FlashCardifyについて

私がFlashCardifyを開発したのは、ある問題を抱えていたからです。論文、教科書、オンラインコースなど常に読書をしていたにもかかわらず、ほとんど何も記憶に残っていませんでした。科学的な根拠は明らかでした（エビングハウスの忘却曲線は1885年から記録されています）が、利用可能なツールは手作業が多すぎるか、実際の学習スタイルに適応していませんでした。

AI研究者として、より良いものを構築する知識がありました。FlashCardifyは大規模言語モデルを使用して、あらゆるソース（テキスト、PDF、YouTube動画、画像、音声）から重要な概念を抽出し、間隔反復学習を使って適切なタイミングで適切なカードを学習できるようにスケジュールします。

私の専門は機械学習と自然言語処理です。コチ大学の修士課程ではマルチモーダルAI（視覚と言語の統合）に取り組み、それがFlashCardifyの画像や構造化コンテンツの処理に直接活かされています。ワーヘニンゲン大学での博士研究は適応型AIシステムに焦点を当てており、そのパーソナライゼーションの原理がFlashCardifyの間隔反復学習エンジンにも反映されています。