| Ausführung | 1.1.86 |
|---|---|
| Herausgeber | Nival |
| Veröffentlichungsdatum | 27.11.2019 |
| Datum hinzugefügt | 27.11.2019 |
| Os Anforderungen | iOS |
| Bedarf | Requires iOS 11.0 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| Downloads insgesamt | 3 |
| Downloads pro Woche | 1 |
| Preis | $4.99 |
Beschreibung
während True: learn() ein Puzzle-/Simulationsspiel über noch rätselhaftere Dinge ist: maschinelles Lernen, neuronale Netze, Big Data und KI. Aber vor allem geht es darum, Ihre Katze zu verstehen.
In diesem Spiel spielst du einen Programmierer, der zufällig herausgefunden hat, dass seine Katze extrem gut im Programmieren ist, aber nicht so gut darin, menschliche Sprache zu sprechen. Jetzt muss dieser Programmierer (Sie!) alles lernen, was es über maschinelles Lernen zu wissen gibt, und visuelle Programmierung verwenden, um ein Cat-to-Mensch-Spracherkennungssystem zu erstellen.
Dieses Spiel eignet sich am besten für...
- Personen, die mehr darüber erfahren möchten, wie maschinelles Lernen und verwandte Technologien funktionieren
- Eltern und Lehrer, die nach einer unterhaltsamen und einfachen Möglichkeit suchen, eine Einführung in logisches Denken, Programmieren und Technologien für Kinder zu geben
- Programmierer, die neue Konzepte lernen möchten, die sie auf ihre eigene Codierung anwenden können
- Diejenigen, die Spiele spielen und sich nicht schuldig fühlen wollen, weil sie ihre Zeit verschwenden (obwohl wir glauben, dass Sie sich beim Spielen überhaupt nicht schuldig fühlen sollten!)
- Spieler, die ihr Gehirn gerne beschäftigen und auf unterschiedliche Weise arbeiten, während sie trotzdem Spaß haben
- Spieler, die ihre Fähigkeiten zur Problemlösung verbessern möchten und ein immenses Gefühl der Zufriedenheit und Leistung verspüren, das damit einhergeht
- Leute, die schlaue Katzen mögen
Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen im wirklichen Leben funktioniert!
Das Spiel basiert lose auf realen maschinellen Lerntechnologien: von albernen Expertensystemen bis hin zu mächtigen wiederkehrenden neuronalen Netzwerken, die in der Lage sind, die Zukunft vorherzusagen. Keine Sorge: Es spielt sich alles wie ein Puzzlespiel ab. Keine Programmiererfahrung erforderlich!
Bilden Sie sich zu einem Data-Science-Assistenten aus!
Ziehen Sie Objekte mit der Maus über Ihren Bildschirm! Verbinde sie mit Linien (oh yeah)! Versuchen. Scheitern. Optimieren. Versuchen Sie es nochmal. Drücken Sie dann die Freigabetaste und sehen Sie, wie süße Datenstücke reibungslos über Ihren Bildschirm fließen.
Nehmen Sie den abenteuerlichen Lebensstil eines Spezialisten für maschinelles Lernen an!
Die Entwicklung einer bahnbrechenden Technologie erfordert Zeit, Erfahrung und Geld. Das bedeutet, dass Sie als Freiberufler arbeiten müssen, mit all der Aufregung, die damit einhergeht. E-Mails erhalten! Verträge annehmen! Sitze tagelang allein in einem dunklen Raum, ohne ein einziges Wort zu sagen! Tauschen Sie sich in Foren aus! Das ist, was echte Data Scientists tun!
Codieren ist jetzt real geworden!
Unsere Aufgaben basieren auf tatsächlichen Problemen, die durch maschinelles Lernen gelöst werden. Dazu gehört der Bau eines selbstfahrenden Autos (mit Ihrer Katze als Pilot). Und wenn Sie Ihre Programmierkraft wirklich testen wollen, können Sie CTO eines Startups werden: Ihre Fähigkeiten und Ihre Pläne gegen die wilden Gesetze des Marktes! Verdienen Sie ein Vermögen, schalten Sie Ihre Chefs ab und werden Sie ein Tech-Guru Oder verlieren Sie alles und kriechen Sie zurück zur Haustür der Personalabteilung: Zumindest war es den Versuch wert, oder?
Verbessere deine Ausrüstung, verbessere dein Leben!
Sobald Sie einen stabilen Cashflow sichergestellt haben, können Sie sich eine Menge schicker Hardware kaufen, um Ihre Leistung zu verbessern. Aber es geht nicht nur um die Hardware! Kaufen Sie sich ein neues Smartphone oder eine geekige Figur! Kaufen Sie ausgefallene Outfits für Ihre Katze! Verdammt, du kannst dir sogar eine Aloe kaufen!
Fun Fact: Das ist es, was Spezialisten für maschinelles Lernen tatsächlich tun. Jetzt können Sie einer von ihnen werden (abzüglich des Geldes)! while True: learn() ist das beste Spiel, um ein Data-Science-Spezialist zu sein, weil niemand sonst so verrückt war, ein weiteres zu machen!
