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.

Класс по Machine Learning

В дополнение к посту про AI класс.  Бесплатный класс по Machine Learning был также объявлен пару месяцев назад, но регистрация началась только сегодня (1 октября).  Класс стартует очень скоро- 10 октября. Ведет- проф. Andrew Ng.  Классов, как и по AI, два- Basic и Advanced.  В начальном, по сравнению с продвинутым, не надо сдавать экзаменов и решать задачи (программирование).  Все лекции- те же.

Зарегистрироваться можно здесь.

AI класс- онлайн и бесплатно

Я- большой фанат онлайнового образования.  Не потому, что упоминание еще одного диплома хорошо выглядит в резюме.  Да, инженер с MBA имеет больше шансов продвинуться по службе, чем инженер без него.  Я здесь не буду говорить, что это все сильно зависит от ВУЗа, где вы эту онлайн степень получаете, от конторы, на которую вы работаете, и от индустрии, в который вы и так неплохой специалист.  Не буду здесь также и спорить про качество таких классов.  Ежу понятно, что в дневном ВУЗе, с вас и спросят строже, и шансов что-то непонятное прояснить больше.  Да и необходимыми связями можно обрасти только на дневном, речь не об этом.

Мне подобные онлайн классы помогают понять, как работает другая, незнакомая мне область, и при этом сэкономить кучу врмени.  И да, мне нужна палка, в виде преподавателя и зачетов/коллоквиумов/экзаменов.  Иначе мне ни в жизнь не сподобиться прочесть сто страниц про то, например, как большие корпорации инвестируют в IT портфельным методом.  А вот тогда становится ясно, откуда в моей конторе вся эта бодяга с централизованным SAP и прочими прелестями жизни.

И тут- класс по теме, которой моя кафедра занимались еще со своего основания, но когда я в инстуте учился- меня не интересовала.  Класс, конечно, вводный, зато первое - полностью онлайн, второе - бесплатный, и третье - стэнфордский.  Я, понятное дело, как узнал- сразу записался.  В скобках замечу, что я бы и на класс от своей кафедры тоже сейчас записался.  Но мой родной институт онлайн классов не дает.

Классов, собственно, два- базовый и продвинутый.  Базовый- это облегченный курс, лекции и ответы на выбор из нескольких альтернатив.  Продвинутый- курс на уровне Стэнфорда, с домашними заданиями и двумя экзаменами по четыре часа.  Выбрать можно один.  Из своего опыта в классах MBA могу сказать- не суйтесь на продвинутый, если у вас нет часов 20-30 в неделю.  Про перевод на русский- не знаю, пишут, что в лекциях будут субтитры на английском и перевод лекций на "другие языки".

Ведут класс Тран и Норвиг (Sebastian Thrun и Peter Norvig).  Это для меня ничего не говорит- я в AI полный чайник, потому и записался на этот класс.  Книжки- будет доступ к лекциям, домашним заданиям и экзаменам.  Мега-учебник (вроде бы, необязательный) можно купить, для Kindle- 64 доллара.  Предыдущие издания можно найти дешевле.

Зарегистрироваться можно здесь.

Снова в школу- ищу авторов для блога

"Совсем недавно вышел Qt Creator 2.2. В нем многое исправили, что-то добавили... Полный список на оффсайте."

Вот на такие вот посты у меня время есть. А на что-то интересное- нет. Я- "снова в школу", на блог придется забить. План такой- интенсивная учеба полгода, потом- перерыв на несколько месяцев. И опять в школу на полгода. И так до диплома, ну, или пока не надоест.

Если есть желание поддержать блог, поделиться своими находками в Qt и Qt Creator, рассказать о своих программах и плагинах и т.д и т.п.- пишите на мое мыло (qtcreatorgeek@gmail.com) или в комменты. Не хабром единым...