закипания вы затем добавляете спагетти и готовите их в течение установленного времени, периодически помешивая. Когда все будет готово, вы слейте воду , и оно будет готово к подаче с соусом на ваш выбор.

Весь этот процесс на самом деле является алгоритмом. Поскольку вы выполнили эти шаги в определенном порядке , вы достигли желаемого результата : вкусного блюда из макарон.Но если бы вы допустили ошибку, например, переварили или недоварили лапшу, это, вероятно, было бы не так хорошо.

Программы работают аналогичным образом. Их код состоит из алгоритмов , говорящих им, что делать. Допустим, мы хотим использовать навигационное приложение, чтобы прокладывать маршруты.

Когда мы вводим пункт назначения, приложение использует алгоритм для просмотра различных доступных маршрутов . Затем он использует другой алгоритм для проверки текущего трафика , затем третий берет эту информацию и вычисляет наилучший доступный маршрут .

Все эти алгоритмы встроены прямо в код приложения. Если бы в коде была какая-либо ошибка , приложение не смогло бы правильно следовать этим алгоритмам, то есть вы не получили бы указаний.

Оба этих примера показывают, как люди и компьютеры могут использовать алгоритмы для выполнения повседневных задач . Разница в том, что компьютеры могут использовать алгоритмы и вычислять вещи лучше, быстрее и эффективнее, чем мы.

Технология будет только продолжать развиваться и становиться еще лучше в том, что она делает. Пока кодирование и программирование продолжают использоваться, алгоритмы будут лежать в основе этих технологий , определяя, что они делают и как они это делают.

/en/computer-science/hardware-and-software/content/

определение алгоритмического по The Free Dictionary

алгоритм

 (ăl′gə-rĭ th ′əm) сущ.

Конечный набор недвусмысленных инструкций, которые при заданном наборе начальных условий могут быть выполнены в заданной последовательности для достижения определенной цели и имеют распознаваемый набор конечных условий.



алгоритмический (-rĭ th ′mĭk) прил.

алгоритмически нареч.

История слов: Из-за его популярности в прошлом столетии можно было бы использовать алгоритм для новой чеканки. Источником алгоритма , , однако, является не Силиконовая долина, а Хорезм, регион у Аральского моря на юге Центральной Азии и место рождения математика девятого века Мухаммада ибн-Муса аль-Хорезми (780?-850?) .Аль-Хорезми, «хорезмянин», впоследствии живший в Багдаде, написал трактат о том, что называется алгоритмизмом, или использованием арабских цифр для математических вычислений. Несмотря на название, под которым арабские цифры известны в Европе, эти символы, а также способы их использования на самом деле были разработаны в древней Индии. Однако европейцы научились использовать цифры благодаря трактатам, написанным на арабском языке математиками, работавшими в мусульманском мире. Алгоризм, английское слово для вычисления с арабскими цифрами, происходит от имени Аль-Хорезми.Слово алгоритм возникло как вариант написания алгоритмизм, , вероятно, под влиянием слова арифметика или его греческого источника арифмос, «число». С развитием сложных механических вычислительных устройств в 20-м веке алгоритм был принят в качестве удобного слова для рекурсивной математической процедуры, основного товара компьютера. В своей новой жизни в качестве компьютерного термина алгоритм , больше не является вариантом алгоритма , , тем не менее, напоминает нам о долге, которым современная технология обязана ученым и ученым древних и средневековых времен.

Словарь английского языка American Heritage®, пятое издание. Авторские права © 2016, издательство Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Опубликовано издательством Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Все права защищены.

Что такое алгоритм? Типы, области применения и характеристики

«К 2025 году 80% функций врачей будут выполняться намного лучше и дешевле с помощью машин и алгоритмов машинного обучения» — Винод Хосла

 

Алгоритм — это популярный термин, который вы наверняка слышали во многих областях, включая компьютерное программирование, математику и даже в нашей повседневной жизни.

 

Алгоритм можно уточнить как пошаговый процесс или формулу решения проблемы, или можно сказать, что это набор инструкций, сформулированных для выполнения конкретной работы. Итак, лучшим примером для этого является рецепт, так как он объясняет, что нужно делать, шаг за шагом.

 

Алгоритмы обычно строятся на базовых языках, что означает, что их можно выполнять более чем на одном языке программирования. Алгоритмы используются в качестве спецификаций для обработки данных, математических вычислений, автоматизированных рассуждений и некоторых других подобных задач.

 

Соответственно, этот блог познакомит вас с определением алгоритма, типами алгоритма, характеристиками алгоритма, его преимуществами и недостатками, приложениями алгоритма, алгоритмом программирования и т. д.

 

 

Определение алгоритма

 

Алгоритм представляет собой набор автономных последовательностей руководств или действий, которые содержат ограниченное пространство или группировку, так что он дает нам результат для конкретной проблемы в ограниченный период времени.

 

Это разумный и численный способ решить или решить проблему, используя любую мыслимую стратегию, и это пошаговый процесс решения проблемы.

 

Хороший алгоритм должен быть развит во времени и пространстве. Таким образом, различные виды проблем требуют различных алгоритмических стратегий, которые должны быть освещены наиболее совершенным образом.

 

(Блог по теме: 10 лучших алгоритмов машинного обучения)

 

Например, вы пытаетесь приготовить новый рецепт, сначала вы читаете инструкции, а затем последовательно выполняете шаги, указанные в рецепте.Таким образом, после выполнения шагов вы получите готовую еду.

 

Точно так же алгоритмы помогают управлять задачей в программировании, чтобы получить нормальный результат. Разработанные алгоритмы не зависят от языка, то есть представляют собой простые инструкции, которые можно выполнить на любом языке. Однако результат будет таким же, как и ожидалось.

 

7 типов алгоритмов

 

 

Алгоритм грубой силы, по сути, использует все возможности, пока не будет найден приемлемый результат. Это наиболее фундаментальный и наименее сложный тип алгоритма . Кроме того, такие типы алгоритмов используются для поиска идеального или наилучшего решения, поскольку они проверяют все потенциальные решения.

 

Также он используется для поиска приемлемого решения (не самого лучшего), в основном останавливаясь, когда найден ответ на вопрос. Это четкий способ решения проблемы, который первым приходит в голову после наблюдения за проблемой.

 

(Обязательно проверьте: лучшие алгоритмы глубокого обучения)

 

 

Этот тип алгоритма зависит от рекурсии. В рекурсии проблема постигается путем разбиения ее на подзадачи аналогичного типа и вызова самой себя снова и снова, пока проблема не будет раскрыта с помощью базового условия .

 

Он законно решает базовый случай, а затем каждый раз повторяется с более прямым или более простым вводом. Он используется для решения проблем, которые можно разбить на менее сложные или более скромные задачи того же рода.

 

(Обязательно к прочтению: алгоритм максимизации ожидания (EM) в ML)

 

  • Алгоритм динамического программирования

 

Алгоритм этого типа также называется методом запоминания.Это потому, что в этом случае мысль состоит в том, чтобы сохранить недавно определенный результат, чтобы попытаться не вычислять его снова и снова.

 

В динамическом программировании разбейте непредсказуемую проблему на более скромные, охватывающие подзадачи и откладывающие результат на некоторое время позже. Говоря простым языком, мы можем сказать, что он вспоминает предыдущий результат и использует его для открытия новых результатов.

 

  • Алгоритм «разделяй и властвуй»

 

В алгоритме «Разделяй и властвуй» идея состоит в том, чтобы решить проблему в двух областях, первая часть разделяет проблему на подзадачи аналогичного типа.Второй раздел предназначен для автономного решения более скромной проблемы, а затем добавления объединенного результата для создания последнего ответа на проблему.

 

 

Теперь переходим к другому типу, который представляет собой жадный алгоритм, поэтому в нем решение создается по частям. Решение выбрать следующую роль совершается с той целью, чтобы она оказывала внезапную помощь и никогда не рассматривала варианты, которые принимались в последнее время.

 

 

В этом типе алгоритма проблема решается неуклонно, например, это алгоритмическая процедура для рекурсивного решения проблем, пытаясь последовательно построить ответ, каждая часть, в свою очередь, исключая те решения, которые пренебрегают выполнением условия ситуации в любой момент времени.

 

 

В этом типе алгоритма случайное число берется для решения по крайней мере один раз во время вычислений.

 

(Блог по теме: Как алгоритм опорных векторов (SVM) работает в машинном обучении?)


 

Характеристики алгоритма

 

Есть некоторые характеристики, которым должен следовать каждый алгоритм, и вот список некоторых из них, которые мы рассмотрим один за другим.

 

  1. Указанный ввод Вход представляет собой информацию, которую необходимо изменить во время вычисления для создания выходных данных. Алгоритм должен иметь по крайней мере 0 всех охарактеризованных входных данных. Точность ввода требует, чтобы вы понимали, какого рода информация, сколько и какой структуры должна быть информация.

 

  1. Указанный вывод Вывод — это информация, полученная в результате вычисления. Алгоритм должен иметь как минимум 1 охарактеризованный выходной сигнал и должен координировать идеальный выходной сигнал. Точность вывода также требует, чтобы вы понимали, какой информации, сколько и какой структуры должен быть вывод.

 

(Обязательно к прочтению: Алгоритм Дейкстры: Алгоритм кратчайшего пути)

 

  1. Ясность и недвусмысленность Алгоритмы должны определять каждый шаг, и каждый из его шагов должен быть понятен во всех действиях и должен иметь только одно значение.Поэтому алгоритм должен быть четким и однозначным. Детали каждого шага также должны быть объяснены (включая то, как поступать с ошибками). В ней должно быть все количественное, а не субъективное.


Некоторые характеристики алгоритма


  1. Выполнимый Алгоритм должен быть эффективным, что означает, что все те средства, которые необходимы для получения результата, должны быть осуществимы с доступными ресурсами. Он не должен содержать никаких бессмысленных и избыточных достижений, которые могут сделать алгоритм неэффективным.

 

  1. Независимый Алгоритм должен иметь пошаговые инструкции, которые не должны зависеть от какого-либо программного кода. Конечной целью должно быть то, что вполне может быть внезапный всплеск спроса на какой-либо из диалектов программирования.

 

  1. Конечность В конце концов алгоритм должен выйти.Остановка может означать, что вы получаете нормальный результат. Алгоритмы должны завершаться после ограниченного числа шагов. Алгоритм не должен быть безграничным и последовательно завершаться после конечного числа шагов. Нет смысла строить безграничный алгоритм, так как он будет для нас бессмысленным.

 

(рекомендуемый блог: введение в алгоритм дерева решений в машинном обучении)

 

 

Что такое алгоритм программирования ?

 

Алгоритм программирования можно рассматривать как рецепт, в котором описаны определенные усовершенствования, необходимые компьютеру для решения проблемы или достижения цели. Мы все наблюдали за планами питания, в них перечислены необходимые ингредиенты и несколько шагов приготовления изображенного ужина.

 

Действительно, алгоритм примерно такой же. На компьютерном языке слово «рецепт» — это процесс, а ингредиентов называются входными данными . Ваш компьютер смотрит на вашу систему, точно следует за ней, и вы увидите результатов , которые называются выходами .

 

Алгоритм программирования изображает, как чего-то добиться, и ваш компьютер безошибочно сделает это именно так. Учитывая все обстоятельства, это произойдет, как только вы преобразуете свой алгоритм в язык, который он понимает.

 

Тем не менее, важно отметить, что алгоритм программирования не является компьютерным кодом. Он написан простым английским языком или тем, о чем говорят программисты.

 

Он не ходит вокруг да около, у него есть начало, центр и конец.В самом деле, вы, скорее всего, назовете начальный шаг «началом», а последний этап — «концом».

 

(Рекомендуется прочитать: что такое наивный байесовский алгоритм в машинном обучении?)
 

«Лучшие программы пишутся так, чтобы вычислительные машины могли выполнять их быстро и чтобы люди могли их ясно понимать. В идеале программист — это эссеист, который работает с традиционными эстетическими и литературными формами, а также с математическими концепциями, чтобы сообщить, как работает алгоритм, и убедить читателя в том, что результаты будут правильными», — Дональд Кнут

.

 

Он включает в себя только то, что вам нужно для выполнения задания.Как правило, это подсказывает ответ и пытается быть наиболее продуктивной договоренностью, которую мы можем придумать. Часто разумно пронумеровать средства, но в этом нет необходимости.

 

Вместо пронумерованных шагов некоторые люди используют пробел и пишут псевдокодом. Впрочем, это не так важно, главное — простота. Разные люди используют разные вещи, например, некоторые ребята просто используют график, называемый блок-схемой.


 

Применение алгоритма

 

Здесь мы увидим некоторые практические применения алгоритма.

 

  • Во-первых, мы начнем с интернета , который очень важен для нашей повседневной жизни, и мы даже не можем представить свою жизнь без интернета, и это результат умных и творческих алгоритмов. Многочисленные сайты в Интернете могут оперировать и фальсифицировать это огромное количество данных только с помощью этих алгоритмов.

 

  • Повседневная деятельность электронной коммерции в значительной степени зависит от наших данных, таких как номера кредитных или дебетовых карт, пароли, одноразовые пароли и многое другое. Используемые технологии центра включают криптовалюту с открытым ключом и цифровые подписи, которые зависят от математических алгоритмов.

 

  • Даже приложение, которому не требуется содержимое алгоритма на уровне приложения, сильно зависит от алгоритма, поскольку приложение зависит от аппаратного обеспечения , графического интерфейса пользователя, сети или направления объекта, и все это приводит к существенному использованию алгоритмов.

 


 

Заключение

 

В заключение можно сказать, что алгоритм — это пошаговый процесс решения задачи.Выше мы видели несколько приложений, характеристики алгоритмов, но есть множество преимуществ и недостатков алгоритмов.


Алгоритм прост для понимания, и в нем проблема разбита на более мелкие части или шаги. Таким образом, программисту легче преобразовать его в настоящую программу.

 

Кроме того, есть некоторые недостатки, такие как написание алгоритма занимает много времени, поэтому мы можем сказать, что это отнимает много времени, а статьи ветвления и циклы трудно указать в алгоритмах.Таким образом, есть много вещей, которые нужно узнать об этом терминальном алгоритме решения задач.

Как хорошо разбираться в алгоритмах?. Мой опыт изучения алгоритмов и… | by Vijini Mallawaarachchi

Мой опыт изучения алгоритмов и структур данных в качестве студента-выпускника информатики

Если вы хотите, чтобы компьютер что-то сделал, вы должны сказать компьютеру, как это сделать. Вы должны написать компьютерную программу, объясняющую шаг за шагом, какие задачи она должна выполнять и как они должны выполняться.Вот где алгоритмов вступают в игру.

Алгоритмы — это набор инструкций, используемых компьютерами для решения данной проблемы для достижения конечной цели.

Изображение Билла Смита с Flickr

По моему опыту, алгоритмы обучения имеют решающее значение для проектирования и разработки эффективных компьютерных программ. В этой статье я хотел бы поделиться с вами своим опытом изучения алгоритмов в качестве студента бакалавриата и тем, как это помогло мне в моей карьере и академической работе.

Изображение StockSnap с сайта Pixabay

Я начал программировать, когда учился в средней школе, и это было с Visual Basic, я делал калькуляторы и симуляторы светофоров. Позже я изучил HTML и Java. В то время я разрабатывал настольные приложения и веб-приложения. Это было просто кодирование, и иногда я понятия не имел о лежащей в основе логике.

После поступления в университет и выбора специальности «Информатика и инженерия» на втором курсе я начал изучать структуры данных и алгоритмы.Это был обязательный курс, и его должны были пройти все.

Изображение Руди и Питера Скиттерианов с Pixabay

Курс по структурам данных и алгоритмам стал поворотным моментом в моем понимании компьютерного программирования и заставил меня мыслить скорее как инженер-программист, чем как программист. Почему я так говорю? Позвольте мне привести несколько примеров.

Пример 1: Алгоритмы сортировки

Допустим, мы делаем приложение для онлайн-покупок. Мы хотим, чтобы пользователи могли просматривать товары в порядке возрастания цены.Для этого нам нужно отсортировать товары по цене. Как начинающий программист, я добавлял цены в массив (или список) с записью их индексов и просто вызывал встроенный в массив метод sort() . Что на самом деле происходит внутри метода sort() ? Я понятия не имел о точных методах, когда делал приложения.

Алгоритмы сортировки — одна из основных тем, которую сначала изучают на курсе структур данных и алгоритмов в университете.

Только узнав о различных алгоритмах сортировки, я понял, что не каждый алгоритм сортировки подходит для каждой задачи.Они имеют разную временную сложность и зависят от размера данных. Прежде всего, время их работы имеет большое значение при разработке приложений, даже если оно составляет всего несколько секунд. Кроме того, я узнал о алгоритмах сортировки на месте (сортировка элементов на месте) и алгоритмах сортировки вне места (требуется дополнительное пространство для хранения элементов при сортировке). Эти вещи заставили меня глубоко задуматься о том, какие алгоритмы сортировки следует использовать для конкретного приложения, учитывая ограничения по времени и памяти.

Пример 2: Разбор математических выражений

Когда мы вводим математическое выражение в калькулятор или в ячейку программы для работы с электронными таблицами, такой как MS Excel, оно автоматически оценивается и возвращает нам ответ. Вы когда-нибудь задумывались, как вычисляется выражение? Нам пришлось разработать программное обеспечение для работы с электронными таблицами и реализовать анализатор выражений. Здесь я узнал о популярном алгоритме маневровой станции . Он использует очередь для хранения значений и стек для хранения операторов.Я узнал о реальных приложениях структур данных очереди и стека, которые я изучил в курсе структур данных и алгоритмов, и понял логику, стоящую за этими выборами. Я был так горд собой после того, как реализовал алгоритм маневровой станции самостоятельно, хотя многие реализации уже были доступны. 😃

Пример 3: Использование списков, наборов и словарей

Всякий раз, когда мне нужно сохранить кучу значений, я бы использовал список. Тогда мне было все равно, нужно ли мне сохранять порядок или разрешать дубликаты; Я бы просто использовал список для всего.После того, как я узнал о списках, наборах и словарях, я понял, что их можно использовать в разных сценариях, и использование одного над другим действительно ускорит мой код. Например, если я хочу проверить принадлежность значения, это будет намного быстрее в наборе или словаре (занимает постоянное время), чем при использовании списка (занимает время, пропорциональное длине списка). Кроме того, список позволяет вам сохранять дубликаты, в то время как набор не допускает дубликатов.

Изображение Герда Альтманна с Pixabay

Вот несколько примеров из моего опыта, когда я начал менять свое мышление с программиста на инженера-программиста.Я значительно улучшил производительность своего кода, когда перешел на подходящую структуру данных или на более быстрый алгоритм.

Изучение концепций программирования

До изучения алгоритмов в области компьютерных наук я хорошо разбирался в таких концепциях программирования, как переменные, функции, классы и особенно в концепциях объектно-ориентированного программирования (ООП). Эти концепции служат основой для понимания более продвинутых концепций информатики.

Изучение и понимание алгоритмов и их концепций

Помимо учебного материала, я следовал рекомендованному нами учебнику Введение в алгоритмы Томаса Х.Кормен, Чарльз Э. Лейзерсон, Рональд Ривест и Клиффорд Штейн. Вы можете начать с основ, таких как

  • Анализ временной и пространственной сложности
  • Нотация Big O
  • Рекурсия
  • Основные структуры данных, такие как массивы, матрицы, связанные списки, стеки, очереди, деревья и т. д.
  • Основные алгоритмы такие как алгоритмы поиска и алгоритмы сортировки.

Анализ временной и пространственной сложности — это очень важная тема, которую вы должны понимать, чтобы анализировать алгоритмы. Затем вы можете перейти к более продвинутым алгоритмам, таким как графовые алгоритмы.

Изображение Dariusz Sankowski с Pixabay

Самое важное, о чем следует помнить, это то, что вы должны четко понимать, что происходит внутри алгоритма. Раньше я брал простые примеры и применял алгоритм, чтобы увидеть, что происходит на каждом этапе. Работа с примерами помогла мне лучше понять, что происходит в алгоритме, и мне никогда не приходилось запоминать алгоритмы. Если меня попросят написать псевдокод для алгоритма, я легко сопоставлю пример и разработаю его, вместо того чтобы точно запоминать каждый шаг.

Запачкайте руки кодом

Во время нашего курса нас просили реализовать различные структуры данных с нуля с их основными операциями. Я помню реализацию бинарных деревьев поиска (BST) на C++ с операциями вставки, удаления, поиска, обхода в прямом порядке, обхода в обратном порядке и обхода в обратном порядке. Нам пришлось сделать класс BST и реализовать все эти операции в виде функций. Нас даже попросили сравнить время выполнения определенных операций с наборами данных разного размера.Это был отличный опыт обучения. Я многому научился из этого упражнения и хорошо понял операции. Такого рода эмпирические процессы обучения помогли мне лучше понять концепции алгоритмов.

Вы можете начать писать код на языках, поддерживающих ООП. Я нашел следующее очень простым для изучения и кодирования.

Если вы новичок, я бы порекомендовал вам начать с одного из этих языков.

Онлайн курсы

Вы можете записать онлайн-курсы из

  1. Coursera : Алгоритмы специализация, структуры данных и алгоритмы специализации, алгоритмы, часть I, алгоритмы, часть II
  2. MIT Open Workware : Введение в алгоритмы
  3. Khan Academy : алгоритмы
  4. Udacity : введение в алгоритмы, введение в структуры данных и алгоритмы, структуры данных и алгоритмы, введение в алгоритмы для выпускников, вычислимость, сложность и алгоритмы
  5. edX: 9019ms Часть 1, Алгоритмы: проектирование и анализ, Часть 2, Алгоритмы и структуры данных, Алгоритмический дизайн и методы, Разработка и анализ алгоритмов, Алгоритмы графов

и многие другие платформы. Вы можете попробовать предложенные упражнения, чтобы лучше понять.

Интерактивные визуализаторы алгоритмов

Вы можете попробовать платформы визуализации алгоритмов, такие как

  1. Визуализация структуры данных
  2. Визуализатор алгоритмов
  3. VisuAlgo
  4. Алгоритмы сортировки Анимации | Toptal
  5. Анимированные алгоритмы
  6. Алгоритмы анимации и визуализации

, которые доступны онлайн и пошагово понимают, как работают алгоритмы.

Задачи по программированию

Поняв основы, вы можете практиковать полученные знания, решая задачи по программированию. Следующие платформы предлагают очень хорошие задачи разного уровня сложности.

  1. Project Euler
  2. HackerRank
  3. CodeChef
  4. Coderbyte
  5. Exercism
  6. Codewars
  7. LeetCode
  8. 9Выполнение задач по программированию — хороший способ узнать, как теории, которые вы изучили, могут быть применены для решения проблем.

    Изображение Lukas Bieri с Pixabay

    В завершение этой статьи я хотел бы обобщить 10 советов, основанных на моем опыте изучения алгоритмов.

    1. Хорошее понимание основ.
    2. Ясно понимать, что происходит в алгоритме.
    3. Разработайте шаги алгоритма с примерами.
    4. Тщательно изучите анализ сложности.
    5. Попробуйте реализовать алгоритмы самостоятельно.
    6. Записывайте важные вещи, чтобы к ним можно было обратиться позже.
    7. Следите за онлайн-курсами на обучающих платформах.
    8. Следите за онлайн-лекциями, опубликованными известными университетами.
    9. Попробуйте решить задачи по программированию.
    10. Если вы столкнетесь со сложными задачами по программированию, не расстраивайтесь. Вы можете прочитать их руководства и понять, где вы застряли после того, как вызов закончился.

    Если вы хотите узнать больше о структурах данных и алгоритмах, вы можете прочитать следующие статьи.

    Не забывайте об этом,

    Практика делает совершенным!

    Надеюсь, эта статья оказалась для вас полезной и содержательной. Дайте мне знать, что вы думаете.

    Спасибо за прочтение!

    Ура!

    В чем разница между ИИ, машинным обучением и алгоритмами?

    Слова «искусственный интеллект» (ИИ), «машинное обучение» (МО) и «алгоритм» слишком часто неправильно используются и понимаются неправильно.Они используются взаимозаменяемо, когда они не должны быть. Это добавляет ненужную путаницу в и без того сложную среду.

    Это до некоторой степени понятно. Определения любого слова или фразы, связанные с новой тенденцией, должны быть несколько изменчивыми в своей интерпретации. Тем не менее, AI, ML и алгоритм — это три термина, которые существуют достаточно долго, чтобы им было присвоено фиксированное значение.

    Таким образом, пытаясь прояснить все недоразумения и путаницу, мы сели с Берендом Берендсеном из Quinyx, чтобы раз и навсегда объяснить различия между AI, ML и алгоритмом.

    Что такое алгоритм?

    Алгоритм — это любая форма автоматизированной инструкции. Большинство алгоритмов проще, чем думает большинство людей. Иногда они могут быть одним оператором if → then. Если эта кнопка нажата, выполните это действие.

    Алгоритм может быть либо последовательностью простых операторов if → then, либо последовательностью более сложных математических уравнений. Сложность алгоритма будет зависеть от сложности каждого отдельного шага, который необходимо выполнить, и от количества шагов, которые должен выполнить алгоритм.

    Что такое машинное обучение?

    В то время как алгоритмы являются строительными блоками, из которых состоят машинное обучение и искусственный интеллект, между машинным обучением и искусственным интеллектом существует четкое различие, которое связано с данными, которые служат входными данными.

    Машинное обучение — это набор алгоритмов, которые получают структурированные данные для выполнения задачи без программирования. Алгоритм обнаружения мошенничества с кредитными картами является хорошим примером машинного обучения. Вы когда-нибудь получали сообщение с вопросом, использовалась ли ваша кредитная карта в определенной стране на определенную сумму? Спасибо за это машинному обучению.

    Данные, которые получает этот алгоритм, структурированы. Банки хранят данные в фиксированном формате, где каждая транзакция имеет дату, местоположение, сумму и т. д. Если значение переменной местоположения внезапно отклоняется от того, что обычно получает алгоритм, он предупредит вас и остановит транзакцию. Именно этот тип структурированных данных мы определяем как машинное обучение.

    Что такое искусственный интеллект?

    Прежде чем мы перейдем к тому, что такое ИИ, мы должны отметить, что нет четкого разделения между ИИ и машинным обучением. Машинное обучение, по сути, является частью ИИ. Однако мы определяем искусственный интеллект как набор алгоритмов, способных справиться с непредвиденными обстоятельствами. Он отличается от машинного обучения тем, что ему можно передавать неструктурированные данные, и он продолжает работать. Одна из причин, по которой ИИ часто используется взаимозаменяемо с ML, заключается в том, что не всегда просто узнать, являются ли базовые данные структурированными или неструктурированными.Речь идет не столько об обучении с учителем и без учителя (о чем отдельная статья), сколько о том, как оно форматируется и представляется алгоритму ИИ.

    Хорошим примером чрезвычайно способного ИИ может быть робот Atlas от Boston Dynamic, который может физически перемещаться по миру, избегая препятствий. Он не знает, с чем может столкнуться, но по-прежнему превосходно работает без структурированных данных. Данные здесь намного сложнее, чем в примере с обнаружением мошенничества, потому что переменные неизвестны.Тем не менее, каждый раз, когда алгоритм активируется и сталкивается с совершенно новой ситуацией, он делает то, что должен делать, без вмешательства человека.

    Подводя итог: алгоритмы — это автоматизированные инструкции, которые могут быть простыми или сложными, в зависимости от того, на скольких уровнях находится исходный алгоритм.

Author: alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.