» »

Stanford ponuja dodatnih 6 brezplačnih internetnih predavanj

Stanford ponuja dodatnih 6 brezplačnih internetnih predavanj

reddit - Avgusta je bilo objavljeno, da Stanford ponuja brezplačna internetna predavanja iz podatkovnih baz, strojnega učenja in umetne inteligence.

Včeraj so na strani predmeta za strojno učenje objavili, da bodo v januarju in februarju ponudili še 6 brezplačnih predavanj:

Predmeti niso nuno tako naporni kot piše. Za trenutne tri porabim skupno od 5-15 ur tedensko. Se je pa treba zavedati da se temu posveti vse vikende in proste trenutke.

24 komentarjev

antonija ::

Jst jih nastejem 7... Vsaj v naslovu je napaka.
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.

Primoz ::

+6 ... eno bo samo ponovitev.
There can be no real freedom without the freedom to fail.

Null ::

Jaz trenutno obiskujem umetno inteligenco in strojno učenje in lahko toplo priporočam njihova predavanja.

antonija ::

Yip, "+" manjka v naslovu.
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.

J-e-r-r-y ::

Gr8! Jaz sem se prijavil na 3 :P

M.B. ::

Danes so objavli še 2 zraven:
Lean launchpad
In this class you'll learn how to turn a great idea into a great company.

in Technology Entrepreneurship O podjetništvu.
Everyone started out as a newbie.
Sadly only a handful ever progress past that point.

chrispy113 ::

evo sm se prjavu na tole upam da bo zanimivo
samo kako to sploh zgleda? to bodo razlagali "snov" in bo pač vsak dan nova lekcija?

Zero0ne ::

chrispy113 je izjavil:

evo sm se prjavu na tole upam da bo zanimivo
samo kako to sploh zgleda? to bodo razlagali "snov" in bo pač vsak dan nova lekcija?


Na Artificial Intelligence ter Machine Learning (online predmeta, ki tečeta trenutno) je približno vsak teden nova lekcija, ki sestoji iz video predavanj (ca. 2 uri), kvizov/kratkih nalog med posnetki, ter domače naloge, ki je pri AI v bistvu daljši kviz, pri ML pa sestoji iz programiranja algoritma za učenje, o katerem je bilo tekoči teden govora na predavanjih.
uname -o

chewbaca ::

Pri DB je zadeva podobna kot pri ML, praktične naloge sestojijo iz pisanja SQL stavkov in relacijske algebre (v sintaksi latex). Kvizi, kratke naloge in programerske naloge niso striktno ocenjene - pri slabem ali nepravilnem rezultatu je vajo možno ponoviti. Druga stvar so neke vrste kolokviji: mid-term in final exam. Vse naštete zadolžitve so časovno pogojene, imaš torej rok do kdaj nekaj oddati.

M.B. ::

Za baze je celotna vsebina na voljo tukaj. Class samo pomeni, da so neki roki za naloge in praktične naloge. Zraven pa prideta še midterm in final. (zanimivo ML pa nima midterma).
Kar je zgleda dovolj da stvar uporablja 10x več ljudi :)

ML in DB se lahko še vedno prijavi in pogleda kako stvar izgleda, lahko pa tudi sodeluje. Ljudje se še vedno prijavljajo.
Pri AI je pa možnost guest acces kjer se da videt kako vse skupaj zgleda. Lekcije se pa da gledat tudi na Youtube da dobiš občutek kako vse skupaj zgleda.

Pri AI so zelo uporabne tudi prezentacije razreda na stanfordu in pa lecture notes, ki so jih uporabniki napisali eni so prav občudovanja vredni. Če pa imaš čas pa lahko rešuješ tudi naloge za programiranje, ki jih rešujejo na stanfordu, ker so vsa navodila tudi na internetu.

Ideja je bila da bi AI tudi imel naloge za programiranje ampak ko je število registracij preseglo 10k so idejo opustili.
AI ima nekje 140k prijavljenih DB 80k 10-20k jih rešuje naloge ML pa ne vem.

Pri ML je pri nalogah vse skupaj za reševanje zelo razloženo. Bistveno bolj kot na faksu. Pozna se tudi da je predznanje zelo različno so ljudje od 13 let pa preko 80. V večini je treba samo enačbo v kodo pretvorit. Včasih pa pol kode kar v navodilih piše.

Mene je vse skupaj kr zasvojilo: ko se nekaj časa ubadaš z nečim pa polj rešiš->neprecenljivo.

Pa končno sem začel pogojne verjetnosti razumet. Čeprav sem jih 4x poslušal tekom šolanja.
Everyone started out as a newbie.
Sadly only a handful ever progress past that point.

Zero0ne ::

M.B. je izjavil:

Mene je vse skupaj kr zasvojilo: ko se nekaj časa ubadaš z nečim pa polj rešiš->neprecenljivo.


Tole bo. Sploh pri AI mi je všeč, ko da kviz s problemom, ki je bil nakazan, a še ne razložen, in imaš dejansko priložnost stvari ugotoviti sam.
uname -o

iceman3 ::

Machine learning je nekaj kar me izredno zanima, count me in:D
The knowledge is the only true power!

Xserces ::

kako to vse poteka? se prjavs kaj pa pol? :D Ker bi jst tut na kej sou zdej k mam prevec cajta :)
Intel i5-3570k @4.7GHz|MSI GTX 970 4G|MSI Z77 MPower|
G. Skill 8 GB 1600MHz|Corsair AX750|Seagate Barracuda 2TB|NZXT Gamma|

Zgodovina sprememb…

  • spremenil: Xserces ()

antonija ::

Kaksna je pa razlika med predavanji v novici im tem? So to samo predavanja od lanskega leta ali gre za se kaj drugega?
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.

M.B. ::

Ta predavanja vsebujejo lekcije in naloge.
Vse naloge moraš sam preverjat.

Pri teh novih pa je neka oblika pravega predavanja. Vsak teden so nove lekcije.
Za reševanje nalog so roki. Naloge se same popravljajo. DOločena predavanja imajo tudi kolokvije.
Obstaja tudi forum za sodelovanje z sošolci.

Edino predavanje ki je isto na SEE stanford strani in v novi obliki so predavanja o bazah. (vsaj za katero vem)
Lahko si pogledaš tisto na SEE strani in tisto na db-class.com in boš videl razliko. (prijava v DB in ML sta še vedno možna čeprav se bosta čez par tednov končala)

Kot zanimivost avtor ideje za SEE je ravno tisti ki predava ml-class
Everyone started out as a newbie.
Sadly only a handful ever progress past that point.

Zgodovina sprememb…

  • spremenil: M.B. ()

Karlos ::

Mene pa zanima kaj mislite kaj tisti, ki obiskujete AI in ML potem narediti s svojim znanjem?

Svojega spam filtra verjetno ne boste šli delat ali pa kakšen OCR tudi ne? Zanimajo me praktične zadeve katere se boste lotili s tem znanjem.

Jaz sem se malo igral z idejo in tudi naredil prototip programa, ki iz avto.net sparsa vse oglase. S to bazo informacij sem potem naučil nevronsko mrežo koliko stanejo avtomobili. Sicer še ne prodajam svojega avtomobila, me je pa vseeno zanimalo koliko je vreden :), 8€ za EUROtax pa ne dam :D.

Naprej bi pa ideja zgledala tako, da bi naredil bota, ki bi vsak dan gledal za kakšnimi ugodnimi avtomobili oz. kasneje, ko bi kupoval določen avto, bi v program vnesel podatke kateri avto iščem in bi mi ala google alert obvaščal o aktualnih novih in ugodnih ponudbah, etc...
Sai Baba: "Dam vam to, kar hočete, da boste hoteli to, kar vam želim dati."

M.B. ::

Lahko greš denar služit na Kaggle. :) al pa tuneit.
Meni osebno bo koristlo skupaj z NLP-jem pri magisteriju, pa pri nekaterih projektih v prihodnosti.
Everyone started out as a newbie.
Sadly only a handful ever progress past that point.

CaqKa ::

Kje pa je NLP?

M.B. ::

V tem kontekstu Natural language processing
Everyone started out as a newbie.
Sadly only a handful ever progress past that point.

Sloch300 ::

Ziv !!

Jst sm nov na tej strani ,mi lahko kdo pove kako se prijavis za predavanje za AI ,ML ,ce so se ze predavanja zacela kako pa kaj ,pa kje se prijavi oz a bo objava za ostale programe oz predavanja.Hvala

antonija ::

Ce se ne znas sam prijavit je pomojem bolje da najprej poslusas CS101...

Linki so vsi v novici, naprej se bos pa ze znasel.

AI se ne mores vec prijavit, lahko si pa visitor
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.

Sloch300 ::

Hvala antonija in ne rabim poslusat osnove sam sm nov na tej strani pa je lazje prasat nekoga za nasvet ,kot se pa neki mucit kar se se bom ni panike drugace pa hvala na prijaznosti :)

CaqKa ::

M.B. je izjavil:

V tem kontekstu Natural language processing

ah beda... sem mislo da gre za neuro linguistic programming.

knedelsson ::

Sebastian Thrun, ki je predaval AI v prvi rundi Stanfordovih brezplačnih predavanj, je ustanovil Udacity, kjer s kolegi ponuja nova izobraževanja.
16. aprila začne nov krog predavanj, morda bo koga zanimalo.
Sam sem pravkar zaključil njihov CS101 (osnove programiranja v Pythonu), ki mi je bil kot neračunalničarju zelo všeč.


Vredno ogleda ...

TemaSporočilaOglediZadnje sporočilo
TemaSporočilaOglediZadnje sporočilo
»

Industrija išče naslednika globokega učenja

Oddelek: Novice / Znanost in tehnologija
154079 (1770) jype
»

Microsoft vlaga milijardo dolarjev v OpenAI

Oddelek: Novice / Ostale najave
133341 (2389) vostok_1
»

Amazonovi tečaji strojnega učenja na voljo vsem

Oddelek: Novice / Ostale najave
73740 (2610) euagrus
»

Stanford ponuja dodatnih 6 brezplačnih internetnih predavanj

Oddelek: Novice / Omrežja / internet
246167 (3069) knedelsson
»

Stanford ponuja brezplačna internetna predavanja iz računalništva

Oddelek: Novice / Omrežja / internet
368395 (4902) Tezaab

Več podobnih tem