Concept
Attention
Séances de cours associées (41)
L’effort d’apprentissage : l’activité mentale
Explore la nature difficile de l'apprentissage à travers des études et des expériences sur l'activité cérébrale.
Charge cognitive et apprentissage
Explore la charge cognitive dans l'apprentissage des problèmes de physique et l'importance de la pratique et des exemples.
Charge cognitive : comprendre la mémoire et les erreurs
Explore la charge cognitive, les limites de mémoire et l'impact de l'attention partagée.
Mémoire de travail et processus d'apprentissage
Examiner le lien entre la mémoire de travail et les processus d'apprentissage au moyen de séances de vote interactives.
Modèles génériques : auto-attention et transformateurs
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Cognition: Mémoire et charge cognitive
Explore la charge cognitive, les types de mémoire et les phénomènes d'interaction homme-ordinateur.
Modèle de mémoire de travail: Caractéristiques et applications
Explore le modèle de mémoire de travail et ses applications dans l'apprentissage, en mettant l'accent sur la simplicité et l'utilisation des canaux.
Neuroscience et ML
Explore l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en discutant de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des systèmes de mémoire et de l'avenir du pont entre l'intelligence machine et l'intelligence humaine.
Les neurosciences inspirent l’intelligence artificielle
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
Attention et charge cognitive : comprendre le processus d’apprentissage
Examine la charge cognitive, les limites d'attention et les résultats d'apprentissage en fonction de l'attention sélective et du nombre magique de Miller 7 + 2.