Über FlashCardify

Ich habe FlashCardify entwickelt, weil ich ein Problem hatte: Ich las ständig (Paper, Lehrbücher, Online-Kurse), behielt aber fast nichts davon. Die Wissenschaft war eindeutig (die Ebbinghaus-Vergessenskurve ist seit 1885 dokumentiert), aber die verfügbaren Tools erforderten entweder zu viel manuelle Arbeit oder passten sich nicht meiner tatsächlichen Lernweise an.

Als KI-Forscher hatte ich den Hintergrund, etwas Besseres zu entwickeln. FlashCardify verwendet große Sprachmodelle, um Schlüsselkonzepte aus jeder Quelle (Text, PDFs, YouTube-Videos, Bilder und Audio) zu extrahieren, und plant Wiederholungen mit verteilter Wiederholung, damit du die richtige Karte zur richtigen Zeit lernst.

Mein Hintergrund liegt in maschinellem Lernen und NLP. Während meines Masters an der Koç Universität arbeitete ich an multimodaler KI (Kombination von Sehen und Sprache), was direkt beeinflusst, wie FlashCardify Bilder und strukturierte Inhalte verarbeitet. Meine Doktorarbeit an der Universität Wageningen konzentriert sich auf adaptive KI-Systeme, und dasselbe Prinzip der Personalisierung durchzieht FlashCardifys Engine für verteilte Wiederholung.