Сучасна диджитал-освіта для дітей — безоплатне заняття в GoITeens ×
Mazda CX 30
×

7 новых онлайн-курсов от Stanford University: NLP, CS101, Game Theory и т.д

Сегодня стало известно, что Стэнфордский университет планирует продолжить отличную традицию и провести новые онлайн курсы с января по март 2012 года.

В этом семестре будут представлены такие предметы:
1. Machine Learning — jan2012.ml-class.org
2. Introduction to Computer Science — www.cs101-class.org
3. Natural Language Processing — www.nlp-class.org
4. SaaS and Software Engineering — www.saas-class.org
5. Human-Computer Interaction — www.hci-class.org
6. Game Theory — www.game-theory-class.org
7. Probabilistic Graphical Models — www.pgm-class.org

[Update]
Также открываются такие курсы:
8. Technology Entrepreneurship — www.entrepreneur-class.org
9. The Lean Launchpad — www.launchpad-class.org
10. Cryptography — www.crypto-class.org
11. Design and Analysis of Algorithms I — www.algo-class.org
[/Update]

Чуть подробнее есть у меня в блоге: students.sergeykhenkin.com/...​lasses-from-stanford.html

И еще интересные обсуждения:
news.ycombinator.com/item?id=3246957
www.ml-class.org/course/qna/view?id=3925
www.reddit.com/...​ol_new_online_classes_in

👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

ModelThinking вже стартував, прикро що деякі курси запізнюються :(

До речі ось ще декілька онлайн курсів www.udacity.com, але не Стенфорд.

Выложили в превью первую лекцию по SaaS: www.coursera.org/...lecture/preview

Всего обещают шесть лекций и начиная со второй лекции практические задания.

Также появился первый МИТовский курс: 6002x.mitx.mit.edu

Выложили видео к двум темам курса “Model Thinking”: www.coursera.org/...lecture/preview

эм. а когда у них «семестр» начинается ?

Class starts January 23, 2012

На главной странице, под названием курса и именем инструктора стоит дата начала курса.

Еще 2 новых курса:
www.security-class.org — компьтерная безопасность

www.modelthinker-class.org — Model Thinking

А я тоже про эти курсы слышал, а такой вопрос — нету ли лекций этих в каком то текстовом формате?

Пока они не предоставляют. Да и честно говоря, в данном случае намного лучше смотреть, чем читать. Методика обучения совсем другая.

АИ — в книжке Норвига вроде все есть.

в книжке Норвига
А что это и где бы его достать ?

Купить на амазоне www.amazon.com/...d/dp/0136042597 , или попытаться найти на нелегальных пиратских сайтах.

Я имел в виду что Норвиг вроде открыто где то писал ии говорил что его курс — это отдельные главы указанной книги.

Да, но в этой книге темы те же, что и у Норвинга, и она open source. + к ней идет aispace.org набор java аплетов демонстрирующих работу алгоритмов, описанных в книге.

www-inst.eecs.berkeley.edu/...1/lectures.html — курс Berkeley по книге Норвинга. Там есть видео и интересные упражнения на python.

Да, но нет уверенности что материал тот же и того же качества, поэтому я бы предпочел книгу Норвига, но выбирает каждый сам.

найти на нелегальных пиратских сайтах.

а что, есть легальные пиратские сайты ?

Ну если буквоедствовать, то думаю есть страны где такие сайты легальны, как TPB был когда то(хотя вроде и сейчас).

Ого, а я думав там тільки комп’ютерна наука! Оскільки вже запустили курс по медицині то буду сподіватись що запустять і курси їхньої школи бізнесу...

два вже є, ні?
8. Technology Entrepreneurship — www.entrepreneur-class.org
9. The Lean Launchpad — www.launchpad-class.org

Дякую, про ці курси я знаю і буду обирати з них якщо не буде альтернативи. В них на сайті бізнес школи знайшов декілька програм що включають бухгалтерію, фінанси, маркетинг, політ-економіку тощо...от і подумав було б непогано побачити такі курси онлайн :)

vorushin.ru/...online-classes отзывы знакомого «студента», программиста киевской компании Grammarly.

Появились еще 2 курса:
1) Теория информации www.infotheory-class.org

2) Making Green Buildings www.greenbuilding-class.org

И это наверняка не конец. Вопрос в студию: когда это все успеть? :) Даже не думал, что появится такое желание смотреть какие-то универские курсы.

Теория информации начинается с марта. Я разделяю курсы, на те, где буду активно заниматься (делать вовремя домашние, проходить экзамены) и просто прослушивать лекции. Сейчас я активно прохожу ML и AI, а DB просто прослушиваю кое — какие лекции.

Немного офтоп, но может кто то в курсе. Есть замечательные лекции Тома Митчела по ML:

www.cs.cmu.edu/.../lectures.shtml

Видео там идет через silverlight. У меня стоит moonlight плагин на хроме (linux), но видео даже до половины не доходит, как обрывается, причем кнопок прокрутки и паузы нет. Может как то можно выкачать это видео? Я знаю флеш можно выкачивать, может и silverlight как то можно?

пожалуй, лучший пост на доу.

Пора добавлять еще один курс в список:
Design and Analysis of Algorithms — www.algo-class.org

Что-то мне подсказывает, что это не последний :)

Сделано :)

Кстати, судя по описанию и программе этого курса в Стэнфорде ( openclassroom.stanford.edu/...troToAlgorithms ), отличный базовый курс по алгоритмам.

В осеннем семестре больше понравился AI — в ML часто подробно разжевываются материалы первого курса вуза (а то и школы), поэтому местами лекции смотреть скучно. А курс AI более динамичный — всего понемногу, но, тем не менее, понятно, что к чему, и где что применяется.
На весну думаю записаться на Game Theory и NLP.

Вобщем, god bless Stanford :)

Да, это круто. Записался на Machine Learning, Natural Language Processing и Game Theory. Как бы все успеть?

Я предпочел что-то одно, но качественно.

Тоже правильно. Но никто не знает, будут ли они в будущем. Так что собираюсь ML подогнать по текущему курсу до января. Что получится с остальными двумя — не знаю, может, Game Theory останется на уровне теории.

Думаю, вы друг другу не противоречите.

Я записался на несколько классов, как и в прошлый раз. Хотя точно знаю, что времени будет только на один. Собираюсь начать все интересующие, просмотреть первые материалы, расписание, послушать профессоров, а затем бросить все, кроме одного наиболее понравившегося. Если сильно понравятся два, то можно взять второй в режиме без домашних заданий. Эта тактика оправдала себя в осеннем семестре и я сейчас доволен курсом Machine Learning и объемом времени, которое я на него трачу.

як мінімум з решти курсів можна матеріали викачати (на БД є можливість скачувати, думаю на фнших курсах теж є така можливість)

Крім того запис на «Introduction to Databases» не закритий. Нещодавно був «екватор» (midterm exam), але всі бажаючі можуть приєднатись. ІМХО часу вистачить щоб зробити всі завдання (або робити тільки те що потрібно на вибір з реляційної алгебри, xml/xpath/xslt, sql, nosql)

Только что обнаружил еще и курс криптографии:

10. Cryptography — www.crypto-class.org

Коментар порушує правила спільноти і видалений модераторами.

АААА!!!! Стенфорд мочит не по детски. С такими темпами через пару лет, в наши ВУЗы даже степухой в 1000 гривен студентов не заманишь.

За этим определенно будущее образования khan academy + Stenford + наверно скоро остальные подтянутся (MIT, Bercley, ...).

MIT выкладывает часть курсов в аудио и в видео лекциях.

Да я знаю. Просто там в основном выкладывают живые записи лекций, где конечно много лишнего (ответы на вопросы студентов, организационные вопросы и т.д.).

Вот кстати список бесплатных лекций разных универов по CS:
http://lecturefox.com/computerscience/

а кто «посещал» может рассказать:
— сколько времени занимает per day\per week ?
— какой уровень — совсем азы или более менее ?
— имеет ли смысл ? или лучше спец.литературу почитать ?

просто часто всплывают вопросы по hci , я когда-то с базовыми вопросами разобрался, но «словарного запаса» не хватает , т.е. понимаю — этак лучше, чем так, а обьяснить почему — не всегда просто

Полагаю, что трудозатраты и уровень зависит от курса.

Изначально планировалось, что студенты будут тратить около 10 часов в неделю на «продвинутых» треках с домашними заданиями, но на форумах люди пишут о своем опыте и время варьируются от 3-4 до 20-30 часов в неделю. Я трачу около 5-7 часов в неделю на ML, включая форумы (где очень много интересного тоже). Было бы больше свободного времени, тратил бы больше.

Думаю, что курсы будут начинаться с азов, но затем переходить к более продвинутому материалу. Таким образом должно быть интересно максимальному количеству людей.

ИМХО, смысл имеет. Чтение литературы — само собой.

Я сейчас прохожу Machine Learning и Artificial Intelligence. И там и там Advanced track — доп. задачи, есть дедлайны сдачи домашки, есть экзамены.

Уровень — более или менее. Нужно немного знать линейную алгебру (перемножать матрицы), производные (что такое производная функции неск. переменных), и теорвер (базовые понятия).

ML более сложный — там дают задачи на программирование, более сложная математика. AI — упор на общее описание алгоритмов AI и понимание как они работают, без привязки к программированию.

С одной стороны там узкоспецифический английский, плюс небольшой акцент (из трех профессоров на этих курсах один — немец, и один — вьетнамец). Но с другой стороны — нет проблем с дикцией, плюс субтитры на английском и на русском для AI.

У меня уходит где-то по пять часов в неделю на каждый курс. Но если бы была меньше загрузка на работе — занимался бы больше.

Смысл имеет точно.

И еще два класса по предпринимательству/стартапам:
8. Technology Entrepreneurship — www.entrepreneur-class.org
9. The Lean Launchpad — www.launchpad-class.org

Оба стартуют в феврале.

Спасибо за наводку! Уже записался.

8. Technology Entrepreneurship — www.entrepreneur-class.org

Не подскажите там реально сложно? Английским в принципе владею и разговорный пониманию, но боюсь не будут ли они уж очень углубляться в теорию (экономического образования нет)? И по деньгам не поняла, сколько?

1) пишуть ніби «No prerequisites are necessary...»
2) мабуть $0 як і попередні курси

Язык несложный, на мой слух. У разных профессоров разные акценты, но всех достаточно легко понять. На некоторых курсах есть субтитры, насколько я слышал.

Насчет углубляться в теорию — это кому как. Например, на Machine Learning делают фантастическую работу, лишь бы люди, не умеющие брать производные от полиномов, не чувствовали, что что-то не понимают :)

Я думаю, на entrepreneurship-курсах не будет политэкономии капитализма по Марксу, а будет что-то более живое и полезное. Чтобы оценить язык, можете прослушать видео с заглавной страницы.

По деньгам — бесплатно. Дерзайте!

Підписатись на коментарі