Занимаюсь вскрытием, заменой и установкой замков более 9 лет.
Сегодня хочу показать вам один из моих оперативных наборов. По сути данный комплект это сборная солянка из множества китайских наборов.
В нем я собрал максимально востребованный для меня инструмент. В наборе 51 инструмент, размером он с ладонь взрослого мужика и весом около 250 грамм.
В этом наборе собраны различные крючки, клюшки и прочесы для вскрытия цилиндровых замков разных типов: цилиндры с английским профилем ключа, перфоцилиндры а так же разные рамочные цилиндры, в основном автомобильные.
Этим набором я открываю 80% всех цилиндров стоимостью до 1200р. А так же 80% всего Российского автопрома (и около него). Так же набор хорошо работает по многим грузовикам и строительной технике.
Это сумочка от какого то набора прочесов. По иронии судьбы ни одного инструмента из того набора в ней нет.
Сам набор выглядит вот так.
Начнем с того что лежит сверху.
Это натяжитель, он же натяг для автомобильных замков. По сути два натяга в одном, у них разная ширина губок.
Далее десять прочесов для цилиндров с английским профилем ключа. Каждый прочес имеет по два разных профиля на концах. Итого: 20 инструментов.
Клюшка для интеллектуального вскрытия перфоцилиндров. Клюшка имеет цанговый зажим и десять различных сменных насадок. Я пользуюсь только двумя. Правый и левый профиль.
Вот так выглядит в разборе. Просверлил в рукоятке глухое отверстие на всю длину. В ручке хранится дополнительная насадка.
Самодельные отмычки от моего хорошего знакомого, Калининградского мастера Романа Жукова.
Хороший авторский набор так же со сменными насадками. Кстати, на фото далеко не весь набор.
Их величество самые обыкновенные крючки для вскрытия английских цилиндров. Это наверное самая универсальная отмычка из всех. На фото два разных профиля.
Прочесы для автомобильных рамочных замков. Самые ходовые профили.
Небольшая сборная солянка из одного набора. Сверху вниз
Два прочеса для английских цилиндров Прочес для маленьких рамочных замков (почтовые и подобные замки) И пара специфических самодельных крючков для цилиндров с маленькой замочной скважиной.
Два ходовых прочеса для перфоцилиндров.
Ну и комплект натяжителей на все случаи жизни. Они все разные.
На этом обзор закончу.
И сразу отвечу на два самых распространенных вопроса:
- А отмычки это вообще законно ?
Статья 138.1 УКРФ пункт 6. Запрещается сбыт, приобретение и изготовление. Все остальное разрешено.
- Как купить отмычки ?
Не скажу. Мастера знают а не мастерам это никчему.
В следующих постах сниму видео с примерами работы этих инструментов.
Я создал курс для обучения мастеров замочному ремеслу. Курс включает в себя 65 видео уроков по вскрытию самых разных замков, разными методами. Там будут как методы вскрытия отмычками так и слесарные методы вскрытия. Я расскажу как можно приобрести и изготовить спец инструмент самостоятельно. Так же я предоставляю два месяца бесплатных консультаций в ТГ. Курс ориентирован именно на людей которые хотят стать замочными мастерами и зарабатывать этим деньги. @denis_kemerovozamki
Если у вас есть вопросы по замкам и дверям, я создал группу замочных мастеров https://t.me/masterzamki
Группа создана с согласия пикабушников и по их просьбам.
В группе вы можете задать любой интересующий вас вопрос и получить ответ квалифицированного мастера. Так же можете найти контакты частного мастера в своем городе.
Простите поклонники лучика, но не мог пройти мимо. Я не буду разбирать каждый абзац этой статьи и комментировать его, только в конце приведу цитаты и свои комментарии к ним. На мой взгляд статья очень размыто отвечает на главный вопрос, поставленный в заголовке: как работает нейросеть? Я не в курсе на какую возрастную аудиторию рассчитан материал, но с учетом того, что в статье приведена функция y = kx + b, полагаю, я могу использовать немного математики.
Авторы предлагают аналогию вроде такой: нейросеть - это набор нейронов-чисел, а учатся они, если им показать много примеров. Прежде чем переходить к нейронам, я расскажу как они учатся. Это может показаться странным, но просто принцип обучения что в нейросетях, что в простых моделях машинного обучения одинаков. Для примера рассмотрим как раз уже приведенную функцию y = kx + b. Перенося ее на реальный мир можно взять в качестве примера задачу расчета стоимости жилья в зависимости от площади квартиры. Тогда y - стоимость, x - площадь квартиры, а решаем мы задачу т.н. линейной регрессии (это для сильных духом, постараюсь обходиться без терминов). Далее слайды, которые рисовал сам, простите.
Нужно получить модель, которая по набору иксов (метраж квартиры) дает правдоподобную стоимость. Точки на графике - наши реально существующие данные. Прямая - наша функция. Обучив модель, мы можем подать ей на вход один x и получить ожидаемый y.
В случае применения машинного обучения мы должны просто настроить неизвестные параметры нашей функции (k и b), чтобы получить оптимальную прямую. Главный вопрос - как? Для этого мы должны ввести понятие ошибки модели, чтобы понять, хороши ли она выполняет свою задачу. В нашем примере ошибка - это разность между предсказаниями и реальной стоимостью.
Ошибка модели - средняя разность между реальными значениями и предсказанными по модулю или в квадрате. Формальным языком: L = (y' - y)^2 / n, где n - количество примеров в данных, y' - предсказания, а y - реальные значения y для наших x).
Назовем функцию вычисления ошибок функцией потерь (точнее, она так и называется). Оптимальная модель будет выдавать минимальную среднюю разность, т.е. значение функции потерь будет минимальным. С оценкой определились, теперь переходим к процессу обучения. Для этого мы строим одну случайную прямую, считаем разность между предсказаниями и данными, определяем в какую сторону нам нужно сдвинуть нашу прямую, и сдвигаем, меняя наши k и b на небольшое значение. На какое - задается параметрами модели, обычно этот шаг небольшой, чтобы не перескочить наше оптимальное положение.
Случайная прямая
Один шаг обучения
Второй шаг обучения ( и так далее)
Небольшое отступление, которое можно пропустить. Пытливый ум спросит меня, а как мы определяем в какую сторону двигаться на каждом шаге? Отвечаю - просто смотрим на знак. Раньше я упомянул, что для расчета мы используем квадрат или модуль разностей для каждого отдельно взятого примера и усредняем их. Но тогда все наши расчеты будут положительными. Трюк в том, что при обучении мы используем не саму функцию потерь, а производную от нее или т.н. градиент (блин, обещал же без терминов). Геометрически производную можно изобразить так:
Производная - это тангенс угла наклона касательной к функции потерь в выбранной точке. Производная показывает направление роста функции.
На графике изображена функция потерь при разных значениях для нашей задачи - это парабола. Причем левая ветвь соответствует ситуации, когда мы задаем случайную прямую ниже наших точек, правая - выше. Наша задача попасть из красной точки в желтую, т.е. в минимум функции. Определив градиент, мы двигаемся в сторону уменьшения функции, достигая минимума. Математически, при расчете производной (dL = (2 / n) * (y' - y) * x) мы избавляемся от квадрата и можем получать отрицательные значения (и получаем в нашем примере) и тогда двигаемся в противоположную от знака сторону, прибавляя небольшие значения к нашим коэффициентам k и b.
Возвращаясь к объяснению на пальцах. В реальной жизни параметров, влияющих на стоимость квартиры больше, чем просто ее метраж. Тогда мы переходим в многомерное пространство. В реальной жизни у нас есть другие задачи, например то же отделение фотографий кошек от фотографий собак (задача классификации). Или генерация изображений. Но во всех этих задачах используется один и тот же принцип: мы должны определить функцию потерь - определить как мы вычисляем ошибки предсказаний модели и посчитать разницу между предсказаниями и реальными значениями и изменить значения коэффициентов, в зависимости от смещения предсказаний. Для задачи классификации животных (кошек и собак) мы на самом деле строим точно такую же прямую, просто эта прямая не проходит через точки в пространстве, а старается разделить их. Точками в этом случае могут выступать значения пикселей наших картинок, в таком случае, для обычного изображения кошечки, например, разрешением 512х512, мы работаем в 786432-мерном пространстве (потому что 3 (если используем цветное изображение RGB) * 512 * 512 = 786432) и подбираем в этом пространстве не прямую, а плоскость. И уравнение этой плоскости будет таким y = b + k1 * x1 + k2 * x2 + ... + k786432 * x786432. А функция потерь будет другая, но об этом я уже не буду говорить.
Теперь, когда мы поняли как мы учим, можно понять, что такое нейрон в нейросетях. На самом деле, ответ уже понятен. В процессе обучения мы настраиваем коэффициенты некой функции, нейрон тогда - это просто математическая функция от входных данных. Возвращаясь к статье лучика, на этой картинке нейрон - это как раз таки серый кружочек. А желтые - это значения входных данных. Они могут быть в то же время выходными данными с нейронов предыдущего слоя нейросети.
x1, x2 - значения входных данных, w1, w2, b - коэффициенты (я использовал выше k и b)
А сколько нейронов в нейросети? Много и зависит от архитектуры. Входной слой просто принимает данные и вычисляет взвешенную сумму, передавая результат на внутренние слои. На примере тех же изображений - количество нейронов на первом слое будет зависеть от параметров изображения, а именно от количества пикселей, но количество нейронов скрытых (внутренних) слоев мы устанавливаем сами. Мы можем поставить один нейрон на первый скрытый слой, который будет суммировать все данные, но толку от такой сети будет мало. На выходном слое количество нейронов зависит от нашей задачи. Для генерации нам нужно в каждом пикселе сетки предсказать реальное значение цвета, значит нейронов будет столько же, сколько пикселей нам надо получить. Если мы говорим о задаче классификации, то на выходном слое будет столько нейронов, сколько у нас классов - т.е. 2 для кошек/собак, например. Рассматривать необычные слои, вроде сверток, не будем, но они есть.
А зачем вообще нужны нейросети? Я уже выше описал, что все задачи так или иначе формализуются в набор известных функций. Но преимущество нейросетей в том, что они универсальны как раз за счет общих принципов построения. А взаимодействие нейронов на разных слоях позволяет расширить пространство настраиваемых параметров, что в свою очередь позволяет уловить связи в данных на разных уровнях. Например, разные слои нейросети, обученной на задаче классификации изображений, могут улавливать разные паттерны: например контуры, формы или цвета. Что как раз-таки используется для передачи стиля - мы замораживаем глубинные веса обученной нейросети (те, которые отвечают за пространство, форму и т.д.) и дообучаем на одном стилевом изображении только те слои, которые отвечают за "мазки кисти" и цвета.
Несколько примеров современных нейросетей и как они обучены:
Генерация изображений. Существует множество архитектур сетей для генерации. Причем я говорю о генерации без текстового описания. Например, т.н. GAN-ы. Они обучены генерировать изображения из шума, как и сказано в статье. Но они не обучаются специально запоминать формы, объемы, углы, цвета. Они обучаются генерировать изображение так, чтобы результат не отличался от данных, с которыми мы его сравниваем.
Векторизация текстов - я выделил этот пункт отдельно, т.к. все сети, работающие с текстами, должны уметь переходить от тестов к точкам в пространстве - векторам чисел. Описывать, как это происходит примерно так же долго, как я описывал линейную регрессию. Но для простоты скажем, что нейросети учатся предсказывать пропущенные в тексте слова, настраивая при этом числа в пространстве векторов, где каждый вектор соответствует отдельному слову. Это классическая задача классификации, а значит мы снова строим разделяющие плоскости.
Генерация текстов. И снова множество архитектур. Есть даже не нейросетевые (смотрите цепи Маркова, которые просто считают попарные вероятности слов в тексте). Нейросетевые пытаются предсказать одно следующее слово на основе предыдущих.
Генерация изображений по тексту. Здесь мы объединяем известные подходы и идея такая: раз мы уже знаем, как векторизовать текст, то будем использовать вектора текста как входные данные, а готовые изображения, как идеал, который нужно научится генерировать из шума. Для обучения таких моделей используется огромное количество картинок с описаниями к ним. Кстати, поэтому было много претензий к русскоязычным генеративным моделям, которые генерировали, например, американские флаги по запросу "Родина". Просто сложно создать большой датасет размеченных изображений своими силами, все используют открытые датасеты, и, например, переводят тексты и всячески обогащают данные.
Теперь можно перейти к самому интересному - цитаты из статьи.
Компьютерный нейрон – это просто... число!
Уже выяснили, что нет.
«А если собаки и кошки раскиданы вперемешку, а?» – спросите вы. Ну что ж, тогда нам может потребоваться не одна линия. И возможно не две и не три, а целый десяток или даже сотня. Важно понять, что рано или поздно мы сможем с помощью обыкновенных чисел и прямых «поделить» наш лист так, чтобы нейросеть уже знала наверняка – что именно она «видит», кошку или собаку, в чью именно область она «ткнула пальцем».
Я зацепился за это определение. Потому что если нам известно только 2 класса, то будет только одна "линия" на выходе. Да, каждый нейрон строит свое собственное решение, но он во-первых, не видит какую-то свою область данных, а во-вторых, его решение агрегируется с решениями всех остальных нейронов на выходном слое. То, что описано - это скорее работа классических деревьев решений, которые действительно нарезают пространство на сколько угодно областей.
Проблема номер один – для обучения нейросети нужно очень много информации. Чтобы научить нейросеть отличать кошку от собаки, ей нужно показать тысячи (лучше миллионы) самых разных кошек и собак. Воспитанник детского садика в возрасте трёх лет кошку с собакой не спутает, даже если видел их всего лишь пару раз в жизни...
С миллионом явный перебор. Кроме того, существуют техники дообучения, позволяющие переиспользовать обученные модели с гораздо меньшим набором данных.
Проблема номер два: нейросети совершенно не умеют анализировать собственные творения, объяснять, «что здесь нарисовано и почему», в частности, они не умеют считать! Из-за этого компьютерные изображения постоянно рисуют людей то с шестью, то с восемью пальцами. Или кошек то с тремя, то с пятью лапами.
Вообще-то, объяснять уже умеют. Но только узкий класс мультимодальных сетей (если мы обучим модель генерировать текст по изображению - обратная задача генерации изображения по тексту - то сможет). А с пальцами проблема в общем тоже пофикшена улучшениями архитектур и увеличением количества параметров моделей. Были бы деньги обучать такие модели.
Проблема номер четыре: нейросеть не умеет работать при нехватке информации, «достраивать недостающее». Скажем, человеческий детёныш, даже малыш, увидев кошачий хвост, торчащий из-под дивана, тут же уверенно «распознает» спрятавшегося котёнка и побежит ловить его! Нейросеть такое «неполное» изображение понять не в состоянии. Человек, исказивший внешность (скажем, надевший маску или загримированный) для современной нейросети опять же становится неузнаваемым.
Умеет и достраивает. И распознает и людей в масках узнает. Опять же, на это влияют как архитектура, так и способ получения данных. Всегда можно аугментировать изображения (например в части тренировочных изображений кошек и собак обрезать все, кроме хвостов и тогда такая нейросеть сможет по хвосту определить животное).
Проблема номер пять: нейросеть совершенно не понимает законов нашего мира – скажем, тех же законов оптики. Она никогда не сможет различить на картине человека – и его отражение в зеркале (для живого человека – задачка пустяковая). Она никогда не сможет различить человека или его лицо в кривом зеркале (как это делаем мы на аттракционе «Комната смеха» в городском парке, или когда разглядываем самих себя в новогодние шарики).
Аналогично - аугментация данных решает проблемы с кривыми зеркалами.
Проблема номер шесть: нейросети чрезвычайно чувствительны к разного рода помехам, дефектам, «шуму». Скажем, если на старой фотографии часть изображения залита грязью, чернилами, испорчена пятнами или царапинами, сильно выцвела, если карточка разорвана или разрезана напополам – уверенное узнавание тут же становится неуверенным и вообще ошибочным. Для человека сломанная на части кукла – всё равно кукла; для нейросети – это уже совершенно другой, неизвестный объект
Формально - да. Именно поэтому при обучении специально добавляют шум, аугментируют данные, выключают часть нейронов. И тогда модель справляется.
Проблема номер семь: нейросети на текущий момент ужасающе «однопрограммны». Если нейросеть настроена на распознавание лиц – она будет уметь только распознавать лица. Переучить её на написание текстов или музыки будет чрезвычайно сложно, часто вообще проще написать и обучить совершенно новую сеть. Если она умеет отличать квадраты от треугольников – даже не пробуйте попросить её отличить кошку от собаки или самолёт от парусной лодки...
В целом верно, но не совсем. В рамках одной моды и архитектуры - работа с текстом, или изображениями, или музыкой - переучить нейросеть не проблема. И даже мультимодальные модели существуют и активно развиваются. Но да, архитектура генератора музыки и генератора изображений и данные для этих сетей настолько разные, что просто в тупую подменить данные нельзя. Удивительно.
Проблема номер восемь: связи между компьютерными нейронами случайны, поэтому нейросети лишены запоминания созданных образов. На приказ «нарисуй мне дерево» нейросеть охотно откликнется и будет рисовать деревья снова и снова, но... каждый раз это будет «другое дерево». И если вы напишете команду «нарисуй мне такое же дерево, как в прошлый раз, только на берегу реки», нейронная сеть не поймёт вас. Она опять нарисует «новое случайное дерево».
Связывать случайность (кстати, они не случайны, а заданы архитектурой) связей между нейронами и неспособность запоминать созданный образ - максимально некорректно. То, что здесь описано, на самом деле решаемо. Но это решение за пределами архитектуры нейросети. Это как предъявлять претензии микроволновке, за то, что она не включила сама кнопку, типа, могла бы и запомнить. У нее нет инструментов запоминания результата, как нет у голой нейросети - она получает данные на вход, генерирует выход и все.
В целом, я догадываюсь, что изначальная статья была рассчитана на детей младшего школьного возраста. И я по размышлению выкинул из моего разбора несколько цитат, которые на самом деле оказались верны, просто сильно упрощают представление. И то, что я описал может быть не всем понятно и требует более глубокого погружения.
Турция — это популярное направление для путешественников, поэтому курсы турецкого языка очень востребованы. По данным лингвистических исследований, на этом языке говорят более ста миллионов человек в разных странах. Пройдя обучение, вы сможете не боятся языкового барьера, смотреть любимые сериалы в оригинале, а также работать переводчиком.
Редакторы агрегатора онлайн-курсов Kursfinder рассмотрели около 100 предложений от топовых школ, чтобы выбрать 40 лучших программ, включая бесплатные. Полный список актуальных курсов по обучению турецкому языку вы найдете в нашем каталоге.
Турецкий для начинающих от Открытое Образование — лучшая программа по истории и особенностям турецкого языка .
Курсы подойдут тем, кто хочет изучить турецкий язык для путешествий, поближе познакомиться с культурой Турции: путешественникам, лингвистам и филологам. Слушатели, успешно прошедшие одну или несколько представленных программ, смогут без особых проблем разговаривать с носителями языка, воспринимать информацию зрительно и на слух, выстраивать предложения и создавать полноценные тексты художественного, информационного и другого характера.
Онлайн-платформа, на которой преподаватели предлагают свои услуги по изучению иностранных языков, в том числе, турецкого. Пользователи могут выбрать оптимальный вариант по стоимости, содержанию и времени. У каждого репетитора на платформе есть собственный рейтинг, основанный на отзывах его учеников. Это позволяет оценить качество работы.
Стоимость: от 750 руб.
Длительность: от 1 академического часа
Формат обучения: видеоуроки с репетиторами
Сертификат: нет
Преимущества:
широкий выбор репетиторских услуг;
доступные цены;
возможность занятий с носителями;
прозрачная система рейтинга преподавателей;
дистанционный формат работы.
Недостатки:
занятия с репетитором не подразумевают выдачу сертификата или диплома.
Программа обучения:
Составляется преподавателем в индивидуальном порядке
Лицензированная онлайн-школа репетиторских услуг по разным дисциплинам, в том числе, иностранным языкам. Все преподаватели на данной платформе являются дипломированными специалистами с педагогическим, лингвистическим и другим профильным образованием. К тому же, каждый ученик может подобрать для себя наиболее подходящего репетитора, исходя из его рейтинга на сайте, который формируется на основании отзывов и оценок.
Стоимость: от 750 руб.
Длительность: от 50 минут
Формат обучения: видеоуроки с репетиторами
Сертификат: нет
Преимущества:
широкий выбор репетиторских услуг для детей и взрослых;
наличие рассрочки до 10 месяцев на оплату «пакетов» занятий;
возможность использования материнского капитала для оплаты;
прозрачная система рейтинга преподавателей (на основе отзывов);
индивидуальный график обучения.
Недостатки:
нет сертификата.
Программа обучения:
Составляется преподавателем в индивидуальном порядке
Образовательная платформа, предоставляющая онлайн-курсы турецкого языка для начинающих. Спикеры — преподаватели с лингвистическим и филологическим образованием, которые регулярно путешествуют за границу. Для удобства пользователи могут выбрать одну из двух программ обучения: общую или туристическую.
Стоимость: от 870 руб.
Длительность: от 45 минут
Формат обучения: видеоуроки по Skype
Сертификат: нет
Преимущества:
наличие пробного занятия;
квалифицированный преподавательский состав;
несколько видов тарифов;
возможность выбора наиболее удобной платформы для занятий;
Курс турецкого языка для начинающих лингвистов, сочетающий в себе все самые актуальные методики обучения. В рамках изучения образовательной программы слушатели познакомятся с историей, изучат все основные блоки (лингвистика, грамматика и пр.), а также попрактикуются в построении диалогов с преподавателями. По результатам успешного прохождения курса каждый участник получает сертификат, подтверждающий наличие базовых знаний.
Продвинутые курсы турецкого от онлайн-академии. В основу образовательного процесса заложено специальное тестирование, с помощью которого спикеры определяют индивидуальный подход в обучении каждого слушателя. Каждому участнику доступно несколько тарифов на выбор, в зависимости от его личных предпочтений и целей. Во всех программах есть полный перечень информационных материалов и практик для получения качественного и актуального образования.
Стоимость: от 33 000 руб.
Длительность: 3 месяца
Формат обучения: вебинары и видеолекции
Сертификат: есть
Преимущества:
для начинающих и опытных;
индивидуальная программа обучения;
обратная связь с преподавателем по видео;
интересные и разнообразные практикумы;
несколько тарифов на выбор.
Недостатки:
при групповых занятиях возможно долгое ожидание ответа от преподавателя.
Программа обучения:
Индивидуальная программа курса составляется после прохождения вводного тестирования
Онлайн-платформа для легкого и непринужденного изучения турецкого языка, вне зависимости от уровня подготовки. Каждый слушатель может выбрать для себя оптимальную программу обучения, которая будет соответствовать его знаниям и целям. Уникальный образовательный процесс, включающий в себя тематические дискуссии, ролевые игры и прочие виды интерактивов, способствует интересному и увлекательному обучению. Дополнительно платформа предоставляет услуги обучения для детей и подростков.
Стоимость: индивидуальная (зависит от содержания и продолжительности курса, формата занятий)
Длительность: от 1 месяца
Формат обучения: очно или онлайн уроки
Сертификат: есть
Преимущества:
высокий уровень качества образовательных услуг;
преподаватели — дипломированные специалисты;
интерактивный формат работы (ролевые игры, дискуссии и пр.);
широкая база практических заданий;
возможность выбора формата обучения (индивидуально или в группе);
наличие специальных программ для детей.
Недостатки:
отсутствие фиксированных цен на услуги.
Программа обучения:
Бесплатное тестирование уровня подготовки слушателя курса
Подбор индивидуальной программы обучения и удобного графика
Предоставление всех необходимых материалов и образовательных ресурсов в соответствии с запросами
Онлайн-платформа по изучению турецкого языка, предлагающая своим клиентам сразу несколько тарифов. Каждый слушатель сможет выбрать обучение в группе или индивидуально в формате «тет-а-тет». Вне зависимости от выбранного тарифа, абсолютно все участники, успешно завершившие обучение, получают стандартизированные сертификаты.
Дистанционный сервис по изучению турецкого языка для новичков и лингвистов с опытом. Разнообразие образовательных программ под разный уровень подготовки позволит не только разобраться в основах изучаемого языка, но и актуализировать уже имеющиеся знания. Удобная навигация и приятный красочный интерфейс.
Стоимость: от 749 руб.
Длительность: от 1 месяца
Формат обучения: онлайн-уроки, презентации и вебинары
Сертификат: есть
Преимущества:
индивидуальный план обучения, зависящий от поставленных целей, уровня знаний и личных интересов;
игровой формат изучения материалов: большое количество красочных интерактивов с разными заданиями и практикумами;
бесплатный доступ к основной части теоретической базы, размещенной на платформе;
Сжатый курс, который отлично подойдёт тем, кто хочет освоить основы турецкого языка за короткое время. В рамках изучения видеоматериала слушатели научатся строить простые и сложные предложения, свободно выстраивать диалоги на разные темы, а также использовать правила грамматики в речи и письме. Простая подача информации позволит развить память, улучшить речь и расширить кругозор.
Стоимость: 5 000 руб.
Длительность: 1 час 07 мин
Формат обучения: видеоуроки
Сертификат: нет
Преимущества:
легкая подача материала;
подходит для новичков;
интересные интерактивные задания;
бонусы в виде аудио курса и дополнительных приложений.
Курс для тех, кто планирует изучать историю и особенности турецкого языка. В основу программы заложена широкая теоретическая база, целый перечень практикумов для самостоятельного решения, а также ситуативные диалоги для формирования изначальных коммуникативных навыков. Каждый модуль разделен на несколько частей: грамматику, лексику, аудио-задания, практикумы и диалоги.
Стоимость: 3 600 руб.
Длительность: 10 недель
Формат обучения: видеолекции
Сертификат: есть
Преимущества:
удобная навигация в структуре обучающего материала;
расширенная теоретическая база (10 модулей теории);
анимированные диалоги для развития коммуникативных навыков;
словарь с лексикой в каждом модуле;
создатель курса – заведующий кафедрой тюркской филологии СПбГУ.
Недостатки:
большая часть курса рассчитана на самостоятельное изучение материала.
В этом разделе мы собрали более двадцати дополнительных курсов, которые отлично подойдут для того, чтобы усовершенствовать ранее полученные знания и узнать для себя что-то новое.
Турецкий язык по Скайпу от Language Life. Разнообразие образовательной базы, занятия в группах и индивидуальный подход к каждому обучающемуся. Программа предлагает отличные возможности для интересного и продуктивного обучения.
Курсы по турецкому языку от Turkish4D. Развивайте свои разговорные навыки и осваивайте грамматические и лексические правила в удобных форматах.
Онлайн-курсы по турецкому языку от Диалог. Более десяти курсов с информационными презентациями, практикумами и конкурсами для интересного, быстрого и эффективного изучения языка.
Книга «Турецкий язык» от ИнфоХит. PDF-пособие в виде полноценного справочника по вопросам переезда и оформления вида на жительства в Турции. Основными темами книги являются: правила переезда в Турцию, советы для быстрого запоминания основных разговорных фраз, секреты поиска работы в новой стране.
Турецкий язык от Tamam School. Дистанционная платформа с простой навигацией и большим разнообразием интерактивов.
Турецкий язык от learn turkish. Портал онлайн-образования, созданный с использованием современных технологий и актуальной информационной базы. Разделение структуры образовательной программы на несколько модулей позволит не запутаться в процессе обучения.
Турецкий язык от Юлия Акалын. Частная онлайн-школа от дипломированного специалиста и преподавателя турецкого языка с многолетним опытом работы. Бесплатные марафоны и тестирования позволяют определить имеющийся уровень знаний.
Турецкий язык от Тимура Казанцева. Авторская книга, включающая в себя практический курс по турецкому языку и справочник по переезду в Турцию на ПМЖ.
Онлайн школа турецкого языка №1 от TuretskiyOnline. Авторская методика, вошедшая в рейтинг лучших образовательных программ от экспертов. Около ста видеоуроков по разным темам, расширенный набор практик и индивидуальная проверка всех заданий позволит достичь высоких результатов.
Турецкий язык по Скайпу от Language Life. Онлайн-уроки турецкого по Skype для людей, которые только начинают знакомиться с языком, и тех, кто хочет актуализировать уже имеющиеся знания.
Курсы по турецкому языку от Turkish4D. Каталог курсов на любой вкус: от лекций для новичков, которые только осваивают азы турецкого, до интенсивов и марафонов.
Онлайн-курсы по турецкому языку от школы «Диалог». Богатая база программ изучения турецкого языка от онлайн-школы, которая отлично подойдёт каждому желающему, вне зависимости от имеющегося объема знаний.
Курс турецкого языка для начинающих от Coffee Learn. Курс-интенсив по изучению турецкого за три месяца. Слушатели могут выбрать самостоятельный тренинг, работу в группах или индивидуальные уроки.
Курсы турецкого языка онлайн от Сети школ иностранных языков «Speaking Planet». Курс от школы иностранных языков, цель которого — обучить каждого студента таким образом, чтобы он мог свободно разговаривать на турецком.
Курсы турецкого языка от Malinova School. Сборник живых уроков для всех, кто желает быстро освоиться в турецком и начать применять полученные знания в реальной жизни.
Индивидуальные онлайн-уроки турецкого. Занятия для взрослых и детей от преподавателей с опытом работы более 10 лет. Индивидуальный подход к каждому ученику, современные методики образования и проведение занятий в удобное время.
Курсы турецкого языка онлайн от Языкового центра «ЕврАзия». Базовые уроки турецкого языка, нацеленные на отработку всех навыков: от изучения и написания алфавита до построения предложений и составления диалогов.
Онлайн-школа турецкого языка «HAYAL». Удобная и современная платформа дистанционного образования, которая ставит перед собой цель научить каждого слушателя основам турецкого языка и классическому Стамбульскому произношению. Разнообразие разговорной практики, углубленное изучение национальной культуры турков и дружное комьюнити – в онлайн-школе «HAYAL» созданы все условия для продуктивного и комфортного изучения языка.
Учим турецкий по сериалам от Онлайн-школы турецкого языка «Bulmaca». Онлайн-школа с уникальным подходом к изучению турецкого языка — с помощью популярных сериалов.
Бесплатные курсы турецкого языка
Если вы ещё никогда не сталкивались с турецким языком, но хотите попробовать изучить его, то обратите внимание на нашу подборку бесплатных курсов. Они познакомят вас с основами языка, расскажут о его особенностях и помогут определить дальнейшие перспективы обучения. Абсолютно все курсы турецкого языка, представленные в этом разделе, можно изучить онлайн и бесплатно. К тому же, они рассчитаны преимущественно на начинающих и содержат только полезную «выжимку».
Короткая видеолекция, посвящённая тематике приветствия на турецком языке. Спикер рассказывает об основных выражениях, которые можно использовать, чтобы начать диалог с собеседником.
Бесплатный марафон из пяти видеоуроков для быстрого знакомства с основами и особенностями турецкого языка. Слушатели курса научатся читать на турецком, строить предложения, задавать вопросы и использовать грамматические правила в речи и на письме.
Курс для людей, которым турецкий язык стал внезапно актуален. В рамках образовательного процесса обучающиеся пройдут целый путь, начиная с изучения простейших словообразований и заканчивая построением сложных предложений.
Сборник бесплатных уроков для тех, кто хочет научиться свободно разговаривать на турецком языке. Большой объем теории затрагивает все темы, включая лексику и грамматику.
Основные характеристики:
бесплатные уроки;
разнообразие теории и практики для самостоятельного обучения.
Семь уроков турецкого языка, в ходе изучения которых участники курса познакомятся с основами грамматики и лексики. К каждому уроку есть перечень заданий для закрепления изученной информации.
Перечень уроков, разделенных на два модуля: знакомство с языком и правила построения конструкций. Обучающиеся смогут освоить основы грамматики, научиться строить простые предложения, а также свой словарный запас.
Сборник видео для лиц, которые только начинают осваиваться в базовых принципах и особенностях турецкого языка. Более ста видеозаписей направлены на всестороннее изучение языка, начиная от основ лексики и заканчивая всеми правилами грамматики.
Основные характеристики:
видео уроки;
интерактивное обучение;
богатая теоретическая база.
Заключение
Турецкий — увлекательный язык с богатой историей и целым перечнем особенностей. Все больше людей интересуются его изучением, придерживаясь разных целей и интересов: для личного развития, расширения мировоззрения, свободного путешествия или профессионального роста. Однако многие из них испытывают определённые трудности с выбором наиболее подходящей программы обучения. Чтобы подобрать по-настоящему эффективный курс турецкого языка, рекомендуем обратить внимание на рейтинги из нашей статьи. С их помощью вы сможете углубиться в культуру Турции и научиться свободно разговаривать.
У нас новая игра: нужно расставлять по городу вышки связи так, чтобы у всех жителей был мобильный интернет. И это не так просто, как кажется. Справитесь — награда в профиль ваша. Ну что, попробуете?
Привет всем кто интересуется и пользуется проектом SQLtest.online! Спешу отчитаться о работе проделанной за последние две недели.
- во-первых - конечно новые задачи - их уже 160! - во-вторых - добавлена диаграма связей между таблицами базы данных Sakila - ну главное - для любителей тьмы - добавлена тёмная тема!
Часто кажется, что технический прогресс, изменяющий жизнь людей, замедлился – «все велосипеды уже изобрели». Что ж, в самом деле, велосипед современного типа – так называемый «ровер», он же «безопасный велосипед» – появился на свет ещё в XIX веке:
Велосипед Ровер 1885 года
А прогресс готовится совершить очередной огромный шаг в неизведанное. Речь о компьютерных нейронных сетях. Они уже умеют вполне прилично распознавать лица людей, писать и переводить тексты рисовать картины. Сочинять музыку – причём не только простенькую попсу, но и вполне себе «серьёзную», вот послушайте:
Если первые опубликованные результаты работы нейронных сетей, вызывали смех ввиду своей откровенной нелепости, то сейчас – напротив! – нередко вызывают у людей неподдельное восхищение и удивление: как?! Вот это сделал тупой компьютер?!
Иллюстрация к художественному рассказу, выполненная нейросетью
Это удивляет, радует – но одновременно вызывает кучу вопросов.
Раньше считалось, что компьютеры лишены таких человеческих качеств, как творческое воображение, вкус, инициатива... И вдруг оказывается, что они вполне способны на творческую работу! Причём делают её (в отличие от людей) быстро, дёшево, безропотно, не устают, не болеют. Что же это тогда получается?
Нейронные сети оставят без работы переводчиков и копирайтеров, журналистов и художников, композиторов, поэтов и писателей, а кто будет следующим? Экономисты, врачи, юристы, политики, архитекторы, учителя – все они тоже будут постепенно вытеснены компьютерными программами? А что останется людям?
Однако оставим этические вопросы. Давайте разберёмся, как эти нейросети устроены, как они работают?
Как устроена, из чего собрана нейронная сеть? Само название подсказывает нам, что она состоит из нейронов. Вот тут нас ждёт первый сюрприз! На самом деле нейроном называют нервную клетку человека или любого другого существа, у которого есть нервная ткань. Нервы – это «система управления» живым организмом, те самые «провода», по которым передаются самые разные команды: от относительно простых, типа «сжать пальцы / разжать пальцы», до невероятно сложных («вспомнить теорему Паппа-Гульдина»). По представлениям современных учёных, каждый нейрон может быть в двух основных состояниях – невозбуждённом и возбуждённом.
Внутри компьютера «всё не так». Компьютерный нейрон – это просто... число! Обыкновенное число – скажем, от нуля до единицы. Текст, звук, изображение, музыка – абсолютно любая информация внутри компьютера преобразуется в числовую таблицу – насколько большую, зависит от того, насколько сложная у нас информация. Скажем, для того чтобы «оцифровать» чёрно-белую фотографию квадратной формы, мы можем взять «решётку», «матрицу» размером восемь на восемь точек (всего 64 «нейрона»), а можем – 256 на 256 точек (то есть свыше 65 тысяч «нейронов»). При этом единица будет соответствовать белому цвету, ноль – чёрному, а остальные числа – различным оттенкам серого.
Изображение разбито на разное число датчиков-нейронов для анализа
Числа-нейроны внутри компьютера организованы в «слои», и эти слои связаны между собой многочисленными связями – будто невидимыми ниточками. При этом каждая связь – это ещё и математическая формула, простая, но очень важная. И у этой формулы есть свои параметры, свои «рычаги управления». Как педали «газ» и «тормоз» на автомобиле. Зачем они? Сейчас объясним.
Здесь взаимодействуют два компьютерных нейрона (выделены жёлтым)
Изначально нейронная сеть абсолютно глупа, она ничего не умеет и не знает. И все связи между нейронами одинаковы. Но вот начинается самое интересное – обучение нейросети! Да-да, компьютерная нейросеть, прежде чем заработать, должна пройти (иногда очень долгий и трудный) процесс обучения. Который в чём-то очень похож на обучение детей в школе.
Допустим, мы хотим научить нейросеть отличать нарисованный круг от нарисованного треугольника. С помощью специальной программы мы «показываем» нейронам первого слоя («сенсорам», «датчикам») самые разные круги и треугольники. Десятки, сотни, тысячи! Да что там тысячи – скажем, обучающий набор данных («датасет») Digi-Face 1M содержитсвыше миллиона фотографий человеческих лиц! И каждый раз мы как будто нажимаем на кнопку «это треугольник» или «это круг» – то есть как бы «говорим» сети, что именно изображено, «объясняем» ей. При этом сама нейросеть тоже пытается «угадать», что именно изображено – и все её нейроны как бы «голосуют», каждый за свой вариант.
Устройство более сложной многослойной нейросети
Помните, мы говорили о том, что каждая связь в нейронной сети – это формула с «рычагами управления»? И вот тут начинает работать известный людям (особенно школьникам) с давних времён «метод поощрения и наказания». Те нейроны, которые ошиблись, «проголосовали» за неправильный вариант ответа, «наказываются» – им не ставят двоек, но вот связи между ними ослабляются, и в следующий раз голос «двоечника» будет учитываться меньше. Те нейроны, которые «голосуют» правильно, напротив, «поощряются» – только вместо пятёрок их связи усиливаются (математически), при следующем «голосовании» их голоса будут слышны «громче» остальных. Наконец, после достаточного количества «уроков» (и если сама нейронная сеть построена правильно, то есть верно выбраны число нейронов и их слоёв), мы получаем готовую к работе обученную сеть. Уррра, заработала!
«Но как с помощью каких-то чисел можно узнавать предметы?!» – спросите вы. Это вполне возможно! Рассмотрим самый простой пример. Представьте себе плоскость, лист бумаги, в одной части которого нарисованы самые разные кошки, а в другой части – самые разные собаки. Процесс «угадывания» компьютерной нейросетью похож на выбор какой-нибудь точки на этом листе бумаги – если мы попали в область с кошками, то отвечаем «кошка». А если попали в область с собаками, отвечаем «собака». Но погодите! Ведь мы же можем взять линейку и просто провести через лист линию, которая отделит область с собаками от области с кошками! А любая прямая линия в математике записывается очень простым уравнением:
y = ax + b
Такое уравнение называется «линейным». У него всего лишь два параметра, два «рычага управления» – это числа a и b. Это означает, что абсолютно любую прямую линию на плоскости мы можем построить, зная всего лишь два числа! Когда мы только начинаем обучение нейросети, значения этих чисел «какие-то», взятые с потолка и совершенно неправильные. Но когда нейросеть в процессе обучения «тыкает и угадывает», она как бы немножечко изменяет эти числа, «сдвигает» так, чтобы в результате наша прямая точно отделила всех собак от всех кошек! И – вуаля! – наша задача решена, нейросеть умеет распознавать кошек и собак!
Подбирая положение линии, мы можем научиться отличать собак от кошек на листе бумаги
«А если собаки и кошки раскиданы вперемешку, а?» – спросите вы. Ну что ж, тогда нам может потребоваться не одна линия. И возможно не две и не три, а целый десяток или даже сотня. Важно понять, что рано или поздно мы сможем с помощью обыкновенных чисел и прямых «поделить» наш лист так, чтобы нейросеть уже знала наверняка – что именно она «видит», кошку или собаку, в чью именно область она «ткнула пальцем». Теперь понятно?
«Ну ладно, в отличить кошку от собаки с помощью математики это ещё можно поверить – скажете вы – но как быть с теми же самыми рисунками? С рисованием? С написанием музыки?». Будете смеяться – но снова «всё почти как в школе». Скажем, рисование. Сперва многослойную нейросеть снова обучают на уже существующих многочисленных картинах, фотографиях, образах. Учат её определять «контент» – то есть форму предметов, цветовую гамму, контуры, линии, углы... А затем подают «на вход» уже обученной системы что-нибудь «другое». Какую-нибудь каляку-маляку или «цветовой шум», хотя это может быть и вполне себе «нормальное» изображение – просто другое, «постороннее». И тогда система – её же научили этому! – начинает как бы находить внутри постороннего знакомое и усиливать. Примерно как мы, люди, глядя на облака, узнаём контуры знакомых животных – то верблюда, то льва, то собаки... В точности так же нейросеть может «применить» заученный «стиль» – то есть некую совокупность цветов, линий, форм и так далее – к заданной картинке. И получить, скажем, картину «Утро стрелецкой казни», написанную Ван Гогом. Или Эдвардом Мюнчем. Учёные, которые любят мудрёные слова, называют это «инцепционизм» (язык сломаешь, но тут мы не виноваты).
Применение стиля к изображению
С музыкой всё даже проще, чем с изображением – это красок может быть сотни и даже тысячи, а нот всего семь (точнее, двенадцать, но это тоже немного). Сперва мы обучаем нейросеть – то есть учим её распознавать ритмический рисунок, мелодию, движение нот – вверх, вниз, скачками или плавно. А затем берём обычный шумовой сигнал, «белый шум», применяем к нему нашу нейросеть – и вдруг получаем нечто музыкальное на выходе! Само собой – это «нечто» будет именно в том стиле, на который нашу нейросеть «натаскивали». Если нейросеть «учили» на рок-музыке – будет рок. Если на рэпе – то непременно будет рэп. Но уже какой-то «свой», не точная «копия», а нечто среднее, где будут те или иные элементы от каждого «урока». Не так ли работают и живые композиторы, кстати?
Применение стиля к изображению нейросетью
...Или поэты с писателями? Ведь что такое, например, литературная пародия? Когда к одному тексту применяют «стиль» определённого автора? Скажем, как в книге «Парнас дыбом» – где известное всем детское стихотворение «Жил-был у бабушки серенький козлик» как будто «писали» разные авторы. То Иван Андреевич Крылов:
У старой женщины, бездетной и убогой, Жил козлик серенькой, и сей четвероногой В большом фаворе у старушки был...
То Александр Сергеевич Пушкин:
Одна в глуши лесов сосновых Старушка дряхлая жила, И другом дней своих суровых Имела серого козла...
То Алексей Константинович Толстой
А уж кто бы нам песню-былину завёл, Чтоб забыть и печаль и нелады. Как живали старуха и серый козёл. Ой, ладо, ой, ладушко ладо!
Вот и нейронная сеть: её обучают на определённом материале (скажем, на текстах Пушкина). И она как бы заучивает его характерные обороты, подбор слов, длину фраз – в общем, «стиль». А затем обученную сеть запускают на совершенно другом материале – да хоть на репортаже с футбольного матча! Неожиданно интересная штука может получиться, не так ли?
«Что же тогда – спросите вы – нейронные сети вообще могут всё?». Ну, не знаю, огорчим мы вас или обрадуем, но... нет, не всё. Чего то нейросети не умеют «пока», и возможно в дальнейшем они этому научатся. А что-то для них недоступно в принципе. Итак, где же у нейросетей проблемы?
Проблема номер один – для обучения нейросети нужно очень много информации. Чтобы научить нейросеть отличать кошку от собаки, ей нужно показать тысячи (лучше миллионы) самых разных кошек и собак. Воспитанник детского садика в возрасте трёх лет кошку с собакой не спутает, даже если видел их всего лишь пару раз в жизни...
Проблема номер два: нейросети совершенно не умеют анализировать собственные творения, объяснять, «что здесь нарисовано и почему», в частности, они не умеют считать! Из-за этого компьютерные изображения постоянно рисуют людей то с шестью, то с восемью пальцами. Или кошек то с тремя, то с пятью лапами.
Кошки с неправильным количеством лап – это обычное дело для нейросетей
Проблема номер три: для работы нейросеть должна быть обучена, у неё отсутствует фантазия. Я уже упоминал про свой рассказ «Велозавр и велотавры», для которого нейронная сеть нарисовала очень хорошую иллюстрацию с мальчиком на велосипеде. Но вот когда я «попросил» систему нарисовать того самого велозавра или велотавра, она... она просто не понимала, о чём идёт речь! И упорно рисовала мне обыкновенного велосипедиста на дороге. Догадаться «скрестить» велосипед с динозавром или велосипед с кентавром? Это было вне её понимания! В общем, нарисовать бегемота нейросеть сумеет. А вот бармаглота из сказки про Алису – нет.
Проблема номер четыре: нейросеть не умеет работать при нехватке информации, «достраивать недостающее». Скажем, человеческий детёныш, даже малыш, увидев кошачий хвост, торчащий из-под дивана, тут же уверенно «распознает» спрятавшегося котёнка и побежит ловить его! Нейросеть такое «неполное» изображение понять не в состоянии. Человек, исказивший внешность (скажем, надевший маску или загримированный) для современной нейросети опять же становится неузнаваемым.
Проблема номер пять: нейросеть совершенно не понимает законов нашего мира – скажем, тех же законов оптики. Она никогда не сможет различить на картине человека – и его отражение в зеркале (для живого человека – задачка пустяковая). Она никогда не сможет различить человека или его лицо в кривом зеркале (как это делаем мы на аттракционе «Комната смеха» в городском парке, или когда разглядываем самих себя в новогодние шарики).
Проблема номер шесть: нейросети чрезвычайно чувствительны к разного рода помехам, дефектам, «шуму». Скажем, если на старой фотографии часть изображения залита грязью, чернилами, испорчена пятнами или царапинами, сильно выцвела, если карточка разорвана или разрезана напополам – уверенное узнавание тут же становится неуверенным и вообще ошибочным. Для человека сломанная на части кукла – всё равно кукла; для нейросети – это уже совершенно другой, неизвестный объект.
Проблема номер семь: нейросети на текущий момент ужасающе «однопрограммны». Если нейросеть настроена на распознавание лиц – она будет уметь только распознавать лица. Переучить её на написание текстов или музыки будет чрезвычайно сложно, часто вообще проще написать и обучить совершенно новую сеть. Если она умеет отличать квадраты от треугольников – даже не пробуйте попросить её отличить кошку от собаки или самолёт от парусной лодки...
Проблема номер восемь: связи между компьютерными нейронами случайны, поэтому нейросети лишены запоминания созданных образов. На приказ «нарисуй мне дерево» нейросеть охотно откликнется и будет рисовать деревья снова и снова, но... каждый раз это будет «другое дерево». И если вы напишете команду «нарисуй мне такое же дерево, как в прошлый раз, только на берегу реки», нейронная сеть не поймёт вас. Она опять нарисует «новое случайное дерево».
У нейросети неплохо получаются пейзажи, а вот в парусах она разбирается "приблизительно"...
Однако вернёмся к началу нашего разговора. Задайтесь вопросом – а способна ли нейросеть, например, придумывать законы? И ответ здесь будет скорее «да», чем «нет». Существует огромное количество законов, юридических документов – если «пропустить» их все через достаточно сложную нейросеть, она вполне будет в состоянии «заговорить» тягомотным и малопонятным юридическим языком, начать «штамповать» циркуляры и распоряжения... Но захотите ли вы жить по законам, которые штампует компьютер?
Способна ли нейросеть ставить диагноз больному в поликлинике и назначать лечение? Снова «да» – но врач-человек несёт ответственность за принятое решение. У нейросети никакой ответственности (а уж тем более ни совести, ни сострадания) быть не может – если она вдруг ошиблась, то... ничего. Ну, ошиблась и ошиблась, это же компьютер, а что человек пострадает при этом – а кого это волнует? Захотите ли вы лечиться у таких врачей?
С одной стороны как здорово сказать компьютеру – «слушай, Алиса, нарисуй мне стрекозу на цветке!». И – ррррраз! – держите, пожалуйста, рисунок. Но с другой стороны – неужели рисовать самому настолько тяжело и неинтересно, что обязательно нужно перепоручать это дело компьютеру? А?
В журнале «Лучик» мы рассказываем:
Почему Земля вращается? Как устроена бесконечность? Как измеряют расстояние до звёзд? Что такое энтропия, и грозит ли вселенной тепловая смерть? Что такое гравитация и гиперпространство, и почему время нам только кажется?
Посмотрел выступление Криса Лонсдейла о том, как мы можем ускорить изучение иностранного языка.
Этот парень за 2 года получил уровень носителя в Китайском языке. И занялся психологией обучения, чтобы найти эффективные методы, а не те, что используют в обычных школах.
Он даёт следующие советы:
Чтобы взрослому выучить язык быстро, просто и эффективно:
- найди тех, кто уже умеет говорит на нужном уровне.
- найди свои ситуации, где нужен язык.
- погружение - не нужно, не работает.
Что работает:
1. Используйте то, что привлекает внимание - потому что имеет значение - потому что релевантно (важно) - и поэтому откладывается в памяти. Мы точно заметим в лесу царапину на дереве - если знаем, что это след от медведя, так как нам важно наше выживание.
2. Используйте язык как коммуникацию каждый день.
3. Когда вы впервые понимаете сообщение, вы овладеваете языком бессознательно (усваиваете). Грамматический метод хуже, чем метод усвоения - его сопровождает языковая глухота. Усвоение физиологично и идёт через мышцы.
4. Важно связывать изучение с состоянием счастья, расслабленности.
7 действий:
1. Много слушай
2. Пойми значение звуков до запоминания надписи (слова)
Человеку, которому содержание этого курса не очевидно к началу средней школы, курс вряд ли поможет.
Человеку, который вместо применения логики по интуиции предпочитает видеть модусы и правила силлогизмом, лучше пробежаться по современному математическому курсу логики высказываний, а не по философской муре, основанной на трудах Аристотеля и изложенной учителем русского языка - выпускником МПГУ 1930 года Кузьминым. Ну ладно, Виноградов хоть кандидат философских наук.
Советские философы, кстати, учебник оценили отрицательно. Вот лишь фрагмент разгромной критики его в "Вопросах философии":
Наконец, человеку, которому удобно слушать шестичасовую начитку этого учебника, напичканного диаграммами и схемами, стоит выступать в цирке.