MIND - P03YM — UA — Розум

Поведінкові економічні моделі у навчанні дітей фінансової грамотності

Фінансова грамотність — це базова навичка, необхідна для успішного функціонування в сучасному світі. Однак, традиційне навчання основам фінансової грамотності не завжди є ефективним, оскільки базується на абстрактних концепціях і правилах, які важко зрозуміти дітям без відповідного життєвого досвіду. Використання поведінкових економічних моделей у навчанні може допомогти дітям краще засвоїти основні фінансові принципи через практичні приклади, ігри та симуляції, які створюють близькі до реальності сценарії.

1. Використання поведінкових економічних моделей

Поведінкова економіка досліджує, як люди приймають економічні рішення у реальних умовах, враховуючи емоції, обмежений раціоналізм та вплив соціальних факторів. Ці принципи можуть бути успішно адаптовані для навчання дітей фінансовій грамотності, зокрема через такі підходи:

Обмежений раціоналізм. Діти часто роблять фінансові рішення на основі неглибокого аналізу або спонтанних бажань. Наприклад, вони можуть витратити гроші на солодощі, не думаючи про довгострокові наслідки, як-от нестача коштів для більш важливих покупок. Через симуляції ринку та фінансові ігри, де діти мають справу з обмеженими ресурсами, вони можуть навчитися критично мислити, планувати свої витрати й зрозуміти наслідки імпульсивних рішень.
Схильність до миттєвих винагород. Дослідження показують, що люди, особливо діти, схильні надавати перевагу негайним маленьким вигодам перед більшими майбутніми. Фінансові ігри, які вимагають відкладати ресурси або чекати на більші винагороди, можуть навчити дітей терпіння та розуміння того, як працює накопичення капіталу.
Емоції й прийняття рішень. Вплив емоцій на рішення є ще однією важливою рисою поведінкової економіки. В процесі ігрового навчання можна моделювати стресові ситуації (наприклад, несподівані витрати або фінансові втрати), щоб навчити дітей контролювати емоції під час прийняття рішень.

2. Методики навчання фінансової грамотності через ігрові стратегії

Продовжити читання

AI-генерація музики: Як глибокі нейронні мережі створюють музичні композиції?

Музика завжди була важливою частиною нашого культурного життя, і з розвитком штучного інтелекту (ШІ) з’явився новий підхід до її створення. Глибокі нейронні мережі (deep neural networks) виявилися потужним інструментом у сфері генерації музики, здатним не лише створювати нові композиції, але й моделювати стилі відомих композиторів, інтерпретувати мелодії й експериментувати з новими жанрами.

У цій статті розглянемо технічні аспекти двох важливих моделей AI-генерації музики: WaveNet та OpenAI Jukebox, а також їх використання у музичній індустрії.

WaveNet: Модель глибокого навчання для синтезу звуку

WaveNet — це глибока нейронна мережа, розроблена компанією DeepMind у 2016 році, яка використовує автокореляційну модель для синтезу звуків на рівні окремих зразків аудіо (waveforms). WaveNet став революцією у генерації звуків, оскільки мережа може синтезувати реалістичні голоси, музичні ноти та навіть природні шуми.

Технічний аналіз

WaveNet моделює звукові сигнали шляхом генерації звуку по одному семплу (зразку) за раз, використовуючи попередні аудіосемпли як вхід для генерації наступного. Це дозволяє моделі зберігати високу точність і створювати складні звукові ефекти.

Основою WaveNet є каскадні згорткові мережі (dilated convolutional layers), які збільшують область сприйняття моделі без необхідності у великій кількості шарів. Це дає можливість обробляти довгі залежності у звуковому сигналі, що особливо важливо для музики.

Використання

WaveNet широко використовується для генерації мовлення (в тому числі у сервісах голосових помічників), але також знайшов застосування у музичній індустрії. Наприклад, компанія Google використовує WaveNet для синтезу музичних інструментів та створення нових звуків у своїх музичних додатках.

Продовжити читання

GPT-4 в CRM: Як Штучний Інтелект оптимізує продажі, підтримку клієнтів та бізнес-процеси в Україні

У сучасному бізнесі штучний інтелект (ШІ) відіграє все більшу роль, оптимізуючи процеси й підвищуючи ефективність компаній у різних галузях. Однією з найперспективніших технологій, яка змінює роботу з клієнтами, є GPT-4 – потужна модель генеративного штучного інтелекту, створена для обробки й генерації природної мови. Використання GPT-4 в автоматизації бізнес-процесів, особливо у сфері CRM-систем, надає компаніям нові можливості для підвищення продуктивності в продажах, підтримці клієнтів та внутрішніх комунікаціях. Ця стаття детально розгляне, як саме GPT-4 допомагає досягти цих цілей і які конкретні кейси вже демонструють його потенціал.

GPT-4 та автоматизація процесів продажу

Одним із найбільш очевидних застосувань GPT-4 у CRM-системах є оптимізація процесів продажу. Модель може автоматично аналізувати велику кількість вхідних запитів клієнтів та визначати найбільш пріоритетні з них, ґрунтуючись на рівні інтересу, потенційній цінності угоди та минулому досвіді взаємодії з клієнтом. GPT-4 також може генерувати персоналізовані відповіді на запити клієнтів, швидко формувати шаблони листів для продажів, що значно економить час для команди. Одним із конкретних кейсів є впровадження AI у процеси лідогенерації, коли GPT-4 аналізує вхідні дані з різних каналів – від електронних листів до соціальних мереж – і передає відфільтровану інформацію команді продажів для подальшої роботи.

Також GPT-4 здатний допомогти у процесі прийняття рішень щодо стратегії продажу. Наприклад, інтегрована з CRM-системою модель може аналізувати попередні продажі, поведінку клієнтів і надавати рекомендації щодо оптимальних кроків для закриття угоди або збільшення ймовірності успіху під час переговорів. Це дозволяє команді сфокусуватися на тих клієнтах, які мають найбільший потенціал для укладення контракту.

Підтримка клієнтів на новому рівні

Продовжити читання

Фізіологічні та психологічні виклики колонізації Марсу: Вплив мікрогравітації на організм людини

Колонізація Марсу – амбітне завдання, яке стикається з низкою серйозних фізіологічних та психологічних викликів, багато з яких пов’язані з гравітаційними умовами, що суттєво відрізняються від тих, до яких пристосоване людське тіло. На Марсі гравітація становить приблизно 38% від земної, що може викликати серйозні наслідки для здоров’я астронавтів, особливо при тривалому перебуванні. Гравітаційні зміни та мікрогравітація, які люди можуть зазнавати під час подорожі та перебування на Марсі, впливають на ключові системи організму, включаючи скелетно-м’язову та серцево-судинну системи.

Вплив мікрогравітації на скелетно-м’язову систему

Основним фізіологічним викликом мікрогравітації є втрата м’язової маси та кісткової щільності. На Землі людське тіло постійно працює проти сили тяжіння, зберігаючи м’язи й кістки у належному тонусі. Однак у середовищі зниженої гравітації м’язи менше навантажуються, що призводить до їх атрофії. Дослідження астронавтів МКС показують, що навіть з регулярними фізичними вправами астронавти можуть втратити до 20% м’язової маси за кілька місяців. Особливо страждають м’язи нижньої частини тіла, такі як квадрицепси й литкові м’язи, які забезпечують підтримку тіла на Землі.

Продовжити читання

Вступ до смарт-контрактів: що це і чому вони важливі?

Смарт-контракти — це самовиконувані програми, які працюють на блокчейні та автоматично виконують умови угод між сторонами. Їх основна перевага полягає у прозорості, надійності та незмінності. Смарт-контракти допомагають скоротити ризики людських помилок, шахрайства і забезпечують швидке виконання угод. Але при цьому, будь-яка помилка в коді може призвести до фінансових втрат. Тому безпека смарт-контрактів є критично важливою для всіх, хто працює в індустрії блокчейну.

Смарт-контракти найчастіше реалізуються на блокчейні Ethereum, використовуючи мову програмування Solidity. Для новачків та досвідчених трейдерів важливо розуміти основи програмування смарт-контрактів і мати на увазі критичні аспекти безпеки під час їх розробки.

Як створювати безпечні смарт-контракти: крок за кроком

1. Розуміння структури смарт-контракту

Смарт-контракти в Solidity складаються з функцій, що визначають логіку, і змінних, які зберігають стан. Важливо розуміти кожен елемент і його вплив на безпеку.

Простий приклад смарт-контракту:

pragma solidity ^0.8.0;

contract SimpleContract {
    uint public balance;

    // Функція для поповнення балансу
    function deposit() public payable {
        balance += msg.value;
    }

    // Функція для переведення коштів
    function withdraw(uint amount) public {
        require(amount <= balance, "Insufficient balance");
        balance -= amount;
        payable(msg.sender).transfer(amount);
    }
}

Аналіз:

Цей контракт дозволяє користувачам поповнювати баланс і виводити кошти.
Використовується проста валідація через require, що гарантує, що неможливо вивести більше коштів, ніж є на балансі.

Продовжити читання

Біомаркери мікробіому: нові горизонти ранньої діагностики захворювань

Мікробіом людського тіла – це складна система, що містить трильйони бактерій, вірусів, грибів та інших мікроорганізмів, які живуть на нашій шкірі, в травному тракті та інших органах. Кожна людина має свій унікальний мікробіом, який виконує важливі функції, включаючи травлення, вироблення вітамінів і захист від патогенних мікроорганізмів. Однак останнім часом все більше науковців досліджують зв’язок між мікробіомом та розвитком різноманітних захворювань. Одним з напрямків цього дослідження є пошук біомаркерів мікробіому, які можуть бути ранніми індикаторами хвороб.

Біомаркери мікробіому – це молекули або метаболіти, що виробляються мікроорганізмами та можуть свідчити про зміни в здоров’ї організму. Ці зміни можуть бути спричинені як зовнішніми факторами, такими як харчування або стрес, так і внутрішніми процесами, що пов’язані з початком захворювання. Певні види бактерій та їхні метаболіти можуть бути індикаторами порушень в організмі задовго до того, як проявляться симптоми хвороби. Це відкриває нові можливості для ранньої діагностики та профілактики багатьох захворювань.

Продовжити читання

Впровадження глибокого навчання у виявленні онкологічних захворювань: огляд моделей, досягнення та перспективи

Онкологічні захворювання є однією з провідних причин смерті у світі, і їх рання діагностика залишається одним з головних чинників успішного лікування. Розвиток методів глибокого навчання (deep learning, DL), особливо нейронних мереж, відкриває нові можливості для виявлення раку на ранніх стадіях з використанням медичних зображень, аналізу біомаркерів та іншої клінічної інформації. У статті розглянемо, як глибоке навчання інтегрується в медичні системи, починаючи з перших спроб використання цих технологій для аналізу онкологічних даних, досягнення в точності діагностики, наявні моделі та їх перспективи.

Початки досліджень у галузі глибокого навчання в онкології

Перші спроби застосування технологій машинного навчання в медицині почалися в 1990-х роках, коли нейронні мережі використовували для розпізнавання образів на медичних зображеннях. Проте обмежені обчислювальні ресурси та кількість даних унеможливлювали розвиток цих технологій до сучасного рівня. Зі стрімким прогресом в обчислювальних потужностях та накопиченням медичних даних у 2000-х роках почали з’являтися роботи, що демонстрували потенціал машинного навчання, зокрема глибоких нейронних мереж, у діагностиці онкологічних захворювань.

Однією з перших значущих подій стала поява алгоритмів для аналізу медичних зображень (рентгенівські знімки, МРТ, КТ), що могли ідентифікувати пухлини на зображеннях. З початку 2010-х років, завдяки вдосконаленню архітектур нейронних мереж (зокрема, появі згорткових нейронних мереж, CNN), стало можливим створення високоточних моделей для аналізу медичних зображень у контексті онкології.

Моделі глибокого навчання для діагностики раку

Існує кілька основних архітектур нейронних мереж, які найчастіше використовуються для виявлення ракових захворювань.

Згорткові нейронні мережі (CNN)

Продовжити читання

Розвиток критичного мислення: Навички, що допоможуть у будь-якій сфері

Критичне мислення є однією з головних навичок, необхідних для успіху у сучасному світі. Воно допомагає нам не лише розв’язувати складні проблеми, а й робити обґрунтовані висновки, приймати раціональні рішення та уникати хибних суджень. Важливість розвитку критичного мислення не можна переоцінити, оскільки воно є фундаментальною основою для професійного та особистого зростання. У цій статті ми розглянемо, чому критичне мислення таке важливе, які конкретні навички його складають, як його розвивати, а також як застосовувати у повсякденному житті.

Що таке критичне мислення?

Критичне мислення — це здатність аналізувати інформацію, оцінювати аргументи, розпізнавати логічні помилки та приймати обґрунтовані рішення. Це вміння ставити під сумнів те, що здається очевидним, і не приймати на віру будь-які твердження без перевірки фактів та доказів. Критичне мислення включає навички аналізу, синтезу, оцінки, логічного судження, саморефлексії та комунікації.

Ось кілька важливих елементів критичного мислення:

Аналіз: розбирання інформації на складові частини, розуміння зв’язків між ними.
Синтез: об’єднання різних джерел інформації для формування цілісного бачення проблеми.
Оцінка: визначення надійності, точності та об’єктивності інформації.
Рефлексія: здатність самокритично оцінювати власні судження, переконання та дії.
Логічність: пошук логічних зв’язків та причинно-наслідкових відносин.

Чому критичне мислення важливе в сучасному світі?

Продовжити читання

Біопротези з тактильним зворотним зв’язком: як вони змінюють життя людей з ампутаціями?

Ампутація кінцівки є важким випробуванням для людини як з фізичної, так і з емоційного погляду. Втратити можливість повноцінно рухатися, взаємодіяти з об’єктами довкілля і виконувати щоденні завдання — це серйозна зміна, яка потребує значної реабілітації. Протези традиційно виконують роль механічної заміни відсутньої кінцівки, проте останнім часом розвиток біонічних технологій і, зокрема, протезів з тактильним зворотним зв’язком надав можливість суттєво поліпшити якість життя людей з ампутаціями.

У цій статті ми зробимо огляд новітніх досліджень у сфері біопротезів з датчиками дотику, розглянемо приклади успішного використання таких технологій, а також розглянемо, які можливості отримання біопротезів з тактильним зворотним зв’язком існують в Україні.

Що таке біопротези з тактильним зворотним зв’язком?

Біопротези — це штучні кінцівки, що не тільки замінюють фізичні функції втрачених частин тіла, а й дозволяють людині відчувати реальний тактильний зворотний зв’язок. У більшості випадків біопротези керуються м’язовими імпульсами або навіть сигналами мозку, що дозволяє пацієнтам природніше рухати кінцівками.

Продовжити читання

Зелене водневе паливо — майбутнє авіації та автомобілів

Водневе паливо – один з найперспективніших варіантів розвитку зеленої енергетики, який привертає все більше уваги в контексті боротьби зі зміною клімату та скороченням викидів парникових газів. Зокрема, зелений водень має значний потенціал стати паливом майбутнього для авіаційної індустрії, яка зараз є одним з найбільших джерел викидів вуглецю. Автомобільна промисловість також може виграти від переходу на водневе паливо, зважаючи на його екологічну чистоту та можливість стати альтернативою викопним видам палива.

Як працює зелене водневе паливо?

Зелений водень – це водень, отриманий з використанням відновлюваних джерел енергії, таких як сонячна або вітрова енергетика. Технологія виробництва зеленого водню ґрунтується на процесі електролізу, під час якого вода (H₂O) розкладається на водень (H₂) і кисень (O₂) під впливом електричного струму. Важливо, що цей процес не генерує шкідливих викидів, оскільки електрика, використана для електролізу, надходить від відновлюваних джерел.

Основна особливість зеленого водню полягає в його екологічній чистоті. На відміну від сірого водню, який отримується шляхом парового реформування природного газу і призводить до значних викидів CO₂, зелений водень є абсолютно вуглецево-нейтральним. Це робить його важливою частиною стратегії декарбонізації економіки, зокрема в таких секторах, як транспорт і промисловість.

Використання водневого палива в авіаційній галузі

Продовжити читання