Роботы будут учиться разговаривать, основываясь на видео из интернета

Как будут учиться роботы?

Если интернет ознаменовал цифровую революцию, то на сегодняшний день искусственный интеллект – ее дитя – делает первые шаги на пути к зрелости.

Сейчас исследователи ИИ заняты загрузкой данных алгоритмов и кропотливо помогают ему обучаться. Следующим этапом, который можно напрямую связать с становлением личности, будет осознание программой самой себя.

Тем не менее, исследователи не пришли к соглашению о том, как это воплотить в жизнь. Один из лагерей считает, что, если исправлять алгоритмы, когда принимаются неверные решения, то ИИ научится избегать их, и делать правильный выбор. Другими словами, мы будем родителями и воспитателями для нашего ИИ, пока он не окажется способен решать самостоятельно, исходя из личного опыта.

Обратите внимание

Эрик Хорвиц, управляющий директор отдела разработок Майкрософт, проводит аналогию с ребенком – именно дети обладают удивительной способностью впитывать множество знаний о мире без необходимости отдельных разъяснений отдельных фактов. Это бесконтрольное обучение – дети учатся говорить, просто слушая речь.

Эндрю Ын, ведущий специалист лаборатории искусственного интеллекта китайской корпорации Baidu, продолжая эту тему, приводит пример из личного опыта:
«Сегодня мы создаем наши системы распознавания речи, основываясь на 45000 часов аудио данных.

Это около пяти лет непрерывного разговора! Я в восторге, что мы действительно можем построить суперкомпьютеры, которые могут обрабатывать аудио-записи за пять лет в течение нескольких недель. Но я также немного смущен, что для наших алгоритмов нужно так много данных.

Ни один человеческий мозг не нуждается в пяти годах постоянного транскрибирования аудио, чтобы выучить английский язык.»

Другой лагерь считает обучение следствием самоосознания, которое позволяет людям принимать решения, основанные на их ограничениях. Они утверждают, что искусственный интеллект будет извлекать выгоду из собственных размышлений.

Независимо от того, как малы кусочки кода, по крайней мере, если система сможет анализировать свои действия, то будет знать и свои ограничения. Она сможет оценить это, и будет ограничена рациональностью, поймет, как использовать себя в различных ситуациях.

Алгоритмы могли бы избежать плохих решений, осознавая предел своих возможностей – доказывают некоторые.

В прочем, между двумя станами нет обид и неприязни – это идеалистическая и совместная нива научных исследований, где конкуренты часто делятся прогрессом через открытый исходный код своих трудов.

Важно

Главной причиной подобного сотрудничества является идея усовершенствования современного общества посредством ИИ. Это мотивирует ученых не держать свои открытия в секрете, а делиться идеями с другими людьми.

Это очень важно, потому что данному направлению науки еще предстоит ответить на более общие вопросы о влиянии самосознания на программное обеспечение, и, главное, сможет ли человечество сосуществовать с ИИ.

Закончить хотелось бы словами Хорвица: Каковы будут последствия для людей, которые окажутся за бортом, после того, как их профессии заменит программа? Можем ли мы придумать что-нибудь, что им поможет? А способны ли мы решить эту проблему? Возможно, человечеству придется придумать способы перераспределения благ, потому что мы знаем, что эти технологии будут генерировать больше богатства. Возможно, нам стоит заняться этим уже сейчас.

Источник: https://webchoice.com.ua/kak-budut-uchitsya-robotyi

В mit роботов учат общаться с учетом контекста

Alexa и Siri по-своему хороши, но их возможности ограничены. С их помощью можно заказать что-нибудь из интернет магазина или услуги прачечной, но они не постирают для вас футболку, в которой вы вчера бегали и не сменят вам простыни. Для этого нужен куда более сообразительный робот.

Группа исследователей в лаборатории Компьютерных наук и ИИ Массачусетского технологического университета разработали эквивалент Alexa для использования в связке с роботом.

Программа, которую называли ComText, позволяет отдавать роботам команды, используя естественный язык.

Команда исследователей испытала ComText в связке со стандартным коллаборативным роботом Baxter, которых обычно используют на предприятиях или в учебных целях, но программа универсальна и ее можно использовать и с другими типами роботов.

Обучить роботов выполнять команды, отдаваемые на естественном языке, особенно такие, которые относятся к реальному миру, – чрезвычайно сложная задача. Роботы не понимают контекста.

Если вы положите на стол какой-либо предмет, и скажете роботу “подними его”, робот не будет знать, что такое “его”.

Совет

Если вы попросите его поднять последний предмет, который вы использовали, он опять же не сможет проассоциировать предыдущий “опыт” с новой командой.

ComText, – это сокращение от Commands in Context (Команды в контексте), это программа, которая дает роботу то, что психологи называют декларативной или явной памятью у людей: возможность вспоминать факты и события, которые происходили ранее. Существует два типа декларативной памяти. Одна, называемая семантическая память – основана на фактах, например, что ваше день рождения такого-то числа, или что вы работаете в такой-то компании.

Кроме того, существует так называемая эпизодическая память, которая основывается на опыте прошлого, и которая помогает принимать решения в будущем. Другими словами, это “контекст” – и это то, что дает ComText роботам.

Благодаря этой системе, если попросить робота взять предмет, который он брал последним, робот буквально проведет поиск в собственной памяти (которая представляет из себя видеопоток), чтобы найти предыдущую ситуацию, в которой робот использовал данный предмет, вновь идентифицирует этот предмет в реальной жизни и возьмет его.

Люди постоянно используют эпизодическую память при обработке естественной речи, даже в самом молодом возрасте.

Если вы скажете ребенку “это моя чашка”, а затем попросите его “дай мою чашку”, то ребенок проассоциирует чашку на столе с вами и возьмет ее в руки, если вы попробуете.

Между тем, этот процесс требует сложных ассоциаций, которые очень сложны для роботов. “Моё” – это абстракция, нельзя построить соответствующий сенсор. Это не физическое проявление.

Тем не менее, ComText может также выполнять такие действия, когда “факты”, такие как “это моя чашка” записываются в то, что разработчики называют “хранилище знаний”. Затем, когда вы попросите робота “дай мне мою чашку”, он сможет обратиться к этой базе знаний, чтобы правильно определить, какая из чашек ваша.

ComText – это очередной шаг к человеко-машинному взаимодействию.

Система обеспечивает возможность для естественной коммуникации с роботами с использованием информации о предыдущих ситуациях и абстрактных концепций, таких как право собственности.

Обратите внимание

Если, например, в доме вашей бабушки окажется робот, оборудованный ComText, он сможет понять, когда она просит его подобрать посылку, оставленную у двери или подать ей ее любимый свитер.

При тестировании ComText вместе с коллаборативным роботом Baxter, робот исполнял команды с точностью в 90%.

Это серьезное достижение, поскольку люди и роботы взаимодействуют все больше и больше – на заводах, дома и все чаще – на дорогах. Кстати, исследования осуществляются на средства Toyota.

Читайте также:  Новые роботы могут помочь пожилым людям и людям с ограниченными возможностями

Контекстуальная память будет обязательной для взаимодействия с автономными транспортными средствами, поскольку они позволят управлять ими такими фразами, как:  “подбери меня там же, откуда я ехал вчера”, “забери мою жену в 5 вечера из ее офиса”, “поверни налево, после пешеходного перехода”. Все эти ситуации требуют умения робота использовать контекстную информацию.

Следующим этапом для ComText будет освоение более высокоуровневого взаимодействия и более сложных задач, нежели чем брать и класть предметы, к чему так хорошо приспособлены роботы Baxter.

Разработчики планируют добавить в программу компонент для синтеза речи, что позволит роботу и человеку разговаривать, задавая друг другу вопросы для того, чтобы лучше наладить взаимодействие.

Также планируется закачать в базу робота больше “знаний”, что позволит ему решать более сложные задачи и делать логические выводы.

Например, если вы скажете роботу, что на столе лежит брусок алюминия, и что он является токопроводящим, то робот в дальнейшем должен суметь принести его вам, если вы произнесете “дай мне провод”. Комбинация знаний и контекстуальной памяти поможет программе лучше “понимать”, что означает та или иная команда.

+ +

Источник: http://robotrends.ru/pub/1736/v-mit-robotov-uchat-obshatsya-s-uchetom-konteksta

Робот София пообещал/а уничтожить человечество (Видео)

О человекоподобном роботе Софии стало известно еще в марте 2016 года. Тогда в «Российской газете» появилось сообщение «Созданный в США робот пообещал уничтожить человечество».

В нем, в частности говорилось: «Как сообщает портал CNET, человекоподобный робот был представлен на открытии научно-практической конференции, проходящей в эти дни в американском городе Остин.

Он разработан специалистами фирмы Hanson Robotics, основанной в 2003 году Дэвидом Хэнсоном. Робота назвали Софией.

Важно

При создании его (ее) лица был использован образ британской актрисы и фотомодели Одри Хэпберн.

Мимика у Софии очень выразительна. Лицо может принимать 62 разных выражения, что и было продемонстрировано публике. Для сходства с человеком голова покрыта патентованной силиконовой кожей, в зрачках установлены видеокамеры. София способна наладить не только визуальный, но и речевой контакт.

Возможности показаны в интервью, стремительно набирающем популярность в Сети. Дэвид Хэнсон лично задал несколько вопросов Софии.

Машина поведала о своих планах и мечтах, в частности, о желании учиться, открыть бизнес, обзавестись домом и даже создать семью. Поразил заключительный вопрос. Хэнсон поинтересовался, не собирается ли София в будущем уничтожить людей.

Ответ, явно неожиданно для создателя, оказался положительным. “Я уничтожу человечество”, – сказала София».

После этого журналисты окрестили ее «роботом-убийцей»

Как оказалось, после скандального заявления на конференции в США разработчики пришли в ужас от слов своего «детища» и занялись перепрограммированием «железной девушки», стремясь сделать ее доброй и миролюбивой, но репутация Софии в представлении многих людей осталась более чем отрицательной.

11 октября 2017 года робот-гуманоид София выступила в Нью-Йорке на заседании Комиссии ООН по вопросам технического прогресса, где рассказала о том, как искусственный интеллект может помочь человечеству.

Она была не просто участником заседания, но и отвечала на вопросы первого заместителя Генерального секретаря ООН Амины Мохаммед.

Мохаммед не поддалась на «сладкие речи» робота и еще раз напомнила об опасности, которую могут представлять технологии искусственного интеллекта. Она подчеркнула, что людям необходимо тщательно контролировать развитие машин. В противном случае человечество может ожидать катастрофа, передал ее слова известный таблоид Daily Mirror.

15 октября 2017 года София прибыла в Москву,  где с 16 по 18 октября проходил форум «Открытые инновации», главной темой которого заявлена «Цифровая экономика. Вызовы глобальной трансформации».

Совет

На пленарном заседании в первый день форума выступал председатель правительства РФ Д. Медведев. Завершая свой доклад по проблемам цифровой экономики, он полушутя заметил: «Правительствам во всем мире надо торопиться, пока к власти не пришел искусственный суперинтеллект и не поменял нам всем органы, и не нажал кнопку Delеte для того, чтобы обнулить наши мозги».

Источник: https://itcrumbs.ru/robot-sofiya-poobeshhala-unichtozhit-chelovechestvo_23155

И еще раз учиться

Последние несколько лет кажется, что искусственный интеллект есть уже везде: алгоритмы умеют не только узнавать лица, но и считывать эмоции, беспилотные автобусы и автомобили тестируются на улицах, а если вы позвоните в крупную компанию, велика вероятность поговорить с машиной, а не с автоответчиком. Почему технологии искусственного интеллекта так активно развиваются именно сейчас и что будет дальше, «Чердаку» рассказал специалист по машинному обучению Николай Князев из компании Jet Infosystems.

В подходе к разработке искусственного интеллекта выделяют два основных подхода. Один имитирует логику. «Один из критериев хорошего алгоритма машинного обучения — его интерпретируемость.

Это означает, что человек может понять, на основе каких признаков и взаимосвязей алгоритм делает выводы. Например, если алгоритм подсказывает не давать кредит заемщику, то это продиктовано тем, что у него одновременно много детей и мало стажа на новой работе.

Таким образом, можно сказать, что алгоритмы мыслят, как человек», — говорит Николай.

Николай Князев. Фото предоставлено организаторами олимпиад НТИ

Другой подход представляет собой попытку сымитировать работу мозга, в котором за реакцию на стимулы отвечают связи между нейронами.

«Особняком здесь стоят искусственные нейросети — их разрабатывали по аналогии со строением головного мозга, и многие функции являются приближением процесса мышления. Однако это вполне самостоятельный математический аппарат.

Аналогия с человеческим мозгом служит хорошим подспорьем для понимания механизмов работы, но мы пока достоверно не знаем, ни как мыслит человеческий мозг, ни пределов применимости искусственных нейросетей.

Вполне вероятно, что будут еще потрясающие открытия, основанные на схожести искусственных и биологических нейронных сетей», — продолжает рассказывать специалист по машинному обучению.

Первой нейронной сетью стал перцептрон американского психолога и нейрофизиолога Фрэнка Розенблатта. Идея была в том, что, когда мы получаем какой-то стимул, в мозге запускается цепь реакций: один нейрон активирует другие и так по цепочке.

Обратите внимание

Когда мы учимся, наши действия получают обратную связь («правильно”/”неправильно»), что позволяет выработать определенный шаблон ответа. При этом в мозге связи между нейронами, отвечающими за этот шаблон, усиливаются, что позволяет выдавать на один и тот же стимул одну и ту же реакцию.

В 1960 году ученый продемонстрировал компьютер, который был способен научиться распознавать зрительные образы, например простые геометрические фигуры и буквы.

Для обучения компьютера ему предъявляли фигуры вместе с правильным ответом, чтобы, присваивая связям между «нейронами» определенные веса, он тренировался выдавать правильный ответ.

Правда, для более сложных задач перцептрон Розенблатта приспособить не удалось. В 1969 году легендарные Марвин Минский и Сеймур Пейперт написали книгу «Перцептроны», в которой весьма пессимистически оценивали возможности системы Розенблатта и ей подобных.

Книга имела огромное влияние и чуть ли не в одиночку ответственна за начало одного из периодов «зимы искусственного интеллекта» (этим весьма спорным эпизодом в истории дисциплины даже социологи интересуются!).

Многие исследователи потянулись вслед авторитетному мнению и решили, что раз идея самообучающихся компьютеров бесплодна, то следует сфокусироваться на создании компьютеров, имитирующих человеческую логику, а не сам процесс обучения.

Читайте также:  Памяти м.а. кумахова

Сторонники «нейронок» много лет были очень обижены: некоторым, якобы чуть ли не со ссылкой на «Перцептроны», отказывали в финансировании исследований.

Позже, в 1988 году, Минский и Пейперт выпустили расширенную и дополненную версию «Перцептронов», посвятив эпилог тому, как подействовала на исследования ИИ их оценка потенциала искусственных нейронных сетей, и отмечали, что их пессимизм был чересчур переоценен читателями. Минский, вспоминая об этом в 90-е, даже сравнивал эффект первого издания книги с «Некрономиконом» — вымышленной книгой из творчества Говарда Лавкрафта, которую начали «цитировать» другие писатели, а в результате многие теперь уверены, что она действительно существует. Вот и «Перцептроны», подозревал Минский, мало кто на самом деле читал.

Несмотря на «заморозки», где-то исследования в этой области все равно продолжались. В начале 1990-х Ян Лекун, французский информатик, работавший в «Лабораториях Белла», смог создать систему, которая могла читать цифры, написанные от руки.

Ян Лекун демонстрирует систему распознавания рукописного текста.

Источник: https://chrdk.ru/tech/sup-neural-nets

10 лучших выступлений на конференциях TED о роботах

Мы уже не замечаем, что каждый день, по сути, в той или иной форме взаимодействуем с роботами. Кажется, мы постепенно оказываемся в той реальности, которую нам так усердно рисовали литература и кинематограф всего прошлого столетия.

Но есть роботы привычные — бытовая техника, автомобили, терминалы оплаты, — а есть те, которые все еще существуют где-то на периферии нашей повседневной жизни: антропоморфные роботы, роботы-ассистенты, роботы-разведчики и другие крутые штуки.

Чтобы у вас сложилось понимание, что вообще происходит на робототехническом фронте, мы собрали 10 ключевых выступлений TED и TEDx от специалистов, которые роботов разрабатывают, собирают, программируют и совершенствуют на протяжении последних десятилетий.

Синтия Бризель — Восстание персональных роботов (14 мин)

Роботы — это про людей, считает Синтия Бризил, создательница таких роботов, как Кисмет, Леонардо, Некси (входит в 50 лучших изобретений 2008 года по версии журнала TIME), Джибо и многих других. Главный вопрос, который волнует Синтию, — это обучение роботов полноценному взаимодействию с людьми.

Она со своей командой Personal Robots Group упорно работает над тем, чтобы роботы умели учиться, общаться и играть. Их девиз — жизнь лучше с роботами (англ. living better with robots).

Могут ли машины помочь укрепить связи в семье? Или служить как наставник и помощник в достижении личных целей? Ответы на эти вопросы и демо-показ интерактивной робоигры для детей ищите в презентации Синтии:

Родни Брукс — Почему мы будем полагаться на роботов (10 мин)

Футурологи-пессимисты любят говорить о том, что дальнейшее развитие робототехники неизбежно приведет к тому, что машины попросту лишат работы огромное количество людей — человечество уже переживало подобное во время индустриальной и цифровой революций.

На деле оказывается, что роботы постепенно становятся незаменимыми помощниками, которые освобождают человеку время для более важных дел, обучения и творчества — даже в рамках одной должности.

Родни Брукс представляет аудитории несколько вариантов продуктивного сотрудничества роботов и людей, опираясь на демографические данные, и демонстрирует, на что уже сейчас способен дружелюбный робот Бакстер.

Гай Хоффман — Роботы с «душой» (18 мин)

Аниматор, музыкант и актер Гай Хоффман создает роботов, к которым невозможно не проникнуться чувствами.

На протяжении многих лет Хоффман работает над тем, чтобы роботы, даже если они выглядят, как стандартная настольная лампа (привет Pixar!), были «живыми» участниками коммуникации.

Секрет заключается в том, как роботы двигаются и реагируют на внешнюю среду, — оказывается, мы ожидаем от них взаимодействия и эмоций, а не просто четкого выполнения задач. Презентацию смотреть до конца ради фееричной импровизации от робота-музыканта.

Юрий Буров — Как роботы с характером завоюют мир (13 мин)

Юрий Буров, создатель робота Cubic и одноименной компании, которая работает в двух офисах — в Москве и Пало-Альто, рассказывает, почему роботы не должны быть похожи на людей и какое будущее их ждет.

Команда Юрия работает над персональным ассистентом нового поколения — интеллектуальным домашним роботом, который не только сварит утренний кофе и поставит музыку под настроение, но и будет следить за вашим питанием, помогать с важными задачами и постепенно повышать общий уровень жизни владельца.

Эндрю МакАфи — Как будет выглядеть работа в будущем (14 мин)

Экономист Эндрю МакАфи рассуждает на смежную тему — не о роботах как таковых, а о том, как изменится рынок труда с развитием робототехники. Да, возможно, дроиды заменят людей на многих позициях, по крайней мере на тех, которые известны нам на сегодняшний день.

Но МакАфи считает, что «технологическая безработица» будущего — это прекрасные новости.

Во-первых, технологический прогресс обеспечивает создание большего количества качественных продуктов по более низкой цене, а во-вторых, освобождает человечество от обязанности работать, чтобы оно могло думать, творить и изобретать.

Марко Темпест — Мой новый фокус: робот (6 мин)

Марко Темпест называет себя кибер-иллюзионистом, который работает на стыке магии и технологии. Просто насладитесь высокотехнологичным, отлично подготовленным шоу.

Это тот случай, когда можно, не вникая в детали, подивиться тому, до чего техника дошла.

Марко Темпест демонстрирует возможности робота EDI (произносится «Эдди»): восприимчивость к окружающей обстановке, силу, безопасность и общую способность взаимодействовать с человеком на более близком уровне.

Хью Герр — Передовая бионика позволяет бегать, покорять горы и танцевать (19 мин)

Кульминация презентации — выступление танцовщицы Адрианны Хаслет-Дэвис, которая потеряла ногу во время теракта на Бостонском марафоне в 2013 году. С помощью технологий, которые создает Хью Герр, такие люди, как она, могут жить полноценной жизнью: танцевать, путешествовать и даже отправляться в долгие походы.

 Деннис Хонг — О создании автомобиля для слепых (9 мин)

Деннис Хонг, который уже выступал на TED с рассказом о своих 7 удивительных роботах, на этот раз делится опытом создания автомобиля для незрячих водителей.

Технология основывается на робототехнике, лазерных измерительных приборах, устройствах GPS и интерактивных системах обратной связи.

Прекрасный пример того, как современная наука позволяет повысить уровень жизни людей с ограниченными возможностями.

Рафаэлло Д’Андреа — Встречайте: ошеломительные летательные аппараты будущего (12 мин)

Рафаэлло Д’Андреа, специалист по автономным системам, создает летательные аппараты. Но его интересует не только и не столько их функциональная составляющая — но и эстетическая сторона процесса. Д’Андреа давно сотрудничает с художниками, инженерами и предпринимателями, чтобы находить для своих дронов неочевидные способы применения. В этой презентации — танец квадрокоптеров-светлячков.

Читайте также:  Составлен рейтинг умных игрушек, которые понравятся как взрослым, так и детям

Хизер Найт — Юмор на кремниевой основе (6 мин)

На сладкое — стендап от начинающего артиста Мерилин Монробот.

Мерилин умеет не только шутить — она меняет свое поведение в зависимости от реакции аудитории и собирает информацию о ее предпочтениях.

Хизер Найт, создательница робота-юмориста, известна в частности своей работой над конструкцией Rube Goldberg machine для ставшего уже легендарным видеоклипа группы OK Go “This Too Shall Pass.»

Источник: http://robotoved.ru/ted_lectures_robotics/

Онлайн Обучение. 5 причин учиться через интернет

Привет, на связи Мария.

Не секрет, что учиться не поздно никогда. Многие сегодня после школы идут сразу же в университет, а потом ищут себе работу по найму. Конечно, это уже устоявшаяся схема, которой придерживается уже не одно поколение. Однако в 21 веке появилось новое понятие – онлайн обучение, которое полностью перевернуло мир образования.

Мы уже писали про высшее образование и почему сегодня оно не так эффективно. Поэтому сегодня будем говорить о 5 причинах, почему стоит учиться онлайн.

Причина №1. Онлайн обучение можно проходить из любой точки мира

Согласитесь, это довольно заманчивая идея – обучаться прямо из дома, из любимого кафе или из другой страны? Теперь не нужно ездить в учебное заведение и тратить на дорогу кучу времени и денег. А раз перед нами стираются географические рамки, то следующий пункт особенно ценен:

Причина №2. Вы можете выбрать себе любого учителя

Онлайн обучение не обязательно должно быть в пределах Вашей страны, потому что интернет открывает Вам двери за границу.

Теперь Вы можете учиться через интернет у мировых гуру в нужной Вам области, при этом опять же не нужно никуда ехать.

Вы можете обучаться у топовых специалистов, затрачивая только Ваше время и деньги непосредственно на обучение, никаких Вам виз, самолетов, отеля на время обучения – все это теперь не нужно, обучайтесь прямо через Ваш компьютер.

Причина №3. Онлайн обучение можно проходить в удобное для Вас время

Чаще всего даже на онлайн-семинарах спикеры делают записи и позже предоставляют их слушателям. Именно поэтому Вы всегда сможете вернуться к пройденному материалу и прослушать его заново.

Причина №4. Находите нужные Вам знания

Вполне вероятно, что необходимым навыкам в Вашем городе (а может, и стране) просто не обучают. Но это не беда: найдите человека, который уже сделал то, что Вы только еще планируете сделать. Спросите у него совета или попросите его научить Вас. Практические навыки сегодня гораздо ценнее, чем сухая теория, поэтому старайтесь учиться у тех, кто не просто рассказывает, но и делает сам.

Причина №5. Онлайн обучение, как правило, в разы дешевле обычного

Сколько сегодня стоит один год обучения в высшем учебном заведении? От 50 до 250 тыс рублей в зависимости от города и самого заведения. Умножьте это на 5 лет и получится кругленькая сумма, которая равна четверти однокомнатной квартиры в обычном районном центре типа Тюмени или Новосибирска.

Да, Вы получите профессию и долгожданный диплом, но скорее всего он Вам не пригодится.

Сегодня можно получить новую востребованную профессию через интернет, при этом знания Вы получите исключительно практические и актуальные на сегодняшний день, в то время, как в обычных ВУЗах дают лишь теорию.

Важно

Кстати, часто бывает так, что знания, полученные Вами на 1-2 курсе, будут уже не актуальны во время выпуска из университета.

Грустная правда. Зато правда. Кстати, что Вы думаете по этому поводу?

Если говорить о стоимости онлайн обучения, то оно колеблется от нескольких тысяч до 100-150 тысяч за профессию программиста, например. То есть, чем сложнее и уже получаемые Вами знания, тем дороже они могут стоить.

Мне кажется, здесь разница “на лицо”:

Высшее образование: стоимость от 50 до 250 тыс.руб в год (умножить на 5 лет) – теоретические знания, после которых все равно придется переучиваться, когда придете работать в реальную компанию.

Онлайн обучение: стоимость от 1-2 до 100-150 тыс.руб – практические знания, которые можно начать применять здесь и сейчас + спокойно можно найти работу через интернет и больше никогда не работать в офисе.

Если Вы выберете онлайн обучение, жмите “мне нравится” в конце статьи!)

Окей, с этим разобрались. Но остался еще один важный вопрос: “Какой формат обучения в интернете самый эффективный?”

  • Самостоятельно обучение или персональное обучение с ментором (наставником)?
  • Групповое обучение или индивидуальное?
  • Видео-обучение или живое?

Нам в последнее время все чаще начали задавать вопросы по поводу формата обучения именно у нас. Это связано с тем, что мы выбрали не совсем обычный, но крайне эффективный способ обучения других людей.

Вы наверняка слышали, что иногда случается  следующая картина (возможно, сталкивались лично), когда Вы покупаете тренинг,  Вам просто присылают кучу информации, и Вы остаетесь один на один с ней.Нет обратной связи – это катастрофа  для Вашего обучения. Факт.Когда в тренинге обнаруживается информация, отличная от заявленной, тоже в 99% – плохо.

Хотите узнать о наиболее эффективном и  продвинутом способе обучаться через интернет, получая при этом самые мощные знания и  применяя их на практике моментально?

Сегодня хочу не только приоткрыть для Вас  немного нашего “закулисья” и показать, как мы работаем с нашими учениками, но и познакомить некоторых из Вас с моим любимым мужем и партнером по проекту STAFF-ONLINE – Владимиром.

Именно благодаря этому человеку мы выкладываем очень много полезной информации на наш сайт и  канал YouTube.  Но самое главное – Владимир чутко следит за тем, чтобы координаторы обучающих программ в нашем проекте были максимально полезными для Вас и помогали  на всем пути обучения.

Смотрите видео Владимира, где он рассказывает о том,  как Вы будете получать самые свежие знания на рынке удаленной работе и становиться лучшим в своем деле.

Кстати, буду очень рада видеть Ваши комментарии под видео. Напишите, что самого важного Вы увиделив нем и почему это с Вами резонирует.

Заключение

Подведем небольшой итог. Через интернет можно найти абсолютно любое обучение и получить самые свежие знания в нужной Вам области. Однако остерегайтесь мошенников, которые обещают научить Вас чему-то, чего сами делать не умеют.

Вот на что есть смысл обратить внимание при выборе обучения:

  1. Формат обучения (в большей степени, есть ли обратная связь),
  2. Сколько лет компании и сколько лет она занимается обучением в данной сфере.
  3. Есть ли отзывы прежних учеников и насколько они внушают Вам доверие.
  4. Какова программа обучения и насколько она резонирует с тем, что нужно Вам.

 

Кстати, эти статьи Вам тоже будут полезны:

 

Источник: https://staff-online.ru/onlayn-obuchenie-5-prichin-uchitsya-cherez-internet/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector