Databehandling og informationsteknologi

FACTFULNESS handler om verden, og hvordan vi kan blive bedre til at forstå den, som den virkelig er. Når man stiller folk simple spørgsmål om globale tendenser, giver de altid de forkerte svar. Hvor mange piger går for eksempel i skole? Hvor stor vil Jordens befolkning være i 2050? Og lever størstedelen i rige eller fattige lande? I FACTFULNESS viser Hans Rosling sammen med Ola Rosling og Anna Rosling Rönnlund, hvorfor misforståelserne sker. De beskriver 10 fundamentale menneskelige instinkter, som konsekvent forhindrer os i at have et faktabaseret verdenssyn. Læs denne bog, og dit syn på verden vil blive forandret for altid. "En af de vigtigste bøger jeg nogensinde har læst - en uundværlig vejledning i at tænke klart om verden." Bill Gates

"Sig du kan li' mig. Sig det, så jeg tror" ... på dig. På sociale medier er det indholdet, der tæller. Men hvad er egentlig godt indhold, som får folk til at kunne li’ens virksomhed? Og hvad kræver det af virksomheden at være til stede på sociale medier? Sig du kan li’ mig giver konkrete råd til, hvordan man får fat om roden på de sociale medier, redder sin Facebook-side fra at visne og sparker gang i samtalen på Twitter eller andre sociale medier. Det er det indhold, som folk deler og liker, der gør virksomheden synlig. Men likes alene gør det ikke. En indholdsstrategi er svaret på nogle af de udfordringer, mange små og mellemstore danske virksomheder møder, når de anvender sociale medier. Bogens fem kapitler har hovedbudskaberne: · Find jeres formål med at anvende sociale medier · Find ud af, hvor I har noget relevant at tilbyde brugerne · Lav det gode indhold, som brugerne kan tale om · Lav en indholdsplan og sæt konkrete mål op for indsatsen · Få organisationen og medarbejderne med i strategien.

EN ARBEJDSPLADSROMAN FRA DET 22. ÅRHUNDREDE Besætningen på Det sekstusinde skib består af menneskelige og menneskelignende ansatte. Da skibet får en række genstande ombord fra planeten Nyopdagelsen, begynder de ansatte at udvikle dybe forbindelser til genstandene, men uden helt at kunne forstå hvorfor. Snart ser besætningen sig selv i et nyt lys, og enhver ansat må spørge sig selv om arbejdsgangen kan fortsætte som før. Opbygget som en protokol med vidneudsagn forsøger den litterære science-fiction roman De ansatte at undersøge, hvad forskellen er på et menneske og en ting, og hvad det vil sige at være i live.

En dag lægger Silas Holst et billede op på sin Facebookside af sig selv i bar overkrop, hvor han stolt fortæller, at han har tabt 14 kilo. Men minuttet efter begynder det. De hadske kommentarer og vrede beskeder vælter ind. Vildtfremmede mennesker skriver til Silas Holst, at han ligner en kz-fange og er et bøssesvin, der helst skal dø. Én håber endda, at han har AIDS.Silas Holst er vant til, at folk skriver grove ting om ham på sociale medier, og at nogle decideret mobber ham. Men den dag ændrer alt for den populære danser og skuespiller. Han har fået nok!I NOK undersøger Silas Holst, hvorfor der er så meget had og mobning på de sociale medier og hvad der skal til, for at vi ændrer tonen. Han fortæller ærligt om de mange episoder, hvor han selv er blevet skudt verbalt sønder og sammen i den virtuelle verden, og så taler han med en lang række mennesker om vreden på Instagram, Facebook og alle de andre platforme. Hvad skal forældre for eksempel gøre, når deres børn bliver udsat for rå mobning i den digitale verden?I bogen medvirker også børnepsykologen Ulla Dyrløv, politikeren Søren Pape, præsten Michael Brautsch, debattøren Özlem Cekic, en skolelærer, politibetjenten og mange flere. Tilsammen bidrager de med vigtige råd og fortællinger i en debat, der aldrig har været mere aktuel end nu.

THE SUNDAY TIMES BESTSELLER 'Unapologetically optimistic and bracingly realistic, this is the most inspiring book on ';ethical living' I've ever read.' Oliver Burkeman, Guardian ';A monumental event.' Rutger Bregman, author of Humankind ';A book of great daring, clarity, insight and imagination. To be simultaneously so realistic and so optimistic, and always so damn readable well that is a miracle for which he should be greatly applauded.' Stephen Fry Humanity is in its infancy. Our future could last for millions of years or it could end tomorrow. Astonishing numbers of people could lead lives of great happiness or unimaginable suffering, or never live at all, depending on what we choose to do today. As we approach a critical juncture in our history, we can make profound moral decisions about how humanity's course plays out. We can create positive change on behalf of future generations, to prevent the use of catastrophic weapons and maintain peace between the world's great powers. We can improve our moral values, navigating the rise of AI and climate change more fairly for generations to come. The challenges we face are enormous. But so is the influence we have. If we choose wisely, our distant descendants will look back on us fondly, knowing we did everything we could to give them a world that is beautiful and just.

Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Further, the predictions may have long term effects through influencing the future state of the controlled system. Thus, time plays a special role. The goal in reinforcement learning is to develop efficient learning algorithms, as well as to understand the algorithms' merits and limitations. Reinforcement learning is of great interest because of the large number of practical applications that it can be used to address, ranging from problems in artificial intelligence to operations research or control engineering. In this book, we focus on those algorithms of reinforcement learning that build on the powerful theory of dynamic programming. We give a fairly comprehensive catalog of learning problems, describe the core ideas, note a large number of state of the art algorithms, followed by the discussion of their theoretical properties and limitations. Table of Contents: Markov Decision Processes / Value Prediction Problems / Control / For Further Exploration