станфордские курсы: апдейт?

[avva]

Ну что же, на днях заканчиваются бесплатные сетевые курсы от Станфордского университета, о которых я писал несколько месяцев назад. Если вы записались на какие-то из них - дошли ли вы до конца? Какие у вас впечатления от качества материала и устройства всего этого дела?

Я тоже отчитаюсь. Я записался на Machine Learning и Artificial Intelligence, и оба курса прошел до конца (на этих выходных закончу последний экзамен по AI). Поначалу я был несколько разочарован уровнем курсов. Лекторы обещали, что "продвинутый" их вариант будет того же уровня, что и "живые" курсы в Станфорде, но довольно скоро стало ясно, что это не так, и что (возможно, под давлением огромной аудитории записавшихся) они сильно облегчены по сложности. Особенно это касается AI, где облегчение иногда доходило до абсурда (некоторые домашние задания были по сложности на уровне пятого класса средней школы: упражнения на умножение и деление).

Со временем, однако, я решил, что это не так уж и плохо, потому что если бы материал был сложнее, я бы не угнался за ним: просто плохо было со временем в эти месяцы. Даже и так я обычно заканчивал домашние задания под утро, посмотрев в предыдущие часы лекции за прошедшую неделю. В итоге я вижу это так: эти курсы дали мне неплохой обзор своих предметов, поверхностный, но обширный. Это само по себе весьма полезно. А если надо будет углубиться в одну из тем, я буду знать, куда смотреть и как идти. ML в итоге мне показался сильно более полезным, чем AI, но и о том, что учил AI, я тоже нисколько не жалею.

Эксперимент с этими курсами оказался столь успешным, что в следующем семестре лекторы Станфорда предлагают уже не два, а больше десятка разных курсов, и не только в области Computer Science. В частности, будет повторение курса Machine Learning, который я рекомендую всем интересующимся. А внизу этого сайта по ссылке есть список всех остальных курсов, которые начинаются в январе (или в марте в некоторых случаях) 2012-го года. Я наверняка запишусь на один или два из них, но еще не решил, на что, есть несколько интересных вариантов. Если вы тоже собираетесь, напишите, на что!

Comments

[riverock.livejournal.com]

НАчинал оба (ML и AI) ML бросил, т.к. чистая математика мне не интересна. По AI тоже сдаю final. Насчет пятого класса - все верно когда знаешь, что конкретно надо делить, умножать. Иначе получаются кучи кирпичей на aiqus как в случае particle filter.

Из новых запишусь на все - там будет видно.

Machine Learning

[papa-vova.livejournal.com]

Записался на Basic, по ходу переключился на Advanced, но осилил только три с половиной упражнения (давненько не брал в руки шашку, увы). Времени всё-таки не хватает, даже один из "теоретических" тестов просрочил. Преключился обратно на Basic. Завтра, думаю, досмотрю последние материалы и закончу. На весну записался на Game Theory и Probabilistic Graphical Models -- найду время и хотя бы обзорно пройду.

Если бы была возможность сдавать программные упражнения в течение двух недель, у меня получилось бы и с Advanced, написал об этом в фидбэк-опроснике.

Привёл в порядок отрывочные знания, разобрался, что буду смотреть дальше. Занимаюсь этим чисто для души. Курс на самом деле очень несложный, по крайней мере с физтеховским бэкграундом двадцатилетней давности :-)

Re: Machine Learning

[papa-vova.livejournal.com]

По поводу качества: сначала не понимаешь, какого чёрта всё так разжёвывается, элементарные же вещи! Потом вспоминаешь, что курс не на математиков рассчитан. С этой поправкой -- близко к идеальному.

На stanford engineering да и просто на ютьюбе лежат полные лекции Andrew Ng из "взрослого" курса, можно сравнить :-)

[aldanur.livejournal.com]

Записался на AI, докликал его до конца. Были бы все домашние задания как последнее (optional NLP) вместо арифметики -- получился бы вообще отличный поверхностный курс, но и так здорово, по-моему. В следующем семестре возьму ML.

[cartesius.livejournal.com]

А я курс баз данных прошел. Лектор был очень толковый и приятный, лекции были с юмором и слушались с удовольствием.
Удачно были построены задачки на программирование: можно было тестировать прямо на их сервере, пока не получишь правильный ответ.
В целом доволен, буду углубляться.

Спасибо за наводку.

[sgt.livejournal.com]

я записался на AI и ML, ML прошел до конца, AI бросил через три недели - мне он показался очень плохо, небрежно сделанным, особенно на фоне отличного и продуманного ML.
запишусь наверное на NLP и теорию игр, может быть еще на анатомию.

[avva.livejournal.com]

Мне понравилась идея анатомии, но потом я увидел мелким шрифтом написанное, что весь курс будет про руки (upper limbs), а не все тело, и решил, что этого как-то мало.

Но сама идея мне так понравилась, что я размышляю насчет начать слушать вот эти лекции: http://academicearth.org/courses/general-human-anatomy.

большое спасибо за рекомендацию !

[mea-sententia.livejournal.com]

записался на ML, SaaS, Computer Security.
может, еще что-то добавлю.

[-dp-.livejournal.com]

Записался на новый сезон на Natural Language Processing - спасибо за наводку!

[niobium0.livejournal.com]

бросил АИ после второй лекции (не записался бы вовсе, если бы вовремя заметил, что курс - undergrad level).

[yurri.livejournal.com]

Прошёл весь ML, кроме последних лекций этой недели, за которые возьмусь сегодня или завтра. Почему-то на этой неделе так и не было программистского задания.

[yurri.livejournal.com]

"Concretely"

[bvlb.livejournal.com]

Записался на оба, прошел оба, счас доделываю final по AI. Ощущения/выводы совпадают с вашими. Добавлю, что курс Ng вызвал почти восторг, в то время как AI очень раздражал перепадами между школьной математикой и алгоритмами, сформулированными так расплывчато, что невозможно было представить в голове их код без того, чтобы дополнительно лезть в гугл за информацией.

К концу курсов для самоконтроля задал себе вопрос: могу ли я сейчас без подсказок реализовать на бумаге алгоритмы из этих курсов? Попробовал некоторые: получается, что для ML я все помню и более-менее понимаю (ну, нужна подсказка для backpropagation в нейронных сетях), а вот AI - практически пустое место, ни о каком четком понимании (чтобы взять и написать код), к сожалению речи не идет. Понятно, что это дело в первую очередь обучающегося - взять знания, но все же...

Дальше записался на NLP и графические вероятностные модели.

[alexott.livejournal.com]

такие же впечатления про эти курсы... я думаю, что у ML закрепление лучше за счет возможности повторения в случае делания ошибок. Ну и программные задания тоже помогают...

[ovgolovin.livejournal.com]

Я проходил все 3 курса. Узнал о них, кстати, из вашего поста.

Andrew Ng. на мой взгляд великолепно объясняет. Местами он разжевывает совсем элементарные вещи. Но зато все понятно.

AI тоже замечательный курс. Правда, что удивительно, мне довольно трудно было понимать материал у Питера Норвига. Зато Себэстиан Тран рассказывал свою часть материала очень доходчиво.
Задания были очень простые. Думаю, они так и планировали. Их задачей было донести широкими мазками что есть в AI без углубления в детали. Вроде, у них получилось.

Курс DB был немного неинтересный. В нем касались очень многих технологий. Грубо говоря на каждом занятии кучу нового синтаксиса нужно было запоминать (там всякие XPath, XQuery и прочее). Но все они рассматривались поверхностно. Хотя там и были упражнения, и даже задания на написание запросов (SQL например), этого было недостаточно, чтобы хорошо освоить предмет. Но это то, что нужно, чтобы получить первое общее представление о том, какие технологии вообще есть.
Себя бы я точно сам никогда бы не усадил все это учить. А теперь хотя бы знаю, какие технологии есть и как они примерно работают. С этими широкими знаниями уже легче делать выбор, куда углубляться.
Курс вела Jennifer Widom. Мне как она объясняла материал тоже не очень понравилось. Мне казалось, что она опускала какие-то важные моменты для понимания, но тратила много времени на какую-то ерунду, постоянно что-то рисовала на доске, было все исписано, но обще картины не складывалось, и оставалось много вопросов. Во всяком случае такого комплексного подхода как у Andrew Ng у нее не было (он с разных ракурсов старался одно и то же объяснить, и если где-то что-то непонятно было, то на 2-3 подходе освещения с другой стороны это прояснялось). Она потом сказала на одном из Screen-side чатов, что видеолекций недостаточно, и нужно читать дополнительный материал самостоятельно. Но это на мой взгляд вообще странно, т.к. тогда можно было бы и в лекциях сказать, что то-то и то-то на самостоятельную проработку, а не оставлять учеников самих догадываться, чтобы еще подучить.

По поводу новых курсов.
Я думаю, запишусь вначале на все интересные.
Разумеется, все проходить просто физически невозможно.
Поэтому потом просто выберу наиболее интересные и где по моим ощущениям лучше всего объясняют (это тоже очень важно). Также просто останется доступ к материалам курсов, от которых откажусь.
Хотя, здесь конечно важен фактор регулярного контроля. И наличие материала еще совсем не говорит о том, что я к нему притронусь когда-нибудь.

[cartesius.livejournal.com]

Ну не знаю, я остался лекциями профессора Видом вполне доволен. Она не особо разжевывала и рассказывала достаточно быстро об'емный материал, но останавливая видео и внимательно анализируя программы, можно было легко все понять. По крайней мере все упражнения и тесты я делал без проблем, без всякого дополнительного чтения, твердо ориентируясь на лекционный видеоматериал.

Теперь довольно уверенно, на базовом уровне владею SQL. Совсем немало.

Кстати, я сравнивал лекции с программой для стэнфордских студентов: практически то же самое, за исключением того, что в конце курса они делают большой проект для баз данных на языке PHP, который параллельно проходят.

[monetochka.livejournal.com]

Записывалась на AI, а о существовании других курсов узнала только в середине семестра, о чем очень сожалею - взяла бы оба курса и, возможно, бросила бы AI.

Вообще говоря, полностью согласна с Вами: вначале была разочарована, показалось, что слишком легко, потом решила, что, было бы сложнее - ничего бы не успела. Сейчас тоже дописываю экзамен.

В целом было интересно, в следующем году еще что-нибудь пройду.

[ro-che.info (from livejournal.com)]

На ML и AI сначала записался, потому что заинтриговала идея, но потом понял, что на самом деле мне эти области не интересны и я могу потратить это время на изучение чего-то более интересного.

Сейчас записываюсь на NLP и Computer security. На этот раз надеюсь дойти до конца :)

Кстати, один из лекторов Computer security -- John C. Mitchell -- большой специалист в области языков программирования. Его "Foundations for Programming Languages" -- библия в этой области.

[rgu.livejournal.com]

Сдал AI полчаса назад.
Наверное, соглашусь с теми, кто не доволен лекциями Питера Норвига. Мне кажется, он скорее учёный, чем лектор.
Целостной картины у меня в голове не получилось, к сожалению.

[fragesteller.livejournal.com]

Спасибо за ссылки на MIT и Khanacademy. Выглядят очень заманчиво.

Machine Learning

[taganay.livejournal.com]

Записался на advanced, честно делал все задания, завтра-послезавтра сдам последнюю часть. Попробую кое-какие идеи из курса предложить начальству для реализации.
На следующий семестр записался на Probabilistic Graphical Models и на Cryptography, возможно, оставлю только один из них.

Machine Learning

[davidkh.livejournal.com]

Прошел Advanced Track по Machine Learning. Исключительно понравилось: лектор, разнообразие тем, домашние задания, качество кода в Matlab'е.
На AI тоже записался, но быстро ретировался, настолько мне не нравилось как читались лекции, и, неожиданно, очень мешали перескоки в видео, когда лектор медленно начинает писать строчку и вдруг она появляется полностью.
Наверное, возьму 2 курса из Probabilistic Graphical Models, Computer Security или Natural Language Processing.

Re: Machine Learning

[avva.livejournal.com]

Интересно - я неоднократно встречал жалобы именно на этот аспект курса AI, про секундные перескоки в видео. Я это отметил, но не могу сказать, что мне это серьезно мешало.

[tasmanj.livejournal.com]

Записывался на все три курса, но до конца дохожу только 2 - ai и ml. Оба понравились, но каждый по-своему. Ml в основном практическими примечаниями о конкретных алгоритмов. Ai - некоторой обзорной систематизацией.
Но я почти всё знал раньше - по университету или самостоятельному изучению.

Из новых курсов, то что хочется взять в порядке убывания (примерно):
Natural Language Processing
Probabilistic Graphical Models
Game Theory
Design and Analysis of Algorithms I
Human-Computer Interaction
Model Thinking
Information Theory

Ещё было бы неплохо прослушать на basic треке один из Lean Launchpad и Technology Entrepreneurship.

Думаю попробую осилить три или четыре - должно получиться, если понемногу выделять время среди недели, а не как сейчас - почти всё делать на выходных.

[kit1980ukr.livejournal.com]

Я прошел все три курса - DB, ML, AI. Больше всего понравился DB, меньше всего - AI. Но в любом случае, все три курса очень хороши.

И, как ни странно, это практически те же "живые" курсы Стэнфорда, с небольшими оговорками (дополнительные проекты в DB и ML (задание на проект для ML - http://cs229a.stanford.edu/projectGuidelines.pdf), программирование в AI).

Студенты Стэнфорда видят те же лекции, сдают те же тесты и т.д., только через интерфейсы http://stanford.db-class.org/, http://stanford.ml-class.org/, http://stanford.ai-class.com/

[begemotv2718.livejournal.com]

Я дохожу до конца AI и Machine Learning (advanced track оба).

Впечатления смешанные. В ML слишком подробное разжевывание раздражает, хотя опция 1.5x немного спасает. Заодно потренировал собственную нейросеть воспринимать убыстренный английский на слух. Теоретические вопросы, увы, экстремально скучные, а вот программные упражнения вполне симпатичные. Хотелось бы сложнее, но тогда бы точно времени на все не хватило.

В AI мне немного больше понравилось отношение -- нет такого раздражающего разжевывания, хотя, конечно, все там элементарно.
Еще мне очень симпатична идея курса как набора задач (два таких опыта у меня было для более серьезных вещей -- до сих пор мне нравится учебник (http://by-chgu.ru/%D0%B1%D1%83%D0%BB%D0%B4%D1%8B%D1%80%D0%B5%D0%B2-%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0) Булдырева и Павлова по линейной алгебре и матану, и элементарную физику можно было вполне прочувствовать прорешав задачник Савельева). Не совсем понравились расплывчатые формулировки в домашних задачах.

[begemotv2718.livejournal.com]

Да, как и все присутствующие;) записался на NLP и PGM, думаю, стоит ли брать Game Theory, очень хочется. Но может быть книжку бы хорошую лучше почитать.

[tandem-bike.livejournal.com]

уже заготовила сардонический комент про коммерцию онлайн-лернинга, но ради интереса сходила по ссылке - мамачки, а курсы-то бесплатные.

и подумала, замученная бин-каунтерами в медицине - а ЗАЧЕМ они это??

я возьму там один курс, конечно, пригодится.

[tanya-iva.livejournal.com]

записалась аж на 7, посмотрим как пойдет )

на правах рекламы

[(Anonymous)]

берите у нас в MIT! [вроде скоро запустят, или уже запустили]

Re: на правах рекламы

[avva.livejournal.com]

Что именно запустят? Расскажите подробнее :)

[oxfv.livejournal.com]

Прошел ML advanced track. В целом понравилось - понятно, полезно, интересно, но: (а) зачастую уж слишком медленно, (б) не дошел до самого нужного, Naive Bayes и Gradient-Boosting Trees! А я специально за деревьями и охотился, именно они используются налево и направо в Яндексе.

[zhengxi.livejournal.com]

Naive Bayes от Andrew Ng (почему-то не вошло в ml-class)

http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/VideoPage.php?course=MachineLearning&video=06.1-NaiveBayes-GenerativeLearningAlgorithms&speed=100
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/VideoPage.php?course=MachineLearning&video=06.2-NaiveBayes-TextClassification&speed=100

[ircat.livejournal.com]

Я записалась на все 3.
Из них закончила Advanced track ML - в полном восторге от курса. Правда, большая часть материала мне знакома, и хотелось бы чуть более высокий уровень - но зато весь имеющийся материал сложился в четкую, очень понятную картину. Мне очень понравился и стиль профессора Ng, и уровень структурированности лекций и заданий - в общем, получила массу удовольствия.
По базам данных - в целом преподаватель очень понравилась, просто материал мне был не очень интересен - либо то, что я уже знаю, либо то, что не особо интересно. Так что слушала выборочно только то, что хотелось.
AI меня крайне разочаровал. Я его бросила через несколько недель, потом несколько раз возвращалась и ощущала себя мышкой из анекдота, которая мучалась, плакала, но продолжала жрать кактус. Материал преподносился в такой форме, что я перестала понимать даже то, что уже знала. Постоянные перескоки, отсутствие четкой структуры, вопросы в квизах задаются до того, как преподаватель хоть как-то объяснил материал. Я только очень порадовалась, что мне не нужно брать настоящие курсы с такими профессорами.

[vmt.livejournal.com]

Ну да -- AI мне пришлось бросить где-то на 75% по недостатку времени, но, в любом случае, курс показался мне неудачным. Чем занимается AI как дисциплина с точки зрения лекторов, осталось тайной для меня.

В DB товарищ преподаватель слишком быстро и много говорила. Мне показалось. что учебник, написаный ею же и с меньшим количеством "воды", и упражнения были бы достаточны мне для сдачи этого же курса. Упражнения же очень понравились, особенно то, что они автогенерировались.

Как Вы успеваете?

[dvornikstepanof.livejournal.com]

AVVA, Ваша продуктивность более чем впечатляет. Даже при беглом взгляде бросается в глаза:
ЖЖ с охватом всех мыслимых тем -- от политики до математики и включая все остальное;
+ активное чтение (на разных языках);
+ уроки музыки;
+ уроки настольного тенниса и gym;
+ курсы в Стенфорде;
+ работа, семья, и т.д. (как у всех);
+ вероятно, многое другое?