AI и ML классы- первая неделя

Я просмотрел все лекции этой недели по двум классам- искусственный интеллект и machine learning.  Я об этих классах писал раньше (AI и ML).  Ну, что сказать.  Хорошо нас учили в институте 20 лет назад.  Ведь кое-что помню. Ж)

Machine Learning (ML) - пока все крутится вокруг линейной алгебры и методов оптимизации.  Математики, как таковой, бояться в этом классе не надо.  Во-первых, упор не на вычисления и теоремы, а на применение известных методов.  Во-вторых, народ эти онлайновые классы сравнивал со стандартными стэнфордскими.  Выяснилось, что много формул специально убрали.  Если кого математика смущает- не все так страшно.  Гораздо хуже, если английский на слух не воспринимаете.  Профессор Ng говорит с с небольшим акцентом, плюс, английская математическая терминология иногда не сразу доходит.  Но! профессор все тщательно, без спешки, разжевывает, а формулы- они и в Африке формулы.  Подводя итоги недели могу сказать- интересно, позновательно, немного занудно и чуть по верхам.

Artificial Intelligence (AI) - вот это действительно мощный класс.  Алгоритмы поиска по графам и всякие эвристики, пространства состояний и пр. уже на второй лекции.  Это вам не кнопки нажимать. Ж)  Теорвер с линейкой освежить не помешает, хотя и здесь математики немного.  Первые впечатления- отличный класс для инженеров.  Разжевывают меньше, материала много. Лекции есть на YouTube.  Английский вполне нормальный.

Такое впечатление, что на оба класса еще можно зарегистрироваться.  И еще, вроде бы, к обоим классам есть субтитры.

Из открытий по тулзам- опенсорсная альтернатива MatLab'у- Octave.  Я ее до этого не пробовал. Вроде- вполне мощная, особенно для дома.  Поставил под Windows.  Есть под Linux и Mac.