4TAi ИИ
Личный Кабинет
Коммуникатор
Каталог
Кортекс

Портал 4T AI создан в марте 2024 года и использовался в качестве источника знаний об основных решениях на основе AI технологий, которые можно было использовать в составе Учебных Проектов. При этом сами решения разрабатывались Преподавателями, а Разработчикам оставалось только правильно их применять.

Такой подход был полезен на начальном этапе Учебной Программы, когда Разработчики еще только приступали к циклу обучения. Но в дальнейшим, он стал препятствовать самостоятельному поиску Разработчиками AI решений и соответственно снизил эффективность разработки Учебных Проектов. Поэтому возникла необходимость перехода на более эффективную технологию внедрения AI решений в Учебные Проекты. Так в начале 2025 года появилась вторая версия Портала 4T AI.

Портал стал предлагать не только конкретные решения, но и широкий спектр AI знаний, на основе которых Разработчики могли самостоятельно формировать решения - по нашей терминологии "Паттерны". Потребность в готовых решениях сильно уменьшилась, но они были полностью сохранены в качестве демонстрационных или учебных решений.

Портал состоит из двух тесно взаимосвязанных частей. Первая содержит КНИГИ, КОНСПЕКТЫ, РЕЦЕПТЫ, РУКОВОДСТВА, СПРАВОЧНИКИ, РЕЕСТРЫ и БАЗЫ ЗНАНИЙ, то есть традиционные Учебные Материалы. А вторая - КНИГИ и НАВИГАТОРЫ, ПАТТЕРНЫ и ПРОСТРАНСТВА ЗНАНИЙ. Обратите внимание - Учебные Материалы Портала 4T AI не учитываются в составе 4TLearning и 4TLibrary.

В Цикле III Портал 4T AI не актуализируется, но будет поддерживаться в течение всего срока Цикла III, поскольку в нем накоплены значительные Знания и Учебные Материалы об Искуссственном Интеллекте.

Руководитель Проекта 4T AI

Обучение
Конспекты
КОНСПЕКТЫ оказались наиболее востребованными Учебными Материалами по итогам Цикла II Клуба 4T. При этом КОНСПЕКТЫ Вебинаров использовались почти в два раза чаще КОНСПЕКТОВ Учебных Курсов. Причина кроется в том, что Вебинары, как правило, проводятся под конкретные задачи, а Учебные Курсы пишутся в расчете на еще только запланированные технологии.
Рецепты
РЕЦЕПТЫ также эффективны применительно к AI решениям, как и для обычных программных решений. Вместе с тем, в составе решений есть довольно много элементов, которые невозможно написать на языке программирования, а приходится использовать специальные приемы и языки формализованного описания, например, UML со специальной системой комментирования.
Руководства
РУКОВОДСТВА - это один из эффективных методов изложения AI знаний. Опросы показывают, что более 70% решений основывается на знаниях, полученных из РУКОВОДСТВ. Поэтому нами запланировано написание значительного количества новых РУКОВОДСТВ, а также полная или частичная переработка старых.
Справочники
СПРАВОЧНИКИ были и остаются одним из самых эффективных инструментов поддержания в активном состоянии AI знаний. В мире разработано много технологий организации и поиска знаний в формате справочников. Мы проанализировали более десяти авторитетных технологий и в итоге разработали свой собственный вариант.
Реестры
Решения строятся из отдельных ЭЛЕМЕНТОВ, причем они часто повторяются во многих решениях. С целью создания фонда таких ЭЛЕМЕНТОВ и поиска в нем мы создаем и развиваем РЕЕСТРЫ ЭЛЕМЕНТОВ. РЕЕСТРОВ более 50-ти, и они все связаны в единое целое системой перекрестных ссылок и поиска.
Базы знаний
БАЗЫ ЗНАНИЙ в некоторой степени похожи на РЕЕСТРЫ ЭЛЕМЕНТОВ, но в них особенные принципы формирования и описания ЭЛЕМЕНТОВ, а также развитая система ссылок между ними и возможность объединять ЭЛЕМЕНТЫ в многослойные структуры знаний.
База знаний
Книги и навигаторы

Во многих случаях книги являются превосходным источником знаний о технологиях, особенно, если их снабдить специальной надстройкой - НАВИГАТОРОМ, через который материал одной или нескольких книг можно "видеть" и изучать более эффективно. Мы считаем НАВИГАТОРЫ своего рода базами знаний о контенте книг, а поэтому отделяем их от Учебных Материалов.

Паттерны

ПАТТЕРНЫ - это максимально формализованные описания решений в сфере AI технологий, которые могут быть использованы в учебных или демонстрационных целях, но в большей степени ориентированы на практическое применение в Учебных Проектах и которые мы по этой причине не считаем Учебными Материалами.

ПАТТЕРНЫ крайне редко могут быть использованы "как есть". Они скорее являются прототипами, которые требуют некоторой настройки, доработки прежде, чем войти в Учебный Проект. Поэтому они для нас как некоторые базы знаний о том, как получить требуемый результат.

Пространство знаний

Необходимость организовать поиск и хранение сложно структурированных знаний об AI технологиях и их элементах привела нас к тому, что мы называем ПРОСТРАНСТВО ЗНАНИЙ. Обратите внимание, что мы не используем понятие базы данных, хотя и можно было бы - в некотором смысле.

Характерной особенностью ПРОСТРАНСТВА ЗНАНИЙ является его способность поглощать - включать в себя, отдавать и удалять ЗНАНИЯ с автоматической перестройкой вытекающих из этого связей между ЗНАНИЯМИ. И есть еще три важных особенности: ЗНАНИЕ может трансформироваться при связях с другими знаниями, ЗНАНИЯ могут сливаться с другими ЗНАНИЯМИ в одно новое ЗНАНИЕ и ЗНАНИЯ могут делиться на несколько ЗНАНИЙ.

Обучение AI технологиям на основе ПРОСТРАНСТВА ЗНАНИЙ идет уже более трех лет и доказало высокую эффективность, поэтому мы намерены поставлять как можно больше ЗНАНИЙ на его основе.