Кому нужна математика и как юзерпик ставит диагноз — студенческий портал

Говоря об инстаграме, мы сразу вспоминаем его бесчисленные фильтры. Приложения для обработки снимков могут добавить немного солнечных лучей даже в самый унылый день — хотя бы на фото.

Аналитики говорят, что тщательная обработка фотографий выходит из моды, но волна популярности хештега #nofilter приводит лишь к появлению новых «натуральных» фильтров.

alt

Узнай стоимость своей работы

Бесплатная оценка заказа!

Оценим за полчаса!

Обработка фото останется с нами надолго — а значит, ее можно использовать не только для красоты.

В середине 2010-х инстаграм завладел вниманием медиков. Гарвардский психолог Эндрю Рис и IT-специалист Кристофер Данфорт разработали алгоритм, который делает выводы о состоянии психического здоровья пользователей на основе того, как они обрабатывают свои фото.

Рис и Данфорт использовали данные более ранних психологических исследований:

люди без ментальных расстройств в среднем предпочитают более яркие цвета, а приглушенные темные оттенки ассоциируют с плохим настроением. В то же время люди с диагнозом «депрессия» склонны выбирать более темные и серые оттенки.

Иногда они сообщают, что во время депрессивного эпизода весь мир для них как будто выцветает, всё видится серым.

Ученые исследовали профили 166 добровольцев, из которых у 71 человека за последние три года диагностировали депрессию (степень тяжести состояния проверили дополнительно с помощью психиатрического опросника CES-D).

Всего Рис и Данфорт изучили почти 44 тысячи фото. Алгоритм учитывал тон снимка, степень его яркости и насыщенности.

Кроме того, ученые проанализировали, насколько часто участники эксперимента размещали посты в инстаграме и сколько лиц в среднем попадало на фотографию.

Кому нужна математика и как юзерпик ставит диагноз - Студенческий портал

Выяснилось, что люди, имевшие опыт депрессии, действительно выкладывали менее яркие и насыщенные снимки, а их тон смещался ближе к синей части спектра. Такие участники реже пользовались фильтрами, а если прибегали к ним, то выбирали черно-белые Inkwell и Willow.

alt

Узнай стоимость своей работы

Бесплатная оценка заказа!
Читайте также:  Парк -россия - моя история откроет выставку в -манеже - студенческий портал

Оценим за полчаса!

Также волонтеры с депрессией чаще размещали фото с людьми, но лиц на них было в среднем меньше. Ученые выдвинули «гипотезу грустного селфи»: возможно, обилие фотографий себя помогает уменьшить остроту симптомов депрессии.

Впрочем, это предположение еще предстоит проверить.

Инстаграмеры без депрессивных расстройств обычно использовали фильтр Valencia — он придает фотографии теплый желтоватый оттенок.

Программа Данфорта и Риса верно «диагностировала» депрессию в 70 % случаев — и в этом преуспела больше, чем многие врачи общей практики (согласно метаанализу 2009 года, психиатры безошибочно определяют расстройство примерно в половине случаев).

Но, конечно, алгоритм не заменит психиатра, ведь депрессия — это сложный индивидуальный комплекс симптомов. К тому же часто ее сопровождают и другие расстройства — разобраться в сложных механизмах человеческой психики машинам пока не под силу.

Программы такого рода могут лишь помочь быстрее заметить тревожные звоночки и обратиться к специалисту-человеку — и это, если подумать, не так уж мало.

Кому нужна математика и как юзерпик ставит диагноз - Студенческий портал

Пора притормозить: соцсети предупредят о зависимости

Профиль в социальных сетях может отразить то, в чем человек не готов признаться даже самому себе, например постепенно возникающую зависимость от алкоголя. В 2018 году методику, помогающую заметить подозрительные признаки заранее, предложили ученые из Дартмутского колледжа.

В исследовании поучаствовали 2287 пользователей инстаграма. Они предоставили ученым данные своих профилей и заполнили одну из версий опросника ASSIST, указав, как часто они выпивают, курят или употребляют наркотики.

Фотографии анализировала сверточная нейронная сеть, а подписи и комментарии к ним изучили методом долгой краткосрочной памяти (LSTM). Это один из типов рекуррентных нейросетей (РНС), которые при обучении используют не только информацию, поступающую извне, но и собственную внутреннюю память.

Они умеют обрабатывать массивы данных, для которых важен и характер каждого отдельного элемента (например, слова), и порядок, в котором эти элементы следуют друг за другом.

На 80 % постов ученые тренировали нейросети: алгоритмы учились искать комбинации черт, характерных для пользователей, часто употребляющих алкоголь, наркотики или табак. Еще 10 % фото использовали для проверки. «Скормив» нейросетям оставшиеся 10 % снимков, исследователи выяснили:

машина хорошо выявляет тех, кто злоупотребляет алкоголем, но не курит и не употребляет наркотики.

Авторы метода считают, что причиной этого может быть самоцензура пользователей: возможно, окружающие обычно осуждают пьющих знакомых не так сильно, как потребителей наркотиков и табака, поэтому люди не выкладывают фото, связанные с более порицаемыми привычками.

Еще один способ узнать, не нависла ли над вами угроза алкоголизма, предлагают ученые из Университета Мэриленда. Они проанализировали 21 миллион постов в фейсбуке и данные о лайках 250 тысяч пользователей этой сети.

Эту информацию сопоставили с опросом о зависимостях, в котором поучаствовали около 13,5 тысячи респондентов. Алгоритм выявил множество корреляций, от вполне ожидаемых до весьма необычных.

Например, выяснилось, что потребители алкоголя чаще используют в постах слова, описывающие ночную жизнь (бар, клуб, вечеринка, диджей), активно лайкают фильм «Лабиринт Фавна» и относительно равнодушны к «Голодным играм».

Курящие, как оказалось, нередко слушают Tool и The Misfits, но обычно не любят Кэти Перри. Конечно, метод рассматривает комбинации таких связей, а не отдельные корреляции — сама по себе любовь к «Лабиринту Фавна» еще никому не навредила.

Авторы обеих методик предупреждают: их исследования только начинаются и пройдет еще немало времени до того, как каждый сможет проверить свой аккаунт на предмет подозрительных совпадений. Не стоит забывать и о том, что, как и в случае с выявлением депрессии, эти методы не ставят диагноз, а лишь предупреждают о возможной склонности к зависимости.

На что жалуемся: нейросеть в поисках побочных эффектов

Еще одна сфера, заинтересованная в данных из соцсетей, — фармацевтика.

В социальных медиа можно найти множество отзывов о лекарствах, причем авторы зачастую пишут их совершенно бесплатно, просто чтобы поделиться своим опытом, предостеречь других или, напротив, похвалить эффективное средство.

Новые методики анализа таких отзывов помогают найти как можно больше возможных побочных эффектов лекарства. Эти данные пригодятся при разработке и клинических исследованиях новых препаратов.

Найти и отсортировать отзывы обычно помогают нейросети. Перед ними стоит непростая задача: перевести сообщения с живого («естественного») языка — с его ошибками, жаргонизмами и неожиданными сравнениями — на универсальный язык машин.

Этот процесс называют нормализацией медицинских концептов. Здесь снова приходят на помощь уже упомянутые рекуррентные нейросети с их способностью использовать собственную внутреннюю память.

При обучении каждый искусственный нейрон такой сети получает и новую информацию, и часть данных о том, что сеть уже успела усвоить.

В 2018 году метод на основе РНС представили российские ученые. Их нейросеть, как и другие подобные, читает текст в нескольких направлениях, выявляя его структуру и другие характеристики.

Одновременно термины из текста автоматически сопоставляются с крупной базой знаний UMLS (Unified Medical Language System), которая «синхронизирует» принятые в разных традициях названия медицинских проблем и концептов, присваивая им определенные коды.

Сопоставляя слои информации, сеть ищет наиболее вероятный вариант перевода с человеческого языка на формальный медицинский. Так ей удается узнать, что «не мог уснуть всю ночь» значит «бессонница».

Способности алгоритма проверили на корпусе CADEC — это размеченная коллекция отзывов на лекарства с англоязычного сайта Ask a Patient. Пока методика работает только с текстами на английском, но ученые обещают, что со временем она начнет понимать и русскоязычные сообщения.

Кому нужна математика и как юзерпик ставит диагноз - Студенческий портал

До применения таких алгоритмов на практике еще далеко, разработчикам придется решить немало задач. Например, нужно научить нейросети «переваривать» отзывы с большим количеством ошибок.

Еще одна проблема — склонность пользователей описывать явления не терминами-существительными, а другими частями речи, а то и развернутыми оборотами.

Говоря о боли, пациент-англичанин не обязательно использует слово pain: он может выразить свои ощущения иначе, например словами killing, hurting или aching. Непросто работать и со сравнениями, скажем, разобраться, что «как ножом режет» — это тоже о боли.

Что-то страшное грядет: прогнозирование вспышек болезней

«Узнайте, что происходит в мире прямо сейчас» — так встречает пользователя главная страница твиттера. Наука предлагает пойти дальше и с помощью твитов узнать, что может произойти в обозримом будущем. Скажем, отыскивая и анализируя ключевые слова, можно спрогнозировать возможные вспышки многих заболеваний.

Итальянские и американские ученые утверждают: твиттер отлично подходит для «предсказания» деталей эпидемии гриппа.

Их алгоритм учитывает, как ключевые термины, связанные с гриппом и похожими заболеваниями («кашель», «градусник», «воспаленный»), распределяются по карте — здесь помогают данные о геолокации твитов.

На эту карту накладывают сведения о том, сколько жителей этой территории получили вакцину от гриппа и какие штаммы вируса распространены в регионе. Затем подключаются данные общих исследований, например сведения о том, сколько длится инкубационный период болезни и сколько людей может заразить заболевший.

В 2017 году эта модель могла относительно надежно предсказать характер эпидемии на шесть недель вперед.

Похожую методику разработали в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, чтобы спрогнозировать будущие вспышки заражения сифилисом.

Для поиска по твиттеру ученые построили карту постов с ключевыми словами и наложили на нее данные об уже выявленных случаях заболевания на каждой территории.

Чтобы сделать прогноз точнее, в список ключевых понятий добавили не только описания симптомов болезни, но и множество просторечных слов, так или иначе связанных с сексом.

Авторы этих разработок считают, что хотя их технологии и не заменят полноценную диагностику, но помогут врачам прогнозировать нагрузку больниц во время грядущей эпидемии.

Поговорить об этом: онлайн-общение и ментальные расстройства

Помочь сохранить здоровье могут не только сложные манипуляции с большими данными социальных сетей, но и само общение на этих платформах.

К такому выводу приходят многие ученые, в том числе Альберт Парк и Майк Конуэй из Университета Юты, изучающие работу специальных онлайн-сообществ для людей с ментальными расстройствами.

Они уже несколько лет анализируют массивы текстов, написанных пользователями Reddit, крупнейшего социального новостного портала.

Чаще всего Парк и Конуэй работают с подразделом сайта (сабреддитом) о депрессии — r/depression (сейчас у него более 480 тысяч подписчиков).

Они сравнивают этот раздел с другими: например, в 2017 году статистику r/depression сопоставили с текстами из сабреддита r/happy (кстати, подписчиков у него намного меньше, всего 340 тысяч).

Еще одним источником данных стали подразделы r/diabetes и r/ibs, посвященные, соответственно, диабету и синдрому раздраженного кишечника. Так ученые протестировали, насколько сообщества для поддержки при ментальных расстройствах отличаются от тех, что посвящены иным проблемам со здоровьем.

Исследователи изучили около 850 тысяч небольших текстов (постов и комментариев) с реддита с помощью программы Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC).

Она сопоставляет каждое прочитанное слово с крупным словарем и присваивает ему определенную «эмоциональную категорию» — например, слово «плакать» она помещает в категории «негативные эмоции» и «печаль».

Еще LIWC распознает лингвистические категории, в том числе ругательства и слова отрицания («нет», «никогда») или согласия («да», «ок»). Используя информацию о дате и времени публикаций, ученые проследили, как постепенно менялась речь участников сообществ.

Кому нужна математика и как юзерпик ставит диагноз - Студенческий портал

Оказалось, что со временем подписчики r/depression использовали всё меньше слов из категорий вроде «печаль», «тревога», «гнев», «негативные эмоции».

Их речь теряла негативные тона куда быстрее, чем у подписчиков r/happy (впрочем, от ругательств они не отказались). А вот разницы с теми, кто писал о диабете и проблемах с кишечником, ученые почти не нашли.

Парк и Конуэй сделали вывод, что сообщества онлайн-поддержки могут облегчить психологическое состояние человека и при психических, и при соматических расстройствах.

Похожее исследование ученые из Юты опубликовали в 2018 году: тогда они изучили сабреддиты о депрессии, шизофрении и биполярном расстройстве. Выяснилось, что все эти онлайн-сообщества поддержки облегчают состояние своих участников — их письменная речь постепенно становилась куда более внятной.

Источник: https://knife.media/net-medicine/

Какая математика нужна программистам

Кому нужна математика и как юзерпик ставит диагноз - Студенческий портал

Опытные разработчики рассказывают нужны ли программисту знания математики и на какие ее разделы следует обратить внимание. Спойлер — каждому свое. Для разных типов задач нужны (или не нужны вовсе) свои разделы царицы наук. Подробнее об этом мы поговорим на бесплатном интенсиве по основам программирования.

Александр Баталов, технический директор Zavento:

Если вы планируете заниматься графикой, то, скорее всего, вам пригодятся дифференциальные уравнения и геометрия. Если моделированием естественных процессов (например, в области энергетики), то нужны: математический анализ, дифференциальные уравнения, математическая физика и вычислительная математика.

Если финансовой сферой, то необходимо разбираться в теории вероятности и математической статистике, а также математической логике, алгебре, теории чисел и вычислительной математике.

Для создания игр пригодятся все разделы математики, так как там есть и отрисовка графики, и моделирование физических процессов, ну и, конечно же, создание искусственного интеллекта.

Лично в моем опыте больше всего пригодились математический анализ, дифференциальные уравнения и вычислительная математика.

Ярослав Никонов, аналитик департамента разработки программного обеспечения компании «Аэроклуб ИТ»:

Даже тем программистам, которые не принимают непосредственного участия в разработке программ для научных и математических нужд, знания по математике могут пригодиться как минимум для уменьшения объема хранимых данных или прогнозирования.

Я бы советовал в первую очередь обратить внимание на дискретную математику и математическую статистику. Например, при написании баз данных или построении поисковых систем не обойтись без знаний дискретной математики.

Она же пригодится в логистике и построении маршрутов.

Data mining в свою очередь требует владения математической статистикой, как и биржевой сектор, где большинство игроков — боты, при написании которых также требуются знания по матстатистике, как и при любом прогнозировании.

Разберу пример из моего недавнего проекта в компании «Аэроклуб». Задача состояла в построении дешёвых или быстрых маршрутов из города А в город Б, используя перелёты и ж/д поездки.

С одной стороны, задача выглядит довольно простой, ведь мы можем построить ориентированный граф, где вершинами являются города, а ребра — перелётом или ж/д переездом, где вес ребра — это стоимость или время.

Далее можно воспользоваться алгоритмом поиска кратчайшего пути, например, алгоритмом Дейкстры. Но есть несколько сложностей:

  1. Цены не статичны и могут отличаться в зависимости от дат.
  2. Хранить данные о ценах на каждую дату за год практически невозможно (за сутки осуществляется более миллиона перелетов).
  3. Получить данные о ценах по всем направлениям на заданную дату очень долгая процедура (измеряется в 10-ах минут, и пользователь обычно не готов столько ждать).
  4. Нужен не самый дешевый маршрут, а несколько дешевых маршрутов (т.к. пользователь хочет увидеть несколько вариантов и выбрать тот, которым ему будет комфортнее добираться).

Проблема, описанная в 3 пункте, не решается известными алгоритмами быстрого поиска кратчайшего пути, так как практически все они ищут один путь, а нам необходимы несколько. На помощь в таких случаях может прийти теория графов — один из разделов дискретной математики, и хорошее логическое мышление. Проблемы под пунктами 1, 2 и 3 можно решить математической статистикой.

Поскольку мы не можем хранить довольно большой объем данных, необходимо его сократить. Каким образом можно сократить данные? Скажем, хранить только одну стоимость за сутки из города А в город Б, но при этом эта цена должна быть правдоподобной по сравнению с ценами перелетов из других городов, т.е., если цены из А в Б дешевле цен из А1 в Б1, то и единственная цена должна быть дешевле. 

Для решения этой проблемы можно прибегнуть к простому способу хранения минимальных или средних цен за сутки.

Хотя и это далеко не всегда правильный выход, так как может быть ровно один перелёт стоимостью в 1000 рублей и 10 перелётов стоимостью в 5000 рублей, таким образом получаем минимальная цену — 1000 рублей, а среднюю — чуть менее 5000.

Минимальная цена очевидно слишком сильно отличается от средней. А поскольку маршруты строятся не на реальных ценах в данный момент, то мест на дешевый тариф может не остаться, и маршрут не окажется дешевым, как планировалось изначально. 

Читайте также:  Как убить природное любопытство: проблемы естественно-научного образования в школе - студенческий портал

Правильный выход при подсчете цены за сутки из пункта А в пункт Б должен быть относительным, и строиться относительно цен из других пунктов. Для таких оценок помогает математическая статистика.

Построив относительные цены по разным направлениям за сутки, мы решаем проблемы пунктов 1, 2 и 3 и расставляем ровно один вес на каждое ребро, соединяющее вершины графа (города).

А используя дискретную математику (теорию графов) можем построить эффективный алгоритм поиска нескольких дешевых (быстрых) маршрутов из пункта А в пункт Б.

Михаил Вайсман, CEO студии мобильной разработки Trinity Digital:

В будущем люди разделятся на два типа — созидающие, разрабатывающие — программисты, и потребляющие. Поэтому знание математики — обязательный атрибут не только программиста, но и любого человека, причисляющего себя к образованной, культурной части человечества, созидающей части. 

Насчет разделов математики — обратите внимание на матанализ, очень хорошо структурирует мысль, и на линейную алгебру — пригодится для работы с компьютерной графикой.

Алексей Смирнов, технический директор ИТ-компании «Нетрика»:

Если изучать только отдельные области, образование программиста не будет полным. Например, трудно обойтись без дискретной математики — пожалуй,  самой применимой в области общего программирования. Теория алгоритмов сильно зависит (как минимум) от знаний алгебры и математического анализа.

Большая часть разработчиков веб-приложений скажет, что им вполне достаточно школьной базы и самообразования — просто потому, что каких-то особенных математических навыков в этой сфере разработки ПО не требуется.

Программистам, работающим на более сложном уровне, понадобятся более фундаментальные знания — например, в индустрии разработки компьютерных игр (Game Development) очень полезны знания алгоритмов, линейной алгебры и геометрии.

В любом случае, прежде чем начать строить свою профессиональную карьеру в программировании, крайне важно заложить те самые базовые знания, которые в обязательном порядке даются в сильных технических вузах.

Николай Добровольский, вице-президент Parallels:

Программисты бывают разные. Математика и алгоритмика нужны в вещах связанных с низкоуровневыми оптимизациями и алгоритмами обработки данных.

Но это далеко не вся и даже не самая большая часть работы. Например, наиболее трудоемкий процесс — написание пользовательского интерфейса. Здесь математика практически не нужна нигде.

Требуется понимание подходов к построению удобных в использовании сервисов. 

В этом есть сложность нашей, еще советской, школы программирования. У нас очень развита академическая составляющая, математика, комбинаторика, алгоритмика и слабые навыки создания приятных в использовании ИТ-продуктов. Это крайне важных аспект при их коммерческой реализации.

Продукты должны красиво выглядеть, быть интуитивно понятны и простыми в использовании. С этим у нас в России далеко не все просто. Отчасти это связано с факторами внешней среды. Там где нет понятий сервиса, культуры и удобства обслуживания, прививать подобные ценности непросто.

Но это крайне важный аспект, поскольку именно он позволяет программистам на всех уровнях делать удобные и ориентированные на конечного пользователя продукты. 

Подобные навыки можно получить на курсах product management, program management и других дисциплинах.

Десять, двадцать, тридцать лет назад слово «программист» объединяло в себе все, что так или иначе было связано с компьютерами, системами связи, программированием и так далее. Сейчас же все очень быстро развивается.

Огромное количество технологий появляются каждый день. Что-то появляется, что-то умирает достаточно быстро.

Цикл порой может быть в год-два. Например, с точки зрения пользовательского опыта или web-технологий, то что сейчас считается мейнстримом, через три года может быть никому не нужно. При этом, крайне важно оставаться в информационном поле, следить за трендами, осваивать новые технологии.

Правило «10 000 часов», предполагающее трансформацию специалиста из «чайника» в профессионала» через практический опыт никто не отменял.

Если говорить о книгах, то, на мой взгляд, одна из интереснейших работ в области эргономики была написана Дональдом Норманом и называется «Дизайн привычных вещей» (Designer everyday things).

Написанная в 1988 году, она и по сей день дает основные ответы на вопросы создания удобных вещей. 

Андрей Хромышев, старший программист-разработчик ПО компании Acronis:

Я думаю, здесь будет вполне уместна цитата  великого Эдсгера Дейкстра: «Программирование — не набор пассов и заклинаний, не шаманство, не танцы с бубном, а математическая дисциплина.

А всякая дисциплина, если она претендует на нечто большее, чем на внешний эффект, должна строиться на прочном фундаменте».

Таким фундаментом для Дейкстры является математическая логика, а точнее — исчисление предикатов.

В большинстве случаев современному прикладному программисту нет необходимости иметь огромный багаж знаний по матанализу, статистике, линейной алгебре и прочим дисциплинам, но математическую логику знать практически необходимо — хотя бы ради того, чтобы понимать принципы работы и логически мыслить. Также справедливо утверждение, что программист с математической подготовкой пишет код лучше, понятнее, структурнее.

Стоит отметить, что многое зависит от задач, над которыми трудится программист: кто-то программирует сигнальные процессоры, а кто-то специфическое ПО для работы с ДНК.

В завершении скажу так: чем профессиональнее становится разработчик, тем «глубже» он идёт в предметную область, а в ней, безусловно, существует ряд инженерных решений, основанных на применении математического аппарата.

Роман Моисеенко, технический директор и сооснователь Мерката:

Мы устроили опрос разработчиков в нашей компании и они отметили, что очень пригодилась комбинаторика и комбинаторные алгоритмы, в основном — при оптимизации различных алгоритмов, работающих с перестановками, сочетаниями, размещениями, разбиением на подмножества, обходы графов, а также при оценке сложности того или иного алгоритма.

Также в прикладной разработке местами полезна тригонометрия. Из менее популярных, но все же полезных разделов — это теория множеств при работе со сложными массивами, числовые ряды, дифференциальное и интегральное счисление, статистика, однако их применение довольно специфично и сильно зависит от продуктов, которые разрабатывает компания.

Павел Чистов, руководитель отдела обучения компании «Инфостарт»:

Для будущих программистов важны комбинаторика, алгоритмирование, статистика и матанализ. В целом нельзя сказать, что изучение математики является гарантированно залогом к пониманию алгоритмов и построению алгоритмического мышления, но без нее, крайне тяжело развить эти навыки.

Для разного уровня программирования полезны свои разделы математики. Для низкоуровневого программирования, для 3D моделирования, для задаче-ориентированного программирования — будут полезны свои разделы. Кому геометрия, кому дискретная математика. К примеру, без знаний линейной алгебры и статистики невозможно программировать в области шифрования.

Даже без математики: профессия «Веб-разработчик».

Источник: https://geekbrains.ru/posts/how_to_math

ФПМИ: зачем программисту математика?

По всем официальным и неофициальным рейтингам одними из наиболее востребованных на рынке труда являются специальности, связанные с IT-технологиями (специалисты в области информационных и вычислительных технологий компьютерной обработки данных).

Согласно последним исследованиям, проведенным Международным Институтом Открытых Технологий, потребность в специалистах в области вычислительных и информационных технологий ежегодно возрастает на 36%.

Профессия программиста, некогда являвшаяся привилегией избранных, становится все более массовой и востребованной. Отсюда и интерес к этой профессии, зачастую окутанной мифами и легендами, что делает ее еще более привлекательной. С другой стороны, программист программисту рознь.

В области IT-технологий растет конкуренция, все большее значение приобретает не то, имеешь ли ты диплом специалиста в области IT-технологий, а уровень твоих знаний и навыков.

Подготовку специалистов на ФПМИ осуществляют две выпускающие кафедры – прикладной математики и программных систем и баз данных – и две специальные – параллельных вычислительных технологий и вычислительных технологий.

Глядя на приведенный перечень выпускающих кафедр, возникает вопрос: кого же готовит факультет Прикладной математики и информатики? Математиков или программистов? И насколько справедливо сложившееся мнение (или заблуждение), что “на ФПМИ слишком много математики”? Попробуем в этом разобраться.

Начнем с того, что сегодня термин “программист” имеет широкое многозначное толкование равно,  как и сама отрасль программирования. Специализации программистов (а точнее специальности IT-технологий) множатся и развиваются, программист, специализирующийся в одной области приложений, зачастую уже слабо понимает своего коллегу, работающего в другой области.

Хотя вроде бы и языки программирования, и технологии одни и те же. Дело в том, что сами области приложений могут кардинально отличаться друг от друга, и для того, чтобы писать специализированные программы, мало знать языки и технологии программирования, нужно хорошо разбираться в той области, для которой пишется программный продукт.

А для этого нужно иметь достоверную непротиворечивую модель (чаще всего математическую, но возможно и какую-либо другую – инфологическую, семантическую) той предметной области, которую Вы собираетесь исследовать или автоматизировать. У К.

Маркса есть замечательные строки, что “самый плохой архитектор (читай – разработчик программ) отличается от самой хорошей пчелы, строящей соты, тем, что у него, в отличие от пчелы, в голове есть проект, план им создаваемого …”.

Построение этой модели – самый важный этап разработки программного продукта, требующий не только высочайшего интеллекта, но и очень серьезного образования.

Он включает анализ и исследование широкого спектра алгоритмов и математических методов, выбор наиболее приемлемых альтернатив, построение, анализ и алгоритмизацию модели, выбор и использование адекватных программных средств и технологий. Все это невозможно без основательной базовой математической подготовки, являющейся фундаментом для специалиста в области IT-технологий.

Поэтому подчас вызывает умиление вид начинающего горе-программиста, который, получив сложную задачу, бросается к компьютеру и начинает “из головы” писать программу. Почему-то ни у кого не вызывает сомнения, что перед тем, как строить многоэтажный дом или разрабатывать сложное инженерное техническое сооружение, необходимо подготовить проект (и не один) того, что Вы собираетесь создавать. Конечно, каждая из специализаций IT-технологий требует глубоких познаний в соответствующих областях, но эти познания не принесут ожидаемых дивидендов без фундаментальной базовой математической подготовки.

Наш факультет не готовит “узких” специалистов в  какой-то области знаний. Основная цель – подготовка специалистов, обладающих фундаментальными знаниями в области компьютерных технологий (computer science, computer science and engineering, information system  и аналогичных).

Задачи, которые ставят перед собой кафедры факультета, – это подготовка профессионального специалиста, который разбирается не только в конкретных технических деталях какой-то области знаний. Мы готовим специалистов, умеющих работать в любой области знаний, самостоятельно получать новые знания и приобретать опыт работы в различных областях информационных технологий.

Эта стратегия оправдывает себя, так как в 17 лет студент, как правило, еще не определился в выборе специализации, да к тому же специализации в индустрии производства программного обеспечения рождаются и умирают очень быстро.

И, возможно, специалисту придется не раз в жизни менять специализацию в соответствии с развитием IT-технологий.

Если у специалиста не будет фундаментальных знаний, которые даются на факультете, сменить специализацию будет довольно затруднительно.

К окончанию же университета студенты достаточно узнают о тех сферах производственной деятельности, в которых можно будет успешно работать, а также зачастую пробуют себя в деле.

Выпускники уже с открытыми глазами могут выбирать сферу своей дальнейшей деятельности.

Причем не только в области производства программного обеспечения, но и в любой другой сфере деятельности, где в последнее время интенсивно внедряются компьютерные технологии.

Все это невозможно без универсального образовательного базиса, который складывается из трех взаимосвязанных направлений: математического, естественно-научного и инженерного.

В наше время невозможно стать высокопрофессиональным программистом без серьезной математической подготовки. Он должен владеть формальными методами исследований, которые включают в себя: определение формальных моделей и теорий, доказательство теорем, интерпретацию результатов.

При этом теоретический подход должен развиваться не только при изучении математических дисциплин, но и дисциплин, непосредственно связанных с информатикой.

Это, например, теория алгоритмов (теория сложности), теория построения трансляторов (формальных грамматик, автоматов), теоретическое программирование, которое рассматривает программу как математический объект и пр.

Естественно-научное направление образовательного базиса развивает такие умения, как сбор данных и выработку гипотез, математическое моделирование, умение получать и грамотно интерпретировать полученные данные.

Последние десятилетия характеризуются тем, что во многих областях человеческой деятельности обновление фундаментальных знаний осуществляется за счет интенсивного использования математического моделирования.

Физическая реализация экспериментов, экспериментальная проверка выдвинутых гипотез являются очень дорогостоящими, как правило, требуют значительных человеческих и материальных ресурсов.

А имитация экспериментов на математических моделях, выявление закономерностей в ходе многократного моделирования оказывается на порядки дешевле.

Не случайно наиболее весомые результаты в различных научных направлениях (в математике, физике, геофизике, химии, технике, технологиях, экономике, управлении …) получены благодаря эффективному применению методов математического моделирования.

Если быть более точным, эти результаты получены с при­менением соответствующего программного обеспечения, реализующего матема­тическую модель объекта и математические методы, позволяющие найти решение, причем оптимальное. И если мы заменяем физический эксперимент математическим, то должны быть уверены в том, что их результаты совпадают, что математическая модель адекватна “физическому” объекту. И как тут специалисту по IT-технологиям обойтись без глубоких математических знаний и вычислительных методов?

Во многих сферах человеческой деятельности с внедрением информационных технологий наблюдается стремительное накопление информации, которая является источником новых знаний и содержит скрытые закономерности. Эти знания и закономерности могут являться основанием для принятия ответственных решений.

Выявление в накопленной информации скрытых закономерностей является задачей интеллектуального анализа данных (Data Mining) – составной части процесса поддержки принятия решений. А в основе интеллектуального анализа данных лежит широкий спектр методов теории вероятностей и математической статистики.

Надо сказать, на факультет приходят, как правило, целеустремленные молодые люди, понимающие, что знания и навыки не даются без кропотливого труда. И практически все быстро приходят к пониманию того, что создание серьезных программных продуктов без наличия фундамента специальных математических знаний невозможно.

Студенты факультета очень активно участвуют в научных исследованиях и создании программного обеспечения по основным научным направлениям, развиваемым на факультете.

Например, в области распределенных баз данных, сетевых технологий, информационной защиты в компью­терных сетях, в области создания интеллектуальных систем, в области матема­тиче­ского моделирования физических процессов, моделирования электромаг­нит­ных и тепловых полей, в области разработки методов анализа данных и выявления закономерностей. Исследования многих успешно продолжаются в аспирантуре. Факультет является одним из лидеров в университете в подготовке и защите кандидатских и докторских диссертаций.

Примечательно, что выпускники ФПМИ легко адаптируются в любой прикладной области, в том числе, в гуманитарных и экономических областях, быстро добиваясь успехов благодаря основательной фундаментальной подготовке и подготовке в области IT-технологий.

Источник: https://ami.nstu.ru/entrant/proceed/why_math.php

Статья по теме: Нужна ли математика медицинскому работнику? | Социальная сеть работников образования

Министерство здравоохранения Саратовской области                             Государственное автономное образовательное учреждение                                    среднего профессионального образования                                                                                           « Вольский медицинский колледж им. З.И. Маресевой»

Доклад на тему:                                                                                            «Нужна ли математика                                                                                  медицинскому работнику?»

Читайте также:  Узнать о программах обучения в швейцарии - студенческий портал

Работу выполнила преподаватель высшей квалификационной категории

                  ГАОУСПО « Вольский медицинский колледж им. З.И. Маресевой»

                                   Антонова Елена Викторовна

Математика — одна из древнейших наук человечества, занимающаяся построением количественных и пространственных моделей мира. Математика и математический аппарат используется во всех естественных науках, а также в гуманитарных науках, которые стремятся стать точными.

Все математические модели основываются на нескольких утверждениях, аксиомах и состоят из ряда логически непротиворечивых выводов. Некоторые науки включают в себя математику как один из подразделов, так, например, в физике, есть раздел математической физики, занимающийся построением математических моделей поведения физических объектов.

Все объекты в математике являются идеальными или идеализированными, абстрагированными от большинства реальных черт. Кроме того математика занимается обобщением многих задач на более общие случаи.

Математику можно разделить на следующие основные разделы: арифметика – наука, работающая с числами; математический анализ – наука, работающая с исследованием функций; дифференциальное и интегральное исчисление – наука, исследующая интервальные и дифференциальные функции, а также решающая дифференциальные и интегральные уравнения; теорию динамических систем – наука, изучающая поведение эволюционирующих систем и теорию хаоса – науку, изучающую поведение систем в состоянии хаоса, т.е. в состоянии, когда минимальные изменения начальных условий приводят к кардинальным изменениям в системе. Раздел математики, занимающийся изучением пространственных объектов, называется геометрией. Геометрию можно разделить на следующие группы: классическая геометрия – наука, занимающаяся описанием простых пространственных структур; тригонометрия — исследование соотношения углов и функций их описывающих; дифференциальная геометрия – наука, использующая дифференциальное и интегральное исчисление для геометрических исследований.

Все эти математические термины сложны и непонятны студентам. Моя задача сделать их понятными, доступными, заинтересовать аудиторию. Задача не из простых, но мне по силам.

На первой встрече на занятиях математикой часто слышится один и тот же вопрос: «Зачем нам математика? У меня нет способностей в математике. Я хочу обучаться медицине». А что же происходит на самом деле? Из чего вырастает такая безнадежность, с чем все-таки приходится сражаться? Ну что же, попробую разобраться в этих немаловажных деталях.

Во-первых — учащемуся не хватает элементарных математических навыков. Большинство школьников, приходящих в колледж, умножают сто на сорок семь — в столбик. Им не объяснили или они просто пропустили информацию об умножении на круглое число, а лучше бы их научили замечать и делать выводы, что это можно сделать по-другому.

А уж деление на сто вызывает почти непреодолимые сложности. Иногда  решающий квадратное уравнение 3х 2 + 3 х – 18 = 0,  работает с большими коэффициентами, тем самым строит путь к вычислительным ошибкам, а должен бы заметить, что уравнение можно сделать приведенным, догадается поделить обе части на 3.

Так и будет, напролом, считать дискриминант и корни, и скажет: дискриминант слишком большой, не вычисляется.  Не страшно, если ученик не может устно умножить 99 на 3, а иначе: (100-1) ×3-выбор легкого пути.  И не страшно даже, что он сделает ошибку при вычислении в столбик.

Хуже, если, вычислив в столбик, и, получив в ответе четное число, он не замечает своей ошибки.  И ведь все это — и неумение чувствовать числа, и манера поведения — откуда-то из младшей и средней школы тянется.

 И поэтому я часто спрашиваю: «А как это сделать проще?» Как обойтись без столбика и посчитать быстрее? Например, возвести 51 в квадрат, пользуясь формулой сокращенного умножения. Должна же быть от этих формул хоть какая-то польза.

 Во-вторых, с чем часто сталкивается обучающийся?  Не понимает сути математических действий.

 Действий-то этих не так много — сложение, умножение, вычитание, деление. А еще — степени. И функции.

  А когда число 1,3 выпускник упорно называет «одна третья»? 0,9 — «ноль девятых»? Когда пишет, что х2 = 169 = 13 и объясняет, что, мол, надо было корень извлечь!? И мне приходится рассказывать, что знак равенства ставится только между равными величинами, и 13 никак не равно 169, вот представь, будешь ты получать зарплату в 13тысяч рублей или в 169 тысяч, есть же разница?  С дробными числами  приходится работать заново, так некоторые не знают и не осознают равенства дробей 0,5 и 12. Я прошу учащегося поделить три четверти на одну восьмую, и — вот оно незнание.

 Третье явление я назову «методикой размножения ошибок». Я подозреваю, что это именно методика. То есть ей в школе обучают специально. Например, учат сокращать дроби — и показывают, что числитель и знаменатель надо зачеркнуть и написать рядом другие цифры, помельче. А потом и другие зачеркнуть и написать третьи, совсем малюсенькие.

Цель данной методики — не иначе как экономия бумаги, а корнями, полагаю, уходит она во времена военного коммунизма, земских школ, а то и берестяных грамот. Для меня загадка — кто все-таки учит ребят исправлять, то есть карябать одну цифру поверх другой? Ведь понятно же, что разобрать будет очень трудно. Но нет — бумагу надо экономить.

А теперь спасателем от ошибок стал «штрих». Сделав ошибку, учащийся замазывает ее пастой из тюбика, ждет, пока высохнет, а затем пишет сверху.

При этом тот, кто пользуется «китайским чудом», уже подзабыл, что там было правильно, а что — нет, да и не разобраться теперь, да и ладно, все равно я гуманитарий и мне математика не дается!  И поэтому я на первом занятии внушаю: «У нас с вами будет такое правило — ничего не исправляем, одно поверх другого не пишем, потому что грязно и неразборчиво получается. Лучше зачеркни всю строчку и аккуратно перепиши внизу. Бумаги у нас много». Ровно так же и в медицине — начинаем с чистого листа. Исправляем наверняка и с меньшими затратами.

Четвертая причина проблем с математикой — непонятные слова и символы. Часто ученик не может «указать приращение аргумента», потому что не понимает, что такое аргумент и приращение. А спросить — стесняется.

Считаю целесообразным в математике завести словарь, и новые слова записывать с их расшифровкой. И при очередном опросе, думаю, что ответов верных будет  больше. В этом случае учащиеся «докопаются» до понятия «функция». Некоторые заметят изменения графика.

А вскоре и самостоятельно ответят —  «Что такое производная?»  

 Пятая причина проблем — «забитая» интуиция.

 Много раз видела, как учащийся решает задачи: он смотрит на условие, через пять секунд выдает верное решение («надо сделать вот такую замену…») — и немедленно отбрасывают эту идею как ненужную! И пускается «копать» в каком-то  неизведанном направлении, запутывается. У многих школьников возникает своеобразный «страх ответа у доски». Школа забивает интуицию.

 И шестая причина — отсутствие стратегии. Что делать, если получился абсурдный ответ или его вообще не получилось? Например, скорость катера, равная двум тысячам километров в час, или цена товара отрицательная. Или — ответ должен быть целым числом, а получился корень из трех.

Многие школьники в этой ситуации зависают. Долго смотрят на бредовый результат. Затем все зачеркивают и бросают решение. А некоторые хитрые — подгоняют под ответ: зачеркивают лишние нолики или вместо корня из трех пишут просто 3. И тогда я говорю им: «Это обычная ситуация, нормальная.

А если применить ситуацию к больному, которого привезли на «Скорой помощи»? Отправить назад туда, откуда взяли? Ничего страшного не случится, если просто нужно вернуться, проверить, правильно ли записано условие, а затем — проверить каждый шаг в решении. И всё обязательно получится».

Что же делать с такими «неумехами»?

 — Я предоставляю им доступ к идеям. Мне кажется, на каком-то уровне все учащиеся интересуются наукой, потому что все они любопытные, а это и есть интерес к математике. А это значит, что увлекающиеся математикой будут творить собственные презентации на отдельные темы по математике и демонстрировать их широкой аудитории.

Менее заинтересованные точной наукой тоже проявят интерес, так как  они слышат много разговоров о математике, о великих математиках, об открытиях. Пока нет интереса у некоторых к математике, то стоит терпеливо шаг за шагом вовлекать в математическую среду.

Что я для этого делаю? Даю отдельные задания:                1) подготовка разовых докладов, сообщений;                                                           2)подбор литературы,                                                                                                  3) оказание помощи слабым при подготовке докладов, устных сообщений;              4) изготовление наглядных пособий;                                                                        5) помощь в компьютерном оформлении работы.                                              При выполнении такого рода заданий обучающимся придётся работать индивидуально.                                                                                                            

Новые информационные технологии создают учащимся прекрасное пространство для самовыражения в полном объеме. При этом плоды их творчества могут оказаться доступными и востребованными. И это тоже очень важно.

Кстати, факт востребованности вызывает и повышенное чувство ответственности за выполняемую работу. Первые уроки математики выстраиваю так, чтобы учащиеся почувствовали необходимость математики в реальной жизни.

 Важно на этих уроках сделать подбор несложных задач, которые они обязательно решат. Например:

а) Больному прописано лекарство, которое нужно пить по 0,5г 3 раза в день в течение 14 дней. В одной упаковке 20 таблеток лекарства по 0,5г. Какого наименьшего количества упаковок хватит на весь курс лечения?

б) В этой таблице приведены примерные прибавки в росте и весе у детей первого года жизни. Тем не менее, следует помнить, что все дети разные, поэтому темпы роста и набора веса вашего ребенка могут отличаться от значений, указанных в таблице.

Возраст, месяц Прибавка веса (в граммах) Прибавка роста (в см)
1 600 3
2 800 3
3 800 2,5
4 750 2,5
5 700 2
6 650 2
7 600 2
8 550 2
9 500 1,5
10 450 1,5
11 400 1,5
12 350 1

Ребенок родился с весом 3кг200г при росте 49 см. На каком месяце ребенок будет весить 7кг 500г и рост достигнет 64 см?

в) Больной принимает лекарство по следующей схеме: в 1-ый день он принимает 5 капель, а в каждый следующий день на 5 капель больше , чем в предыдущий.

Дойдя до нормы 40 капель в день, он три дня пьет по 40 капель лекарства, потом ежедневно уменьшает прием на 5 капель меньше, доведя до 5-ти капель в последний день.

 Сколько пузырьков лекарства нужно купить больному, если в каждом содержится 29 мл лекарства (200 капель)

   -Работать командой всегда интересно (осведомленные возьмут на буксир слабых), недаром есть пословица: «Одна голова хорошо, а…

Приведу пример.  Готовясь ко «Дню КОНСТИТУЦИИ» по теме «Геометрия татарских узоров» (в нашем городе проживает 30% населения мусульманского вероисповедания), студенты проделали долгую и кропотливую исследовательскую работу. Итогом исследовательской работы стала выставка —  ярмарка  изделий домашней утвари местных умельцев.

Групповая исследовательская  работа  требует от учащихся: умения работать с научной и научно-популярной литературой, свободно ориентироваться в Интернете для поиска нужной информации; критически сопоставлять различные гипотезы и теории; анализировать научные результаты и уметь представлять их графически;  строить компьютерные модели и проводить лабораторные исследования; делать корректную статистическую обработку своих материалов; уметь оценивать границы применимости результатов.                                                                                  

Можно говорить о том, что в совокупности всё это развивает интеллект, стимулирует познавательную деятельность учащихся, способствует самостоятельному критическому осмыслению научных результатов, расширяет кругозор, прививает интерес к точной науке, что так важно для молодого начинающего исследователя, которого мы хотим воспитать с самого начала.

Источник: https://nsportal.ru/shkola/raznoe/library/2012/08/17/nuzhna-li-matematika-meditsinskomu-rabotniku

Кому нужна математика? (Нелли Литвак, Андрей Райгородский) — купить в МИФе

Книга о том, как благодаря математике вертится современный мир.

Зачем мне математика? Как мне это может пригодиться? В жизни никому и никогда не придется вычислять интеграл!

Удивительно, но в эпоху цифровых технологий многие люди так размышляют и считают математику абстрактной и ненужной наукой…

А ведь без нее невозможно существование современных авиации, страхования, железных дорог, медицины, интернета, экономики… Список можно продолжать долго, но проще будет сказать — невозможно существование современного мира, каким мы его знаем.

Нелли Литвак и Андрей Райгородский исправили эту несправедливость, написав книгу о современных приложениях математики.

Книгу, которая будет одинаково интересна и доступна как неподготовленному читателю (за что отвечает основной текст — легкий, интересный и понятный), так и продвинутому (благодаря развернутым объяснениям в каждой главе).

Подойдет книга и для старшеклассников и студентов, интересующихся математикой, — для них есть более строгие математические формулировки и даже доказательства теорем.

В книге Нелли и Андрей рассказывают, как математика помогает:

  • Планировать и составлять расписания (например, железных дорог);
  • Кодировать тексты;
  • Обеспечивать надежную связь в сети;
  • Балансировать нагрузку в телекоммуникациях;
  • Шифровать сообщения;
  • Распределять рекламные места в поисковых сетях.

Из предисловия

После длинного перелета и полутора часов стояния в очереди я, наконец, предъявляю паспорт и кладу указательный палец на маленький сканер в аэропорту Атланты.

Унесенные ветром…

— С какой целью Вы приехали в США? — в голосе пограничника нет ни капли интереса.

  • — Я приехала на конференцию.
  • — На какую тему конференция?
  • — По математике.
  • Со мной все ясно, пограничник ухмыляется и берется за печать:
  • — И что, кому-то еще нужна математика?

Нет, вы только подумайте! Он сидит в аэропорту Атланты, где буквально каждые десять минут приземляется самолет. Он сканирует мой паспорт, в долю секунды компьютер находит мои отпечатки пальцев среди миллионов других отпечатков и сравнивает мой файл с сотнями тонких линий на маленьком сканере.

Каким образом, интересно, было решено, во сколько, куда и какой самолет должен садиться? Как сохранить отпечатки пальцев в компьютере, который, хоть и показывает на экране всякие картинки, на самом деле не умеет хранить ничего, кроме нулей и единиц? Как быстро найти нужную запись среди миллионов других? И каким образом компьютер — кучка пластмассы и железа — может решить, совпадают ли две картинки, отфильтровав при этом неизбежные помехи и неточности?

Можно копать и дальше, разбираться в конструкции самолета (максимальная прочность при минимальном весе), вникать в таинственную систему определения стоимости билетов и так далее и тому подобное. И ничего этого — то есть абсолютно ничего! — нельзя было бы сделать без математики.

Для кого эта книга

Эта книга для широкого круга читателей и не требует никакой подготовки. При этом для наиболее заинтересованных и подготовленных читателей авторы добавили дополнительные детали. Поэтому, кроме основного текста, в книгу входят дополнительные объяснения и приложения.

Источник: https://www.mann-ivanov-ferber.ru/book/komu-nuzhna-matematika/

Ссылка на основную публикацию