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À revoir-2. À revoir-1. Self blend. Mindcard xxxx. Stock =vide= Perles à revoir. À ranger. =problème= perle. =en cours= Pour multi shot.

=garder= Rue Duluth. Traces laissées sur le Web et Evaluer l’info en ligne : 2 séquences pédagogiques pour réfléchir et agir. Gaëlle Sogliuzzo, professeur-documentaliste en lycée à la Cité Scolaire Beaumont (Redon, 35) poursuit son partage de séquences et expérimentations pédagogiques sur la culture de l’information et des médias élaborées pour des élèves au sein de son blog Culture de l’info et des médias en lycée. Cette enseignante propose une approche collaborative de l’éducation au numérique avec plusieurs axes de travail. Pour chaque séquence, un ensemble de documents pédagogiques en libre accès est fourni : document de préparation de séance, fiches et documents élèves, exercices et corrigés et documents de synthèse.

Des dossiers complets (avec infographies, explicitations, quizz et contenus informatif) pour développer des activités dans le cadre scolaire, en formation ou en espace public numérique (EPN). Identité / présence numérique : quelles traces laissons-nous sur le web ? Séquence complète sur la notion de trace numérique, permettant de réfléchir à celles d’identité / présence numérique. Meta learning (computer science) Meta learning is a subfield of Machine learning where automatic learning algorithms are applied on meta-data about machine learning experiments. Although different researchers hold different views as to what the term exactly means (see below), the main goal is to use such meta-data to understand how automatic learning can become flexible in solving different kinds of learning problems, hence to improve the performance of existing learning algorithms.

Flexibility is very important because each learning algorithm is based on a set of assumptions about the data, its inductive bias. This means that it will only learn well if the bias matches the data in the learning problem. A learning algorithm may perform very well on one learning problem, but very badly on the next. These are some of the views on (and approaches to) meta learning, please note that there exist many variations on these general approaches: Vilalta R. and Drissi Y. (2002).

Metalearning article in Scholarpedia. Créez des vidéos animées engageantes et mémorables. Poincaré et l'intuitionnisme. Un article de Caverne des 1001 nuits. Poincaré, philosophe et mathématicien français, participa au début du XXème siècle au grand débat sur l'intuitionnisme issu du débat sur les fondations des mathématiques. Depuis la fin du XIXème, Russel, mathématicien anglais, et Hilbert, mathématicien allemand, viennent de publier deux traités, respectivement Les principes des mathématiques (1903) et Les fondements de la géométrie (1899).

Tous les deux veulent remettre en cause l'intuitionnisme de Kant qui stipule entre autres que le temps et l'espace nous sont donnés comme des objets synthétiques a priori. Poincaré est un fervent défenseur de l'intuitionnisme, notamment au travers du principe d'induction, que l'on nomme de nos jours « récurrence ». [modifier] Le problème de la définition Poincaré pose comme première question le problème de la définition versus l'axiome. Il tient absolument à différencier les deux concepts qui tiennent, fondamentalement, à des problèmes d'existence. [modifier] Notes. Dataviz. Charles Sanders Peirce.

Charles Sanders Peirce (/ˈpɜrs/,[9] like "purse", September 10, 1839 – April 19, 1914) was an American philosopher, logician, mathematician, and scientist, sometimes known as "the father of pragmatism". He was educated as a chemist and employed as a scientist for 30 years. Today he is appreciated largely for his contributions to logic, mathematics, philosophy, scientific methodology, and semiotics, and for his founding of pragmatism. An innovator in mathematics, statistics, philosophy, research methodology, and various sciences, Peirce considered himself, first and foremost, a logician. He made major contributions to logic, but logic for him encompassed much of that which is now called epistemology and philosophy of science.

Life[edit] Peirce's birthplace. Peirce suffered from his late teens onward from a nervous condition then known as "facial neuralgia", which would today be diagnosed as trigeminal neuralgia. Early employment[edit] Johns Hopkins University[edit] Poverty[edit] Susan George - "Les démocraties contre les entreprises transnationales" Un plongement d'une surface dans R3 est une représentation où le plan tangent est continu et où il n'existe aucun ensemble d'auto-intersection.

Un plongement d'une surface dans R3 est une représentation où le plan tangent est continu et où il n'existe aucun ensemble d'auto-intersection. La sphère et le tore peuvent être plongés dans R3. Une immersion d'une surface dans R3 possède également un plan tangent continu, mais il y a présence d'un ensemble d'auto-intersection. Exemples : surface de Boy, bouteille de Klein. On peut toujours transformer un plongement en immersion. Prenons une sphère et amenons au contact, à l'intérieur, deux points par exemple antipodaux (des "pôles").

Mais l'inverse n'est pas automatiquement possible. Les surfaces, et plus généralement les objets géométrique : point, droite, courbe fermée, "courbe à bord" (segment ou "boule b1"), disque, etc....sont comme les objets d'une langue. Il y a des transformations qui sont de véritables opérateurs géométriques. Un objet fondamental est ce qu'on pourrait appeler le "gamma-cylindre". On commence l'opération d'étranglement : C'est la modification "C".

Détail : Network Science. Bayes' theorem. A blue neon sign, showing the simple statement of Bayes's theorem In probability theory and statistics, Bayes' theorem (alternatively Bayes' law or Bayes' rule) relates current to prior belief. It also relates current to prior evidence. It is important in the mathematical manipulation of conditional probabilities.[1] Bayes' rule can be derived from more basic axioms of probability, specifically conditional probability. When applied, the probabilities involved in Bayes' theorem may have any of a number of probability interpretations.

In one of these interpretations, the theorem is used directly as part of a particular approach to statistical inference. ln particular, with the Bayesian interpretation of probability, the theorem expresses how a subjective degree of belief should rationally change to account for evidence: this is Bayesian inference, which is fundamental to Bayesian statistics.

Bayes's theorem is named after Rev. Introduction[edit] For an epistemological interpretation: . And.

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Boyanboyanov.