Освой перспективное направление в дизайне — мультипликацию! Научись создавать профессиональные анимированные ролики и узнай, как зарабатывать на своём творчестве.

Регистрируйся на бесплатный-онлайн интенсив 6–7 мая в 16:00 по МСК

За 2 дня ты попробуешь себя в роли иллюстратора и motion-дизайнера, познакомишься с этапами создания мультфильма, получишь базовые навыки работы в программах Adobe Illustrator и After Affects, научишься рисовать векторных персонажей и создавать анимированные ролики!

По итогу интенсива ты создашь полноценный motion-проект, который сможешь добавить себе в портфолио!

Тебя будут обучать два спикера: иллюстратор, графический дизайнер Юлия Свобода и арт-директор видеографики в Skillbox, специалист в области motion-дизайна с 12-летним опытом — Сергей Кондык.

Всех участников ждут подарки: электронная книга «Креативный вид» Дэвида Иглмена и Энтони Брандта, а те, кто выполнит домашнее задание, получат сертификат на 15 000 рублей на любой курс Skillbox.

🧰Text Hunter — плагин, с помощью которого ваши макеты станут более реалистичными. Плагин представляет собой базу из реальных сообщений/ слоганов/ хедлайнов, которые вы можете использовать вместо lorem ipsum на макетах своих вебсайтов или рекламных визуалов.

- 500+ сообщений/ слоганов/ хедлайнов
- фильтрация по ключевым словам
- облако тегов по популярным темам

Iconic — бесплатная и постоянно обновляемая библиотека настраиваемых векторных иконок.

iconic.app/maximize

Black Panam — пак 3D иллюстраций для ваших проектов.

Открыть на Gumroad

Прозрение отца ИИ о том, как ИИ сможет понимать мир.
GLOM – революционная теория Джеффри Хинтона (о которой в России почему-то никто не знает).
• Можно научить ИИ понимать окружающий мир так, как его понимают люди. Ключом к этому станет техника восприятия мира, подобная человеческой.
• Человеческое восприятие построено на интуиции, и чтобы ИИ понимал мир, нужно смоделировать для ИИ интуицию.
• Интуиция – это способность легко проводить аналогии. С её помощью ИИ, подобно человеческому мозгу, будет понимать мир и обладать проницательностью.
• С детства и на протяжении всей жизни мы осмысливаем мир, используя рассуждения по аналогии, отображая сходство одного объекта (идеи, концепции …) с другим - или, в терминологии GLOM, - сходство одного большого вектора с другим.
• Современные теории исходят либо из того, что в ходе восприятия мозг обрaбaтывaет изобрaжение («пиксели»), либо из того, что мозг обрабатывает символы. GLOM утверждает, что обa подходы неверны: мозг оперирует не пикселями и не символaми, a большими векторaми нейронной aктивности (т.е. нaборaми aктивaций тех или иных нейронов).
• Если удастся на основе GLOM создать новый класс моделей и алгоритмов глубокого обучения, это может стать прорывом к ИИ, умеющему гибко решать проблемы. Такой ИИ будет способен понимать вещи, с которыми никогда раньше не сталкивался, извлекать сходства из прошлого опыта, экспериментировать с идеями, обобщать, экстраполировать – одним словом, понимать.

GLOM – это новая гипер-прорывная теория ИИ, разработанная Джеффри Хинтоном. То, что его называют отцом ИИ, - вовсе не преувеличение. По словам соучредителя и члена правления Института искусственного интеллекта Vector Джордана Джейкобса: «Через 30 лет мы оглянемся назад и скажем, что Джефф — Эйнштейн для ИИ, глубокого обучения, всего, что мы зовем ИИ».
Из всех исследователей ИИ Хинтона цитируют чаще, чем трех идущих за ним, вместе взятых. Его студенты и аспиранты уходят работать в лаборатории ИИ Apple, Facebook и OpenAI; сам Хинтон — ведущий ученый в команде Google Brain AI. Практически любое достижение в области ИИ за последние десять лет — в переводе, распознавании речи, распознавании изображений и играх — так или иначе касается работ Хинтона.

Его новая теория GLOM решает две самые сложные проблемы для систем визуального восприятия (и то, и другое современный ИИ не умеет в принципе):
• понимание всей сцены в терминах объектов и их естественных частей (например, если такому ИИ показать 10 фрагментов тела подорвавшегося на мине солдата, он опознает, что это труп мужчины);
• распознавание объектов при взгляде с иной точки зрения (современный ИИ не может даже распознать автобус, перевернувшийся и лежащий на крыше).
И хотя GLOM фокусируется на визуальном восприятии, Хинтон ожидает, что эти же идеи можно применить и к языку, чтобы воспроизвести дерево синтаксического анализа в нейронной сети (пока это несбыточная мечта).

Ключевые идеи GLOM недавно были опубликованы Хинтоном в 44-х страничной статье. Эти идеи представляют собой существенный пересмотр архитектуры капсульных нейронных сетей, изобретенной Хинтоном 4 года назад.

И хотя GLOM сегодня – не более, чем «новая философия нейронных сетей», но звучит эта философия чарующе и маняще. Ибо обещает открыть перед ИИ почти что неограниченные горизонты.

Подробней:
- популярно за пэйволом и в обход его
- научно
- очень интересный видео-рассказ о сравнении теории GLOM с «Теорией интеллекта тысячи мозгов»

#КудаИдетИИ #ГлубокоеОбучение

UX-дизайн: эффект Зейгарник, или как открытия профессоров психологии помогают доводить пользователей до цели на сайте

Статья для начинающих UX/UI-дизайнеров, исследователей и аналитиков. В статье рассказывается о том, как открытия профессоров психологии Московского государственного и Гарвардского университетов могут помочь большему числу пользователей достичь необходимых целей на сайте.

Советский психолог, доктор психологических наук, профессор и одна из создателей факультета психологии МГУ Блюма Вульфовна Зейгарник, в 1927 году под руководством Курта Левина (чьи идеи оказали большое влияние на социальную психологию) провела ряд экспериментов в ходе которых обнаружила интересную закономерность: память о незавершенных действиях сохранялась у человека почти в два раза (1,9) дольше чем память о завершенных действиях.

В ходе экспериментов, Зейгарник просила испытуемых решить несколько задач за определенное время. При этом, в процессе решения задач, половине испытуемых не давали завершить часть задач, ссылаясь на нехватку времени.

После чего Зейгарник просила всех испытуемых перечислить задачи, которые они запомнили. Оказалось, что среди сохранившихся в памяти задач, отношение завершенных к незавершенным в среднем равнялось 1,9. То есть почти в два раза больше задач вспомнили те испытуемые, которых прервали во время решения задачи.

По итогу экспериментов Зейгарник резюмировала, что в случае прерывания решения задачи у испытуемого возникал определённый уровень эмоционального напряжения, который не получает своей разрядки в решении задачи.


Эффект Овсянкиной
Позже, другой профессор психологии Гарвардского университета, но также с русскими корнями, Мария Овсянкина, дополнила эффект Зейгарник своими исследованиями. В частности, она выяснила, что прерванная или незавершенная задача, даже без дополнительных стимулов и напоминаний, воспринимается испытуемыми как «квазипотребность».

То есть, незавершенная задача создает навязчивые мысли, направленные на то, чтобы вернуться к задаче и закончить прерванное действие. Другими словами, при незавершенной задаче, человек сам стремится к завершению (разрядке). Данный феномен был назван эффектом Овсянкиной.

Применение эффекта Зейгарник и эффекта Овсянкиной в дизайне сайтов
Наверняка вы наблюдали подобные эффекты в своей жизни, например, когда хотели посмотреть 1-2 серии сериала, а в результате просмотрели целый сезон. Сценаристы сериалов хорошо знакомы с описанными выше эффектами и потому каждая серия заканчивается на интересном и интригующем моменте сюжета. Подобное прерывание похоже на прерванную задачу в экспериментах Зейгарник и Овсянкиной. Зритель очень хочет добраться до конца истории (завершить начатую задачу) и потому проводит за просмотром больше времени, чем планировал.
Аналогичным образом эффекты Зейгарник и Овсянкиной применяют и на сайтах, например, многие новостные СМИ указывают броский заголовок, который прерывается многоточием. Пользователь заинтригован и появляется желание прочитать статью целиком, чтобы завершить начатую задачу.

Другой пример применения эффектов Зейгарник и Овсянкиной в дизайне – это корзина интернет-магазинов. В большинстве сайтов, корзина является самостоятельной страницей. Но некоторые интернет-магазины делают корзину первым шагом в оформлении товара. Таким образом пользователь зашедший в корзину просмотреть товары становится вовлеченным в процесс оформления покупки.
Выйти из такой корзины означает прервать задачу. А это, исходя из экспериментов выше, остается в памяти надолго и подталкивает пользователей вернуться к задаче и закончить прерванное действие.

Вывод:
По возможности, используйте шаги или другие индикаторы выполнения задач пользователем в дизайне сайтов, чтобы визуально указать предстоящий путь и акцентировать внимание на том, что задача не завершена. Тем самым, вы сможете повысить вероятность выполнения задачи, а вместе с этим и конверсию сайта.


Источник

Чта?! Выдохните, это где-то в параллельной вселенной.

Mikon Drywall - компания, которая занимается гипсокартоном. В лого использовали первые буквы названия M и D, котоые отразили деятельность компании.

Лого был в шортлисте премии Clio. Все бы хорошо, но без пояснения первая реакция на лого «О, круто для малярной компании». Увы, после прочтения описания оказалось, что это не малярная компания. Логотип сделать в Leo Burnett в Торонто
#логотип

Илья Сидоренко: ««Антихрупкость» Нассима Талеба. Мнение о книге и стратегия штанги»
https://designpub.ru/182eeee9eb9

В Хельсинки на улицу выпустили электрическую полностью автономную уборочную машину Cyberpunk уже здесь

You might as well timestamp it.

#article #coding
@thedevs

https://kutt.it/uUhlzE

Роман Кирьяков рассказал о подготовке к тестированию посадочной страницы.

Тесты похожи на коридорные: исследователи узнают у респондентов, как они понимают продукт и как пользовались бы им в реальной жизни.

Программа тестирования помогает структурировать информацию, сохранять фокус тестирования, формировать правильные ожидания у заказчика исследования, получать релевантные данные.

Она включает блоки:

1. Проблемная ситуация — описание проблемы, которую хотят решить с помощью тестирования. Если сформулировать её неправильно, вся остальная программа будет некорректна. Пример: есть лендинг о страховке квартиры, конверсия на нём низкая, но мы не понимаем, в чём именно причина.

2. Цель — вытекает из проблемы. Например: понять, почему люди не оформляют страховку.

3. Задачи. Например:
— Понять, какой информации людям не хватает;
— С какими сложностями они сталкиваются при оформлении страховки;
— Как понимают информацию на странице.

4. Выборка — требования к респондентам. Когда в тестировании участвует только целевая аудитория, шансы получить полезную обратную связь возрастают.

5. Вопросы. С помощью правильных вопросов исследователь добывает информацию, которая помогает улучшить продукт. Если он задаёт наводящие или закрытые вопросы, то может получить бесполезную обратную связь. Примеры:
— Что видите?
— Что понимаете?
— Что делаете?
— Почему хотите застраховать квартиру?
— Как искали варианты? Какие рассматривали?
— Если рассматривали, то почему ещё не застраховали?

https://www.it-agency.ru/academy/landing-page-ux/

Blender это вам не хухры-мухры! 😎
#юмор #Blender3D

во