станфордские курсы: апдейт?
Dec. 16th, 2011 09:47 pm![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
avvaНу 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!
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!
![[identity profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/openid.png){kind=small}
no subject
Date: 2011-12-17 01:13 am (UTC)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.
no subject
Date: 2011-12-26 05:55 pm (UTC)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.