Портал 4T AI в течение 2023-го года использовался в качестве источника знаний об основных решениях на основе ML-AI технологий, которые применялись в составе Учебных Проектов. При этом сами решения разрабатывались Преподавателями, а Разработчикам оставалось только правильно их применить.
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 ML-AI решений и соответственно снизил эффективность разработки Учебных Проектов. Поэтому возникла необходимость перехода на более эффективную технологию внедрения ML-AI решений в Учебные Проекты. Так появилась вторая версия Портала 4T AI.
Теперь Портал предлагает не конкретные решения, а широкий спектр ML-AI знаний, на основе которых Разработчики могут самостоятельно формировать решения - по нашей терминологии "Паттерны". Впрочем, некоторое количество готовых решений все же имеется, но они носят характер демонстрационных или учебных решений.
Портал состоит из двух тесно взаимосвязанных частей. Первая содержит РЕЦЕПТЫ, РУКОВОДСТВА, СПРАВОЧНИКИ, РЕЕСТРЫ и БАЗЫ ЗНАНИЙ, то есть традиционные Учебные Материалы. А вторая - КНИГИ и НАВИГАТОРЫ, ПАТЕРРНЫ и ПРОСТРАНСТВА ЗНАНИЙ. Обратите внимание - в первой части отсутствуют КОНСПЕКТЫ Уроков и Курсов, а также Вебинаров. Это сделано потому, что КОНСПЕКТЫ далеко не всегда эффективны применительно к ML-AI технологиям.
На создание Портала ушло примерно полтора года. Он создавался коллективным трудом всех без исключения Преподавателей и Разработчиков. Портал имеет значительный объем. Благодаря его контенту были найдены и использованы в Учебных Проектах новые оригинальные решения. Портал развивается, появляются новые материалы, модернизируется архитектура Портала. Все это должно привести к дальнейшему росту его полезности.
Руководитель Проекта ML-AI
Во многих случаях книги являются превосходным источником знаний о ML-AI 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 - это максимально формализованные описания решений в сфере ML-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.
Необходимость организовать поиск и хранение сложно структурированных знаний об ML-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 ML-AI технологиям на основе ПРОСТРАНСТВА ЗНАНИЙ идет уже несколько месяцев и доказало высокую эффективность, поэтому мы намерены поставлять как можно больше ЗНАНИЙ на его основе.