באתר זה מה זה (זהמהזה) zemaze.co.il, מיזם שיתופי חברתי להעלאת סרטונים מכל העולם עם כתוביות בעברית תמצאו מאות סרטוני הסבר בכל הנושאים.
לסרטונים נוספים של ג'ארד אואן עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לחצו על הקישור
בינה מלאכותית, הטכנולוגיות השונות. תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב © IBM Technology. הערוץ מספק תוכן חינוכי בנושאים הגדולים ביותר בטכנולוגיה.כאן תמצאו מידע בכל הקשור ל- AI, אוטומציה, אבטחת סייבר, מדעי נתונים, DevOps ומחשב קוונטי. המומחים של IBM יעזרו לכם לללמוד על מגמות חדשות, לקבל תובנות ולרכוש מיומנויות. הערוץ פועל בהתאם להנחיות המחשוב החברתי של IBM.
הסרטון הפעם על בינה מלאכותית, למידת מכונה, למידה עמוקה ובינה מלאכותית יוצרת. המנחה, ג'ף קרום (Jeff Crume) מסביר את ההבחנות בין הטכנולוגיות וכיצד הן התפתחו. ג'ף קרום הוא מהנדס בחברת יבמ, ממציא, מחבר, פרופסור משנה ואדריכל אבטחת סייבר.
ציר הזמן של בינה מלאכותית
ג'ף בוחן את ההתקדמות העדכנית ביותר ב-Generative AI. מודלים של שפות גדולות, צ'טבוטים וזיופים עמוקים. הסרטון מבהיר תפיסות שגויות נפוצות, מפשט מושגים מורכבים ודן בהשפעה של הטכנולוגיות על תחומים שונים.
ג'ף נותן סקירה כללית על בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML), למידה עמוקה (DL) ובינה מלאכותית יוצרת (Generative AI).
תחום רחב במדעי המחשב המתמקד בפיתוח מערכות שיכולות לבצע משימות הדורשות אינטליגנציה אנושית, כמו זיהוי דיבור, קבלת החלטות ופתרון בעיות.
תת-תחום של AI, שבו מערכות לומדות ומשתפרות באופן אוטומטי באמצעות נתונים, ללא תכנות מפורש.
תת-תחום של למידת מכונה, המשתמש ברשתות נוירונים עם שכבות רבות (רב-שכבתיות) כדי ללמוד ייצוגים מורכבים של נתונים, מה שמאפשר למערכות לבצע משימות כמו זיהוי תמונות ודיבור.
סוג של AI המשתמש במודלים גנרטיביים כדי ליצור תוכן חדש, כמו טקסט, תמונות או מוזיקה, על בסיס דוגמאות קיימות.
בתחילת הסרטון ג'ף מסביר את ההבדל בין בינה מלאכותית ללמידת מכונה. בינה מלאכותית היא תחום רחב יותר הכולל כל טכנולוגיה המחקה אינטליגנציה אנושית. שלמידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית שמשתמשת באלגוריתמים כדי ללמוד מנתונים ולשפר את ביצועיה.
בהמשך ג'ף מסביר את ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה. למידה עמוקה היא סוג של למידת מכונה שמשתמשת ברשתות עצביות עמוקות כדי ללמוד מנתונים. רשתות עצביות עמוקות הן מודלים מתמטיים המורכבים משכבות רבות של נוירונים. כל שכבה לומדת תכונות שונות מהנתונים ויחד השכבות לומדות לייצג את הנתונים בצורה משמעותית.
הסרטון מסביר מהי בינה מלאכותית יוצרת שיכולה ליצור תוכן חדש כמו טקסט, תמונות ומוזיקה. הסרטון מדגיש את ההתקדמות הטכנולוגית בכל אחד מהתחומים הללו ואת השפעתם על חיינו. ג'ף נותן דוגמאות לשימושים של בינה מלאכותית בקטגוריות השונות. לדוגמה, בינה מלאכותית משמשת לזיהוי דיבור, תרגום שפות, נהיגה אוטונומית וניתוח תמונות.
תרגום הסרטון
בימים אלה כולם מדברים על בינה מלאכותית, או בקיצור AI. למידת מכונה היא נושא חם נוסף. האם אלה אותו דבר או שהם שונים? ואם כן, מהם ההבדלים ביניהם? ויש גם את תחום הלמידה העמוקה שנכנס לתמונה. למעשה, עשיתי סרטון על שלושת התחומים האלה: בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה והסברתי כיצד הם משתלבים זה בזה. היו הרבה תגובות על הסרטון הזה ואני רוצה להתייחס לכמה מהשאלות הנפוצות ביותר כדי שנוכל להפריך כמה מיתוסים ולפזר אי-הבנות בנושא.
מאז הסרטון ההוא קרה משהו נוסף – פרץ עצום של תחום הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI. נראה כאילו מודלים כמו מודלי שפה גדולים (Large Language Models).
וצ'אטבוטים כובשים את העולם, רואים אותם בכל מקום. מדובר בטכנולוגיה מרתקת.
ואז יש גם דברים כמו זיוף עמוק (Deepfakes). כל אלה נכללים בתוך תחום הבינה המלאכותית.איך הן משתלבות זו בזו? כיצד הן קשורות?
בסרטון הזה, ננסה להסביר כיצד כל הטכנולוגיות האלה קשורות ואיך אנחנו יכולים להשתמש בהן.
בינה מלאכותית (AI)
קודם כל, הערה קטנה – אני הולך לפשט חלק מהקונספטים. לכן, סליחה מראש למומחים בתחום. אבל ננסה להסביר זאת בצורה פשוטה, וזה יכלול כמה הכללות. נתחיל עם בינה מלאכותית. בינה מלאכותית היא למעשה ניסיון לדמות באמצעות מחשב משהו שיתאים או יעלה על האינטליגנציה האנושית.
מהי אינטליגנציה?
זה יכול להיות הרבה דברים שונים, אבל בדרך כלל אנחנו חושבים עליה כעל יכולת ללמוד ולהסיק מסקנות. וזה מה שאנחנו מנסים לעשות בתחום הרחב של בינה מלאכותית. אם נסתכל על ציר הזמן של הבינה המלאכותית, נראה שהיא התחילה להתפתח בערך בתקופה הזו. בימים ההם, התחום היה מאוד ראשוני, רוב האנשים אפילו לא שמעו עליו, והוא היה בעיקר נושא למחקר. כסטודנט לתואר ראשון, כבר עסקתי בעבודות בתחום הבינה המלאכותית. שפות התכנות שהשתמשנו בהן היו Lisp ו-Prolog שהיו מעין מבשרות של מערכות מומחה(Expert Systems). במהלך שנות ה-80 וה-90, מערכות מומחה התחילו לצבור פופולריות. אבל כל זה היה לפני שהגענו לנושא הבא – למידת מכונה.
למידת מכונה (Machine Learning)
למידת מכונה, כשמה כן היא – המכונה לומדת. אני לא צריך לתכנת אותה במפורש. אני מספק לה הרבה מידע והיא לומדת להבחין בדפוסים. לדוגמה, אם אני מראה לכם סדרה של מספרים ומבקש שתנבאו מה יבוא אחר כך, יהיה לכם קשה לחזות כי יש לכם מעט מידע.
אבל אם אוסיף עוד נתונים, תוכלו להתחיל לזהות את התבנית. למידת מכונה פועלת בדיוק כך – היא טובה מאוד בזיהוי דפוסים וגילוי חריגות.
למשל, בתחום הסייבר שבו אני עובד, אנחנו משתמשים בלמידת מכונה כדי לזהות פעילות חריגה של משתמשים, כגון שימוש לא רגיל במערכות או ניסיונות פריצה.למידת מכונה הפכה לפופולרית בעיקר במהלך שנות ה-2010. כיום היא מהווה את הבסיס לטכנולוגיות רבות.
למידה עמוקה (Deep Learning)
השלב הבא הוא למידה עמוקה שבה אנחנו משתמשים ב- רשתות נוירונים (רשת עצבית מלאכותית Networks (Neural.
הרשתות האלה מחקות את אופן הפעולה של המוח האנושי, לפחות עד כמה שאנחנו מבינים אותו.
הן נקראות "עמוקות" כי הן כוללות שכבות רבות של נוירונים מלאכותיים. למידה עמוקה מאפשרת לנו להגיע לרמות דיוק גבוהות מאוד במשימות כמו זיהוי תמונה ודיבור.אבל יש כאן בעיה. לפעמים קשה להבין איך רשתות נוירונים מגיעות למסקנות שלהן.
בגלל המורכבות שלהן, לא תמיד אפשר לנתח בדיוק מדוע הרשת חזרה על תשובה מסוימת.
למרות זאת, מדובר באחת ההתפתחויות החשובות ביותר בתחום הבינה המלאכותית.בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI)
התחום החם ביותר היום הוא בינה מלאכותית יוצרת. מודלים גנרטיביים יוצרים תוכן חדש כמו טקסטים, תמונות ואפילו מוזיקה. דוגמה לכך היא מודלי שפה גדולים (Large Language Models), שמאפשרים למערכות לחזות מילים, משפטים ופסקאות שלמות.
יש כאלה שטוענים שבינה מלאכותית גנרטיבית לא באמת יוצרת תוכן חדש, אלא פשוט משכפלת מידע קיים. אבל אתן לכם אנלוגיה:
מוזיקה חדשה נוצרת מתווים שכבר קיימים. כך גם בינה מלאכותית יוצרת. היא מרכיבה צירופים חדשים של מידע קיים.בנוסף, יש לנו מודלים של אודיו ווידאו, שמאפשרים יצירת Deepfakes – טכנולוגיה שיכולה לזייף קולות, פרצופים ווידאו כך שייראו אמיתיים לחלוטין.
למשל, אפשר לגרום למישהו להיראות כאילו אמר משהו שמעולם לא אמר. לטכנולוגיה הזו יש שימושים טובים כמו יצירת תוכן לאנשים עם מוגבלויות קוליות אבל גם סיכונים רבים כמו הפצת מידע כוזב.לסיכום
בינה מלאכותית התחילה לאט ובמשך שנים זה היה משהו שנראה בעתיד בעוד 5, 10 שנים. אבל אז למידת מכונה ולמידה עמוקה התחילו לתפוס תאוצה. ולבסוף, מודלים גנרטיביים כמו ChatGPT הובילו להתפוצצות השימוש בבינה מלאכותית. היום אנחנו רואים את הבינה המלאכותית בכל מקום. הדבר החשוב הוא להבין איך להשתמש בה נכון, לנצל את היתרונות שלה ולהימנע מהסכנות.
לסרטוני 'הסבר פשוט' נוסםין עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לחצו על הקישור
איך פועלת תיבת הילוכים. תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב © DOCUMENTARY TUBE. הערוץ מוקדש למטרות חינוכיות להוראה, מלגה ומחקר, במיוחד בתחום המדע וההיסטוריה. כל הסרטונים בערוץ ערוכים בצורה המקלה על מחקר קל. הסרטון הפעם – הפעולה המכנית הבסיסית של תיבת הילוכים.
הדגמת פעולת הגיר, הסרנים, המצמד והפעלת הכוח מהמנוע לגלגלים
ארכימדס מיוון העתיקה
לפני זמן רב ארכימדס אמר : "תנו לי מנוף מספיק ארוך, ואוכל להזיז את העולם." כוונתו הייתה שהכוח של המנוף הוא כמעט בלתי מוגבל.
כיום, כמעט כולם משתמשים במנופים בצורה כלשהי בחיי היומיום.
🔹 פותחן קופסאות שימורים הוא למעשה מנוף עם להב חד.
🔹 נדנדת שיווי משקל בגני שעשועים היא מנוף פשוט.
🔹 עובדי רכבות משתמשים במוט חזק כדי להזיז קרונות כבדים בקלות – זהו מנוף רב עוצמה.
איך פועל מנוף?
בואו נבחן את הסוג הפשוט ביותר של מנוף:
🔸 מוט נוקשה שנשען על נקודת תמיכה קבועה (נקראת "סמך").
🔸 אם צד אחד של המנוף ארוך פי שניים מהצד השני – ניתן להרים משקל כבד יותר עם פחות כוח.
לדוגמה:
אם נניח משקל של 10 פאונד בקצה אחד, נוכל לאזן אותו עם 5 פאונד בקצה השני.
אם נרצה להרים 25 פאונד, פשוט נשתמש במנוף ארוך יותר.
מה קורה כשאנחנו משנים את צורת המנוף?
אם נרים את המנוף באוויר ונשנה את צורתו מעט – נקבל ידית ארכובה (crank).
אם נוסיף מנוף נוסף – נקבל ידית ארכובה כפולה (double crank).
כך ניתן להפעיל כוח גדול יותר עם פחות מאמץ!
איך מנופים הפכו לגלגלי שיניים?
🔸 אם נרצה תנועה רציפה, נוסיף עוד מנופים מחוברים.
🔸 כך נוכל ליצור גלגלי שיניים – סדרה אינסופית של מנופים שמסתובבים יחד.
🔸 על ידי עיצוב הקצוות של המנופים כשיניים, הכוח מועבר בצורה חלקה ויעילה.
כיום קיימים מיליוני גלגלי שיניים ברכבים, בתעשייה ובמכונות שונות.
למשל, תיבת ההילוכים של רכב (transmission) היא מערכת מתוחכמת של גלגלי שיניים שמסייעים להעברת כוח מהמנוע אל הגלגלים.
🔹 מצב ניוטרל – המנוע פועל, אך גלגלי הרכב לא זזים.
🔹 נמוך (Low Gear) – הכוח ממונף בצורה מקסימלית, כך שהרכב מקבל כוח רב כדי להתחיל לנוע.
🔹 שני – מהירות גבוהה יותר, פחות כוח.
🔹 בשלישי – הכוח עובר ישירות מהמנוע לגלגלים, ומאפשר מהירות מרבית.
🔹 ברוורס – מוסיפים גלגל שיניים נוסף שמשנה את כיוון התנועה.
שיפור תיבת ההילוכים – מערכת הסינכרון (Synchromesh)
בעבר, החלפת הילוכים הייתה רועשת ולא חלקה, כי הגלגלים הסתובבו במהירויות שונות.
🔹 הפתרון: סינכרומש (Synchromesh) – מערכת שמסנכרנת את מהירות גלגלי השיניים לפני שהם מתחברים.
🔹 כעת ניתן להעביר הילוכים בצורה שקטה וחלקה, ללא שחיקה מיותרת.תיבת הילוכים מודרנית – שליטה מלאה על הרכב
הילוך נמוך – יש לנו כוח גדול להתחלת נסיעה.
בהילוך שני – אפשר להגביר מהירות במהירות גבוהה יותר. בשלישי – הכוח מועבר ישירות לגלגלים ואפשר להגיע למהירות מרבית.בסוף הסרטון נהגת המאיטה את רכבה בירידה באמצעות הורדת הילוך. דוגמה מושלמת לשליטה טובה בתיבת הילוכים.
לסרטוני 'איך זה פועל' נוספים עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לַחֲצוּ על הקישור הזה
אמצעי האבטחה של הבית הלבן. תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב © Top Fives.
עם כ-6,000 מבקרים ביום הבית הלבן הוא אחד מאתרי התיירות הפופולריים ביותר בעולם. לא רק שהוא מלא בהיסטוריה עשירה ומפוארת, אלא שמאות ואלפי ראשי מדינות ומפורסמים עברו דרך חומות הבניין. הבית הלבן הוא גם המקום שבו גר נשיא של ארצות הברית עם משפחתו. זהו אחד המתקנים המאובטחים ביותר בעולם ויש בו את כל אמצעי האבטחה העדכניים ביותר כדי להבטיח שהמשפחה הראשונה בטוחה. ויש כאן כמה כללים די אינטנסיביים. אף אחד לא נכנס או יוצא בלי שצוותי האבטחה ידעו וכמעט כל מה שאתה רואה בבית הלבן נופל תחת מדיניות "הסתכל אבל אל תיגע".
וושינגטון די.סי. היא אזור אסור לטיסה. עדיף לשמור על השמיים מעל הבית הלבן נקיים. נמל התעופה הקרוב הוא נמל התעופה הלאומי רונלד רייגן בווירג'יניה. כל מטוס שלא אמור לנחות שם או שסטה ממסלולו מקבל אזהרה מיידית. כל מטוס שאינו נענה מיידית לאזהרות מסתכן מול מערכת טילי קרקע-אוויר. וזאת לא רק מערכת הגנה בודדת אחת אלא הרבה טילים. הטילים מוצבים מסביב למתחם, זה לא משנה מאיזו זווית יגיע המטוס. במשך שנים היו שמועות שמערכת הטילים ממוקמת על גג הבית הלבן עצמו, לעולם לא נוכל לדעת אם זה נכון. דבר אחד שאנחנו כן יודעים בוודאות הוא שיש הרבה מערכות לייזר לזיהוי איומים מוטסים אפשריים שמתריעים על הצורך במערכות הגנה אווירית.
האיום של מלחמה גרעינית הוא מאוד אמיתי. גם אם לא לכולן להרבה ממעצמות העולם יש גישה לנשק להשמדה המונית. עבודת הנשיא לניהל המדינה כרוכה גם במה שיתרחש באירוע של מתקפה גרעינית על ארצות הברית. הבית הלבן עצמו לא ממש מוגן נשק גרעיני אבל יש בו בונקר. המנהרה התת קרקעית נבנתה בשנת 1987 במהלך שלטונו של רייגן.
תוכן הסרטון בתהליך תרגום ועריכה
למה השלד שלנו נמצא בפנים? תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב של ד"ר ג'ו הנסון © It's okay to be smart (זה בסדר להיות חכם). הערוץ מעלה סרטונים חינוכיים, בעיקר בנושאים מדעיים. הסרטונים בערוץ נותנים לכם תשובות עמוקות לשאלות פשוטות על המדע והיקום. המארח ג'ו הנסון, PhD. הוא ביולוג מולקולרי, מתקשר מדעי ועיתונאי עטור פרסים.
הסרטון הפעם מסביר מדוע השלד שלנו נמצא בתוך גופנו
קרדיט תמונה: © MART PRODUCTION
השלד שלנו נמצא בתוך גופנו מכיוון שהוא ממלא מספר תפקידים חשובים, כגון:
הסרטון גם מסביר כיצד השלד שלנו מתפתח במהלך חיינו וכיצד הוא נשמר בריא.
הכוכב של 'משחקי הכס', הפתור ג'וליוס ביורנסון ("ההר"), שבר לאחרונה את שיא העולם בהרמת משקולות בדדליפט עם הרמה של 501 קילוגרם. זה לגמרי מטורף. אבל אם היה לו כוח הרמה של נמלת חותכת עלים, הוא היה מסוגל להרים מכונית מעל הראש ולשאת אותה הביתה. לא רע. ואם להר היה את אותו כוח יחסי כמו לחיפושית הזבל טאורוס סקראב, הוא היה יכול למשוך בואינג 787 דרימליינר טעון במלואו. בהשוואה אלינו, נמלים וחיפושיות זבל ושאר מרימי המשקולות המיניאטוריים של הטבע הם מיוחדים מכיוון שהם מבצעים את מעשי הכוח המדהימים שלהם ללא עצמות. ומסתבר, עבור כל מין עם שלד פנימי כמו שלנו, כדור הארץ הוא בית לכ-20 מינים ללא שלד – ואולי יותר. וזה גרם לי לחשוב.
היי אנשים חכמים, כאן ג'ו. הגיע הזמן להתמודד עם האמת. אתם בסך הכל בשר, בשק, קשורים לחבורה של סלעים מאורגנים בקפידה. זה בעצם מה שזה אומר להיות חולייתן. ואנחנו חייבים את כל מה שאנחנו ואת כל מה שאנחנו עושים לעצמות שלנו. שלדים הם קשיחים מספיק לזה, וגמישים מספיק לזה. אומרים שאנחנו בנויים עם 206 עצמות, אבל לאחד מכל שמונה מאיתנו יש זוג צלעות נוסף, לחלק מהאנשים יכול להיות אפילו זוג פחות. וזה לא כולל עצמות ססמואידיות בגידים בידיים, ברגליים ובמקומות אחרים. ובאשר לרגליים,
יש לכם 52 עצמות ברגליים בלבד, פי שניים מאשר בעמוד השדרה. הידיים והרגליים שלנו מכילות יותר ממחצית העצמות בגופנו. תחשבו על כך שהסלעים באצבעותיכם הועברו על ידי שרירים ועצבים כדי לעזור לכם ללחוץ על הסרטון הזה. החמצן שמפעיל את המוח שצופה בזה מוזן על ידי דם שנוצר בעצמותיכם. אתם אפילו מסוגלים לשמוע אותי מדבר הודות לעצמות זעירות באוזניים שלכם.
כל זה מחלקי גוף שהם בערך 70% מינרלים, עשויים מחומר אנאורגני בשם הידרוקסיאפטיט שהוא קשיח כאשר הוא נדחס, בשילוב עם חלבון גמיש בשם קולגן כדי למנוע מכם להתנפץ. כתוצאה מכך, כ-9 קילוגרמים של עצמות בגוף הממוצע יכולים לעמוד בטון אחד של דחיסה. ובשביל רובנו, הם הדבר האחרון שנשאיר מאחור. עצמות הן די מדהימות. וגם אוס-אום. זהו השורש הלטיני ל"עצם"…
בכל מקרה… מאיפה הגיעו העצמות? הסיפור הזה חוזר לפחות 1.5 מיליארד שנים. שזה מקום מוזר להתחיל בו כי בעלי חיים… אפילו לא היו קיימים עדיין. אבל באותו רגע, לוחות טקטוניים זזים באלימות שטפו טונות של מינרלים לאוקיינוסים קדומים. המינרלים שיום אחד יהפכו לשלדים. החיים נשארו די רכים במשך זמן מה. חיים רב-תאיים מוקדמים הסתמכו על המים שבהם חיו כדי לתמוך בגופם נטולי השלד. אבל אז, לפני כ-558 מיליון שנה, באמצעות תאונה משמחת של אבולוציה, החיים התפצלו לשניים, ושני סיפורי שלד שונים התחילו. על ענף אחד, יצורים מוזרים החלו לפתח את החלקים המגנים הקשים הראשונים, מבשרי השלדים החיצוניים. וזה הצית מרוץ חימוש של שריון. אורגניזמים ממוגנים חדשים אולי נאכלו פחות,
אולי הם היו מוגנים טוב יותר מהאוקיינוס, אבל יצורים קשים חלקית שרדו יותר מחבריהם הרכים, וכמו שאני תמיד אומר, זה מה שחשוב במשחק של הברירה הטבעית. שלדים חיצוניים מוקדמים נעשו מפוארים יותר והתחלנו לראות בעלי חיים עם חלקי פה מרסקים, צבתות וחליפות שריון מלאות. בתקופה זו אנו רואים את פרוקי הרגליים המוקדמים ביותר, הקבוצה הכוללת חרקים וסרטנים מודרניים. אבל על הענף השני, ביצורים רכים דמויי ראשן, משהו אחר קרה. מוטות גב רכים דמויי סחוס החלו להיווצר כדי לספק פיגומים לשרירים ולתנועה. ובחוץ, חלק מהיצורים הדגים האלה פיתחו שריון דמוי בטון. זה היה המבשר של העצם, ובקרוב, החומר הקשה הזה היווה את הבסיס למבנים חדשים כמו לסתות. לסתות גדולות מאוד.
מאוחר יותר, שריון מינרלי זה הופנם לאט לאט, ועמוד השדרה המוקדם הזה הפך למינרלי, ויחד אלה הפכו לחלקים המרכזיים של שלד החולייתנים כפי שאנו מכירים אותו. לאורך עידנים, הטבע נתקל בדרכים רבות ושונות של 'הסרת רכות' מאורגניזמים. יש את הליגנין והתאית של צמחים, קונכיות עשירות בסידן של רכיכות ושוניות אלמוגים, ועצמות מינרליות כמו שלנו.
חרקים וסרטנים בונים שלדים חיצוניים העשויים משרשראות של סוכרים שעברו שינוי בשם כיטין. כיטין דומה מולקולרית לתאית שאנו מוצאים בצמחים, אבל הוא קשה ויציב יותר. אם הייתם מתקרבים לקונכייה של לובסטר בקנה מידה מיקרוסקופי, הייתם רואים גבישי כיטין מסודרים כמו ערימות של דיקט. סידורי ננו-מבנה מיוחדים אלה הופכים שלדים חיצוניים מכיטין לקשים להפליא עבור משקלם. וזו הסיבה שחרקים כל כך חזקים ביחס למשקלם… או לגרם שלהם.
כמו רוב הדברים בטבע, ישנם פשרות. בתור התחלה, בחירה בשלד חיצוני משוריין מקשה על גדילה. בכל פעם שלובסטר או תיקן מוכנים לגדול, הם צריכים להשיל את עורם, להשיל את השלד הישן שלהם ולהשאיר אותם רכים ופגיעים במשך ימים או שבועות בזמן שהם מחכים שקונכייה חיצונית חדשה תתקשה. יש גם בעיית משקל. כוח הרגליים של נמלים עובד במסה הזעירה שלהם, אבל הגדלת הנמלה הזו לגודל שלנו תגרום לה להתרסק תחת משקלה שלה. וכמה ימי רגליים נוספים לא יעזרו. מכיוון שכאשר יצור גדל, הנפח והמסה שלו גדלים מהר יותר מכוח הצינורות של רגלי השלד החיצוני החלול שלו. מצד שני, או רגל, השלדים הפנימיים שלנו מספקים חיבורים גדולים יותר לשרירים מאשר שלדים חיצוניים, והעצמות שלנו גדלות עם השרירים שלנו כשאנחנו גדלים ומתחזקים. אבל יש כאן גם גם פשרה.
"המדע הוא מדהים, יש כל כך הרבה לגלות. בואו נגלה דברים ביחד…וכן.. זה בסדר להיות חכמים." ד"ר ג'ו הנסון הוא מחנך, ביולוג וכותב מדע מאוסטין, טקסס, ארצות-הברית. להנסון דוקטורט בביולוגיה מאוניברסיטת טקסס. הנסון הוא היוצר / כותב/ מנחה של ערוץ היוטיוב 'זה בסדר להיות חכם', ערוץ עטור פרסים של סטודיו 'פי בי אס' (PBS Digital Studios) (הפקה שעובדת עם יוצרים ומפיקים באינטרנט) הערוץ הינו ערוץ חינוכי המעלה שאלות מעניינות בנושאים שונים כמו: למה אנחנו צוחקים? למה יש מילים שאנחנו שוכחים לפעמים? למה אנחנו מגרדים? ועוד הרבה..
ד"ר הנסון שואף להראות לעולם את כל הדברים המדהימים של המדע והוא עושה זאת בדרכים לא שגרתיות. לפי הנסון בעתיד המדע ישפיע על חיי כולנו והעתיד כבר כאן. אבל לא מספיק אנשים לוקחים חלק בעתיד הזה ומעט מדי אנשים לוקחים חלק במדע. הנסון אומר שבלי אשתו ושני הכלבים שלו, כל זה לא היה אפשרי. בנוסף לערוץ היוטיוב שלו, יש להנסון חשבון טוויטר, אינסטגרם, פייסבוק, לינקדאין ואתר בלוג בו הוא כותב, מעלה תמונות וסרטונים.
מה זה Deepseek V3. תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב © Mind Over Matter. הערוץ מפענח חידושים מורכבים במטרה לחשוף כיצד טכנולוגיות מתקדמות משנות את חיינו. מחשיפת מסתורי הבינה המלאכותית ועד לחקר מעמקי המחשוב הקוונטי, תכני הערוץ מקרבים את העתיד אליכם. למה לצפות? תובנות פשוטות לגבי טכנולוגיות פורצות דרך, עדכונים בלעדיים על AI, מחשוב קוונטי ומעבר לכך. סיפורים על חדשנות ממנהיגים כמו OpenAI, Google ו-NVIDIA. אם אתם סקרנים לגבי הרעיונות שמעצבים את העתיד, הערוץ הזה הוא המקום שבו המסע שלכם מתחיל.
DeepSeek היא חברת בינה מלאכותית סינית המפתחת מודלים של שפות גדולות בקוד פתוח .החברה ממומנת אך ורק על ידי קרן הגידור הסינית High-Flyer שהוקמה גם על ידי Liang Wenfeng ,
הבינה המלאכותית הפכה עם ה- Deepseek V3 לחכמה יותר. בסרטון הזה אנחנו צוללים לתוך התכונות פורצות הדרך של DeepSeek V3, מודל ה-AI האחרון בקוד פתוח. נראה כיצד הוא מסתדר עם GPT. החל במהירויות מדהימות ויכולות קידוד מתקדמות עם DeepSeek Coder, ועד ליכולת הרב-לשונית שלו.
Deepseek V3 היא לא עוד תוכנה של בינה מלאכותית. זאת מהפכה שכבר משנה את הדרך בה אנחנו חושבים, עובדים ומחדשים. ממהירות בוערת ללא תחרות ועד לאינטיליגנציה שאין כמותה, זאת פריצת הדרך לה חיכיתם.
Deepseek V3 הוא מודל AI חדשני. עיבוד מהיר יותר, קבלת החלטות חכמה יותר ויעילות טובה יותר. זאת הליבה של המודל החדש. בואו נגלה את הקסם העומד מאחוריו.הדגם מתבסס על קודמיו אבל מביא שדרוגים מהפכניים.
פי 3 מהיר יותר מ- Deepseek v2. מהירות מדהימה של כ-60 טוקנים בשנייה.
יכולות מושלמות של קידוד, הנמקה ואפילו משימות מתמטיקה מורכבות.
ממשק תאימות (1) API שעובד בצורה חלקה עם גרסאות ישנות יותר, מה שמאפשר שדרוגים ללא מאמץ.
נגישות קוד פתוח מדגמים ועד עבודות מחקר, הכל בחינם ופתוח לכולם..
הוא מצטיין במענה לשאילתות חינוכיות ואספקת תגובות עשירות ומדויקות בהקשר. פלטפורמות קידוד מהשורה הראשונה ביצועים על מדדי קידוד כמו LiveCodeBench, הוא אידיאלי עבור פלטפורמות תכנות תחרותיות וכלים להצעת קוד. מָתֵימָטִי יישומים. של הדוגמנית ביצועים עדכניים ב- Math 500 מדגיש את יכולתו להתמודד עם מתקדמים חשיבה מתמטית ומשימות פתרון בעיות. רב לשוני מערכות ידע. Deepseek v3 מפגין ביצועים מעולים ב אמות מידה רב לשוניות, מה שהופך אותה לכלי רב עוצמה לידע גלובלי ניהול ותרגום.
הביצועים של Deepseek v3 מדהימים. לפי מפתח אמות מידה כמו MMLU (2) השיפורים הופכים אותה לבחירה אמינה ליישומים חדשניים ומשימות מגוונות.
רבים מכם אולי תוהים איך להשוות את Deepseek ל-ChatGPT? שני הדגמים מצטיינים בתחומים שלהם, Deepseek מביא יתרונות ייחודיים, כמו מהירויות עיבוד גבוהות פי שלושה ויתרון מיוחד בקידוד, משימות רב לשוניות, ומתמטיקה מתקדמת יישומים. יתרונות ה- GPT בהבנת שפה, בתוכן יצירתי ובפיתוח שיחות. אבל הדיוק של Deepseek הופך אותו למתמודד אדיר בנוף הבינה המלאכותית.
זה תלוי במה שאתם צריכים, אבל Deepseek ללא ספק מעלה את הרף. למה זה משנה? אחד ההיבטים מעוררי ההשראה של Deepseek v3 הוא פילוסופית קוד הפתוח שלו. על ידי שיתוף הדגמים שלה ומחקר בגלוי, הוא מזמין מפתחים וחוקרים מרחבי העולם לתרום ולחדש. ביחד, אנחנו בונים עתיד שבו AI אינו רק עוצמתי, אבל גם שיתופי וכולל. זאת מעטפת ב-Deepseek V3. אִם אתם נרגשים מהעתיד של AI, אל תשכחו לעשות לייק, לשתף, ולהירשם ל- © Mind Over Matter. עד הפעם הבאה, הישארו סקרנים והמשיכו לחקור.
(1) API זה זה ראשי תיבות של Application Programming Interface. במונח הזה משתמשים בעולמות התכנות והטכנולוגיה על מנת לתאר דרך או גישה למידע של שירות חיצוני, בדרך כלל באמצעות קוד.
(2) מדד MMLU הוא בדיקה למדידת היקף הידע ויכולת פתרון הבעיות שמודלים גדולים של שפה צוברים במהלך אימון מקדים.
הילוכים ידניים, איך זה עובד? סרטון מערוץ היוטיוב © Learn Engineering (למד הנדסה). הערוץ נוסד ע"י סבין מתיו. מטרת הערוץ להגיש שיעורי הנדסה איכותיים, להבהיר תפיסות מוטעות ולהסביר טכנולוגיות מסובכות בצורה פשוטה.
בסרטון הפעם מוסברת פעולת התמסורת הידנית בצורה מוחשית והגיונית מוסברת גם פעולת ההילוך האחורי. תרגום לעברית: Maor Ganon
חצבת האם כדאי לחסן נגדה. סרטון מערוץ היוטיוב הגרמני © Kurzgesagt – In a Nutshell (בקצרה על קצה המזלג, בגרמנית הכוונה – בקיצור על קליפת אגוז). הערוץ שנוסד על ידי פיליפ דטמר מעלה סרטוני אנימציה חינוכיים, בדרך כלל בנושאים מדעיים. בין היתר תמצאו בערוץ נושאים פוליטיים ופילוסופיים שונים כגון משבר המהגרים באירופה או על ניהיליזם אופטימי. הסרטון הפעם – למה גורמת מחלת החצבת והאם כדאי לחסן נגדה.
לכל מי שנולד בארץ ואינו יודע אם עשה חיסון חצבת, ניתן להתקשר למוקד של משרד הבריאות
למספר 6241010 08 שלוחה 9 שם יעדכנו אתכם אם קיבלתם חיסון ואם זה היה חיסון 1 או 2.
קרדיט תמונה © Andrea Piacquadio
האם בינה מלאכותית באמת שימושית. סרטון מערוץ היוטיוב של פטריק בויל.
מחקר חדש של בית הספר לעסקים של הרווארד ניתח את ההשפעה של מתן כלים בינה מלאכותית, לעובדי צווארון לבן ב-Boston Consulting Group. במחקר, יועצי ניהול שנאמר להם להשתמש ב-Chat GPT בעת ביצוע מערך משימות ייעוץ היו פרודוקטיביים בהרבה מעמיתיהם שלא קיבלו גישה לכלי. לא רק שיועצים בסיוע בינה מלאכותית ביצעו משימות מהר יותר ב-25% והשלימו 12% יותר משימות בסך הכל, אלא שגם עבודתם הוערכה כאיכותית ב-40% מאשר עמיתיהם ללא סיוע.
פטריק בויל הוא מנהל קרן גידור, פרופסור באוניברסיטה ובנקאי השקעות לשעבר. בערוץ היוטיוב שלו © Patrick Boyle סרטונים עדכניים על מה שקורה בשווקים בעולם. בין היתר תמצאו בערוץ מידע על מסחר בכלים כמותיים ומימון תאגידי. בערוץ גם ראיונות עם האנשים המעניינים ביותר בתעשייה הפיננסית.
קרדיט תמונה © Ahasanara Akter
לסרטונים נוספים של פטריק בויל עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לחצו על הקישור
מנוע זרם ישר, איך זה עובד? סרטון מערוץ היוטיוב © Learn Engineering (למד הנדסה). הערוץ נוסד ע"י סבין מתיו. מטרת הערוץ להגיש שיעורי הנדסה איכותיים, להבהיר תפיסות מוטעות ולהסביר טכנולוגיות מסובכות בצורה פשוטה.
הסרטון הנוכחי מסביר את הפעולה והמבנה של מנועי זרם ישר. הפעולה של מנוע DC מוסברת בצורה ברורה וקלה להבנה. כולל פרטי הבנייה של מנוע DC, מנוע shunt ומושג ה-EMF האחורי.
תרגום לעברית: Ofer Dayan.
אילון מאסק על בינה מלאכותית. בריאיון לטאקר קרלסון שנערך בחודש אפריל 2023 מאסק מעלה את חששותיו לגבי בינה מלאכותית (AI). תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב © Fox News
מאסק אומר שבינה מלאכותית הייתה בין הדברים שהעסיקו אותו כבר כשהיה בקולג' וישפיעו דרמטית על העתיד. היצורים החכמים ביותר על פני כדור הארץ הם בני האדם. אנחנו חלשים יותר וזריזים פחות משימפנזות אבל חכמים יותר. אז מה יקרה כשהיצור החכם ביותר יגיע בצורת סיליקון? זה נקרא סינגולריות (או ייחודיות) טכנולוגית. זה כמו חור שחור מכיוון שאתה לא יכול לחזות מה יקרה אחרי זה. אז אני חושב שאנחנו צריכים להיות זהירים עם זה. צריך להיות פיקוח ממשלתי כלשהו מכיוון שזה יכול להוות סכנה לציבור. אפשר להשוות את זה למזון ולסמים. זאת הסיבה שיש לנו את מינהל המזון והתרופות ומינהל התעופה.הפדרלי. יש לנו את הסוכנויות האלו לפקח במקומות בהם יכולה להישקף סכנה לציבור. אתה לא רוצה שחברות יחתכו פינות בנושאים בטיחותיים ושאנשים יסבלו כתוצאה מכך.
זאת הסיבה שכבר זמן רב אני תומך ברגולציה בעניין הבינה המלאכותית. זה לא כיף להיות תחת רגולציה אבל נראה לי שאוכל להיות מוסדר. יש לי ניסיון רב עם תעשיות רגילות, ברור שתחום הרכב מוסדר מאוד. ניתן למלא את החדר הזה בכל התקנות הנדרשות לייצור רכב. התקנות הן לא רק לגבי ארצות הברית ומתייחסות לאירופה, סין ושאר העולם. אותו הדבר לגבי טילים, כדי לשגר טיל אתה צריך אישורים מחצי תריסר סוכנויות פדרליות ומדיניות. עברתי כל כך הרבה סיטואציות רגולטוריות כך שזה מטורף. לפעמים אנשים רואים בי מתריס רגולציה על בסיס קבוע אבל זה לא נכון. לעיתים נדירות אני לא אסכים עם הרגולטורים, ברוב המכריע של הפעמים החברות שלי מסכימות עם התקנות ועומדות בהן. אני חושב שאנחנו צריכים לקחת את העניין ברצינות וצריך שתיהיה לנו רגולציה.
אני חושב שאנחנו צריכם גוף רגולטורי. צריך להתחיל עם קבוצה שתחפש תובנות לגבי הבינה המלאכותית ותבקש את חוות הדעת של התעשייה ולאחר מכן תציע כללים. קרוב לוודאי שזה יתקבל בחוסר רצון על השחקנים העיקריים. אני חושב שיש לנו סיכוי טוב יותר שבינה מלאכותית מתקדמת תהיה מועילה לאנושות תחת התנאים האלה.
בינה מלאכותית מסוכנת אולי יותר מתכנון או ייצור מטוסים ותחזוקה או ייצור מכוניות גרועות. זה לא טריוויאלי, יש לה פוטנציאל, קטן אומנם, של הרס תרבותי. כמו בסרטי שליחות קטלנית (טרמינטור)… אבל זה לא יהי כמו בסרט כי האינטיליגנציה תיהיה במרכזי הנתונים. הרובוט הוא רק הגורם בקצה. תקנות נכנסות לתוקף רק אחרי שמשהו נורא קרה. אם התקנות ייכנסו לתוקף בדיעבד, ייתכן שזה יהיה מאוחר מדי, הבינה המלאכותית כבר תיהיה בשליטה עצמית. זו בהחלט הדרך שבה הדברים מתפתחים. דברים כמו למשל, ChatGPT שמבוסס על GPT-4, שפיתחה Open AI. שיחקתי תפקיד קריטי ביצירת החברה, לצערי.
כשקרלסון מציין שמדובר ב-Open AI בראשית דרכה, כשהחברה עוד תפקדה כעמותה ורצתה להציג לעולם כלי AI לשימוש חופשי ולטובת הציבור. מאסק עונה שהסיבה ש- Open AI בכלל קיימת היא בגלל שלארי פייג' והוא היו חברים מאוד קרובים.
היינו בבית שלו בפאלו אלטו ודיברתי איתו על בטיחות בינה מלאכותית. התפיסה שלי הייתה שלארי לא מתייחס לבטיחות מספיק ברצינות. היה נראה שלארי באמת רצה ליצור סוג של אינטליגנציית-על דיגיטלית, בעצם אל דיגיטלי ובהקדם האפשרי". במהלך השנים לארי יצא בהצהרות רבות , זאת בעצם המטרה של גוגל, AGI בינה כללית מלאכותית או בינה סופר מלאכותית (בעברית 'בינה מלאכותית חזקה').
אני מסכים איתו שיש לזה פוטנציאל טוב גדול אבל יש גם פוטנציאל לרע. אם יש לך טכנולוגיה חדשה קיצונית ואתה רוצה לנסות לבצע סדרה של פעולות איתה, עליך למקסם את ההסתברות שזה יעשה טוב ולמזער סיכוי שזה יעשה דברים רעים. זה גם לא יכול להיות מועיל פשוט להתקדם ולקוות לטוב. ואז בשלב מסוים אמרתי טוב, אנחנו צריכים לוודא שהאנושות בסדר כאן. בתגובה לארי קרא לי 'סוגן' (המתעדף את המין האנושי על פני מינים ביולוגיים אחרים) בשל היותי בעל תודעה אנושית במקום תודעת מכונה. אני כאילו, ובכן, כן, אני מניח שאני אני, אני סוגן.
הסיטואציה הזו חיסלה את החברות בין לארי וביני. זה היה הקש האחרון מצידו. באותם ימים גוגל רכשה את DeepMind ולגוגל ול-DeepMind יחד היו כשלושה רבעים מכלל כישרונות הבינה המלאכותית בעולם. ברור שהיה להם הרבה כסף ויותר מחשבים מכל אחד אחר. אנחנו כאן בעולם חד-קוטבי שבו יש חברה אחת שיש לה קרוב למונופול על כל הטאלנטים בתחום ה-AI והמחשבים, ולאדם האחראי נראה שלא אכפת מהבטיחות. זה לא טוב. אז חשבתי שהדבר הכי רחוק מגוגל יהיה להקים מלכ"ר פתוח לגמרי. מכיוון שגוגל הייתה סגורה ולמטרת רווח. אז זו הסיבה שה'פתוח' ב-Open AI מתייחס לקוד פתוח. אתה יודע, שקיפות כדי שאנשים ידעו מה קורה. אני בדרך כלל בעד מטרות רווח, אבל אנחנו לא רוצים שזה יהיה סוג של שד ממקסם רווחים מהגיהנום שפשוט לא מפסיק".
לשאלת טאקר קרלסון אם הוא יכול לדייק יותר לגבי מה שעלול להיות מסוכן ומפחיד בבינה המלאכותית מאסק עונה שמובן מאליו שהעט חזקה יותר מהחרב. בינה מלאכותית יכולה לאורך זמן לגלות מה משכנע אנשים, התוכן שייכנס לרשתות החברתיות, טוויטר ופייסבוק ואחרות עלול לעשות מניפולציות על דעת הקהל. ואיך נדע בכלל שזה מה שקרה?
קרדיט תמונה: © Moose Photos
איך בינה מלאכותית תשנה את העולם. סרטון מערוץ היוטיוב של © Ted-Ed, הפלטפורמה של © TED.
ערוץ טד Ted (Technology, Entertainment, Design טכנולוגיה, בידור, עיצוב) מעלה סרטוני הרצאות של מרצים מכל העולם בכל הנושאים. טד קוראים לנו ליהנות, לגלות ולעשות שימוש בתוכן תחת הכותרת "Ideas Worth Spreading" ("רעיונות ששווה להפיץ").
© Ted-Ed, הפלטפורמה של © TED מאפשרת למשתמשים לקחת סרטוני וידאו של TED וליצור סביבם שיעור מותאם אישית באמצעות שאלות, תכנים להעמקה, קבוצות דיון ועוד. את השיעור ניתן להפיץ באופן פומבי או פרטי ולעקוב אחר השימוש שנעשה בו. כל משתמש יכול ליהנות גם מספריית תכנים מספריית תכנים שהועלו על ידי צוות האתר או משתמשים אחרים. הסרטון הפעם – איינה אליזבת ג'ונסון וג'ניפר ג'קט: האם יום אחד לא יהיו יותר דגים באוקיינוס?
הסרטון הפעם – איך בינה מלאכותית תשנה את העולם. בשנים הקרובות בינה מלאכותית כנראה תשנה את חייכם ואת העולם כולו. אבל אנשים מתקשים להסכים איך בדיוק ה- AI תשפיע על החברה שלנו. האם נוכל לבנות מערכות שיעזרו לנו לתקן את העולם או שאנחנו נידונים להשתלטות רובוטית? תחקיר על המגבלות ועל האפשרות ליצור טכנולוגיה חדשנית תואמת אדם. הסרטון מבוסס על קטעי ראיונות מהפודקאסט של רדיו דאבוס. ("ההבטחות והסכנות של בינה מלאכותית – סטיוארט ראסל ברדיו דאבוס").
תרגום לעברית: zeeva livshitz עריכה: Ido Dekkers
קשירת עניבה בקלות. סרטון מערוץ היוטיוב © How to tie a tie.
הסרטון הזה לא הפוך! זה אחד מסרטוני ההסבר הטובים ביותר לקשירת עניבה בזכות זווית הצילום.
ישנן מאות דרכים שונות לקשור עניבה. בסרטון הזה הסבר פשוט וקל להבנה לקשירה קלאסית של עניבה.
קשר הדוק מדי יכול להפחית את זרימת הדם למוח. ודאו שהקשר שלכם שומר על צורתו אבל אל תהדקו אותו יתר על המידה.
התיאוריה הנפוצה ביותר של לידת העניבה מתחילה במלחמת שלושים השנים (1618-1648). החיילים הטובים ביותר שנלחמו עבור מלך צרפת היו הפרשים הקרואטים. לאחר המלחמה הם הוצגו בפני המלך לואי ה-14 כגיבורים. במהלך ביקור זה, הם לבשו צעיפי משי ססגוניים על צווארם. לואי תמיד התלבש לפי האופנה האחרונה, אז נולדה המילה "קרוואט" (שמקורה במילה "קרואטית"). פריט הלבוש הזה הפך פופולארי בקרב אריסטוקרטים ברחבי אירופה.
עניבות גברים מוקדמות היו קשות לקשירה ונראו יותר כמו עניבת פרפר גדולה ורכה. הגרסה המודרנית, כפי שאנו מכירים אותה כיום, הוצגה לאנגליה בסוף המאה ה-19 ונודעה כ"ארבעה ביד".
השם הזה "ארבעה ביד" מגיע מעולם הפרשים (1865). זה בעצם שם המושכות איתו נקשרו יחדיו 4 סוסים כדי לאפשר לרוכב יחיד להוביל את 4 הסוסים הרתומים למרכבתו. הרוכבים האלה יצרו סגנון חדש של עניבה ארוכה וקלה לקשירה.
איך לקשור עניבה, הסבר פשוט
ללמוד לצייר בקלות. סרטון מערוץ היוטיוב © MBS.
הסרטון הזה מלמד אתכם איך לצייר ללא ניסיון בפחות מ-7 ימי עבודה. באמצעות טכניקות פשוטות ופרקטיות תוכלו להגיע לרמת ציור שלא חלמתם עליה.
איך ללמוד לצייר ללא ניסיון
איך דבורים מכינות דבש. סרטון מערוץ היוטיוב של ד"ר ג'ו הנסון © Be Smart המעלה סרטונים חינוכיים, בעיקר בנושאים מדעיים. הסרטון הפעם – על הדבורים שמייצרות את הדבש שאנחנו אוכלים. דבורת הדבש המערבית, או אירופאית, מאביקה שלושה רבעים מהפירות, הירקות והאגוזים שאנו אוכלים. היינו בצרות בלעדיהן. כמובן, יש סיבה שאנחנו לא קוראים להן דבורי קישואים, דבורי שקדים, או דבורי תפוח. הן גם נותנות לנו דבש. כוורת בריאה אחת תייצר ותצרוך יותר מ-50 ק"ג של דבש בשנה אחת, וזה דורש הרבה מאוד עבודה.
במהלך החודשים הקרים ביותר, דבורי הדבש מתקבצות יחד כדי להתחמם ולשרוד על החומר המתוק שהן אוגרות במשך שבועות מראש. החומר הזה הוא דבש. תפקיד ייצור הדבש נמצא אצל נקבות הדבורים הפועלות.דבורי המזון ממלאות את בטנן בצוף מפרחים לפני שהן חוזרות לכוורת כדי להמיר אותו בדבש. דבורי דבש זכרים, המהווים כעשרה אחוזים מאוכלוסיית הכוורת, מבלים את חייהם באכילת דבש לפני שהם עוזבים את הכוורת להזדווגות.
איך פועלת דיודה? סרטון מערוץ היוטיוב © Learn Engineering (למד הנדסה). הערוץ נוסד ע"י סבין מתיו. מטרת הערוץ להגיש שיעורי הנדסה איכותיים, להבהיר תפיסות מוטעות ולהסביר טכנולוגיות מסובכות בצורה פשוטה.
לדיודות יש יישומים רבים בתעשיית האלקטרוניקה, והן חלק בלתי נפרד מכל מכשיר אלקטרוני. הסרטון חוקר בפירוט את פעולתה הפנימית והיישומים של הדיודה. מלבד העבודה הבסיסית של הדיודה, הסרטון מסביר את מאפייני ה-V-I ויישומים של דיודה (תיקון באמצעות מיישר Bridge).
לסרטוני 'איך זה פועל' נוספים עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לַחֲצוּ על הקישור הזה
איך נראה ארמון בקינגהאם מבפנים? סרטו מערוץ היוטיוב של ג'ארד אואן © (Jared Owen). בערוץ תמצאו סרטוני אנימציה בתלת ממד המסבירים איך דברים עובדים. הסרטון הפעם – איך נראה ארמון בקינגהאם מבפנים? ג'ארד עורך לנו סיור ווירטואלי בארמון בקינגהאם. איך בדיוק הוא נראה מבפנים ומה הוא כולל. תרגום לעברית: Julie Even
לסרטונים נוספים של ג'ארד אואן עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לחצו על הקישור
איך לייזר עובד? סרטון מערוץ היוטיוב © engineerguy של ביל האמאק (Bill Hammack). פרופסור באוניברסיטת אילינוי באורבנה-שמפיין. מגזין Make תיאר את ביל כמתעד מדע וטכנולוגיה מבריק וציין שסרטיו הקצרים "צריכים להישמר כמודלים של איך להציג מידע טכני מורכב באופן וויזואלי". צפו בסרטון נוסף של ביל – איך שעון קוורץ עובד ?
לסרטוני 'איך זה פועל' נוספים עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לַחֲצוּ על הקישור הזה
איך שעון קוורץ עובד? סרטון מערוץ היוטיוב © engineerguy של ביל האמאק (Bill Hammack). פרופסור באוניברסיטת אילינוי באורבנה-שמפיין. מגזין Make תיאר את ביל כמתעד מדע וטכנולוגיה מבריק וציין שסרטיו הקצרים "צריכים להישמר כמודלים של איך להציג מידע טכני מורכב באופן ויזואלי". קרדיט תמונה Alex Azabache.
לסרטוני 'איך זה פועל' נוספים עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לַחֲצוּ על הקישור הזה
איך טרנזיסטור עובד? ערוץ היוטיוב החינוכי וריטסיום © Veritasium "אלמנט של אמת" הוקם בשנת 2011 על ידי מנחה הטלוויזיה דרק מולר Derek Muller. בערוץ סרטוני הסבר במגוון נושאים כמו פיזיקה מדע וטכנולוגיה. מספר סרטונים של הערוץ זכו בפרסים בפסטיבלי מדע. נכון לחודש ינואר 2023 הערוץ צבר 13,300,000 מנויים ו- 1,901,575,978 צפיות. הסרטון הפעם- איך טרנזיסטור עובד? לאחר המצאת הטרנזיסטור ב-1947, אחת הטכנולוגיות הראשונות הזמינות לצרכן שיושם עליהן הייתה מכשירי רדיו, כך שניתן היה להפוך אותם לניידים ואיכותיים יותר. אבל הטרנזיסטורים משמשים אותנו להרבה דברים ביום יום.
לסרטוני 'איך זה פועל' נוספים עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לַחֲצוּ על הקישור הזה
איך דרגנוע עובד? סרטון מערוץ היוטיוב של ג'ארד אואן © (Jared Owen). בערוץ תמצאו סרטוני אנימציה בתלת ממד המסבירים איך דברים עובדים. הסרטון הפעם – איך דרגנוע עובד? תרגום לעברית: Yoav Levy
לסרטונים נוספים של ג'ארד אואן עם כתוביות בעברית או תרגום תוכן לעברית לחצו על הקישור
ערוץ היוטיוב של טד (TED (Technology, Entertainment, Design (טכנולוגיה, בידור, עיצוב) מעלה סרטוני הרצאות של מרצים מכל העולם בכל הנושאים תחת הכותרת "רעיונות ששווה להפיץ" "Ideas Worth Spreading" ב- TEDx מרצים מקומיים מופיעים לפני קהל מקומי ומדברים על כל נושא, מפוליטיקה ועד האבקה. TEDx קוראים לנו ליהנות, לגלות ולעשות שימוש בתוכן. נכון לחודש מאי 2018 ערוץ TedED צבר 6,602,443 מנויים ו- 961,866,664 צפיות וערוץ TedTalks צבר 9,903,710 מנויים ו- 1,059,961,409 צפיות. בסרטון הנוכחי, איך לדבר באופן שיקשיבו לכם, המומחה העולמי ג'וליאן טרז'ר על שבעת החטאים הקטלניים של הדיבור, ממה אנחנו צרכים להימנע ואיך כן לדבר. תרגום לעברית: Oren Szekatch מבקר: Ido Dekkers
לוחות טקטוניים, הסבר. סרטון מערוץ היוטיוב כדור הארץ בדקה © MinuteEarth המעלה סרטונים מדעיים על כדור הארץ. יוצר הערוץ הוא הנרי רייך, שאר אנשי הערוץ הם דוד גולדנברג , אמילי אלרט, אלכס רייך, פטר רייך, קייט יושידה, אבר סלאזאר. עורך המוזיקה: נתנאל שרדר. נכון לחודש ינואר 2023 הערוץ צבר 2,760,000 מנויים ו- 418,656,876 צפיות. הסרטון הפעם – הסבר על לוחות טקטוניים.
לוחות טקטוניים
ערוץ היוטיוב של אקדמיית קהאן, ארגון אמריקאי שנוסד על ידי סלמן קהאן מעלה שיעורים בנושאים שונים, ביולוגיה, כימיה, פיזיקה, היסטוריה, כלכלה ועוד נכון לחודש דצמבר 2019 הערוץ צבר 10,168,157 מנויים ו-1,180,284,736 צפיות. הסרטון הנוכחי – מבוא לאינטגרלים לא אמיתיים.
