Юрий Окуловский - Научное мышление (2016) бесплатно

Полное описание курса:

Курс состоит из трех частей.
В первой части, «Логике», вы познакомитесь с четырьмя основными типами рассуждений: дедукцией, индукцией, абдукцией и аналогией. Вы изучите типичные ошибки, которые часто допускают в в каждом из этих типов рассуждений, поймете, каким образом эти ошибки могут использоваться для манипуляции и пропаганды, и научитесь распознавать эти ошибки. Далее мы рассмотрим основные принципы ведения рациональной дискуссии, а также типичные ошибки, характерные для этого процесса. В заключение, вы узнаете о деконструкции — речевом и познавательном приеме, который используется для самых разных целей: от победы в дискуссиях до современного искусства.
Во второй части, «Философии науки», вы узнаем, каким образом следует действовать для того, чтобы познать окружающий мир в любом контексте: дома, на работе или в большой науке. Мы вспомним историю мировых научных открытий и опишем закономерности, по которым развивалась наука. Вы узнаете об основных подходах к познанию мира, о современном подходе — научном методе Карла Поппера, о том, как следует планировать эксперименты, выдвигать гипотезы и принимать теории. Также вы познакомитесь с работой современной науки, о механизмах контроля за научной этикой и о том, каким образом научное знание доходит из лаборатории в вашу жизнь. На основании этих знаний, вы научитесь разоблачать лженауку.
В третьей части, «Модерн и постмодерн», мы поговорим о том, каким образом рациональное мышление трансформировало средневековый мир в современное общество. Также вы узнаете о нерешенных проблемах, связанных с этой трансформацией, и об альтернативных точках зрения на ценность науки и научного прогресса. В последней лекции, мы поговорим о современном обществе постмодерна и обсудим те вопросы, которые стоят перед рациональностью сегодня.

Лектор:

Преподаватель и data scientist в СКБ Контур. Доцент кафедры алгебры и дискретной математики УрФУ. Кандидат физико-математических наук.
Закончил математико-механический факультет, работаю на кафедре алгебры и дискретной математики, получил степень кандидата физико-математических наук — и тем не менее не являюсь ни математиком, ни механиком, ни алгебраистом, ни физиком. Мой основной научный интерес — искусственный интеллект в широком смысле: от конкретных реализаций и приложений в data science и робототехнике до основ искусственного интеллекта и интеллекта вообще, включая логику и философию. Также являюсь профессиональным разработчиком на C#/.NET Framework и учу других тому же.