@sergeypid20 дек 2011 в 11:12

Чему нас не научил профессор Ng

6 мин

33K

Алгоритмы *

+57

Комментарии 36

@Vfu 20 дек 2011 в 12:04

Я с параллельного ai-class, и фраза

> Мы Стэнфордцы плохо знаем русскую терминологию

ой как близка. Спустя несколько лекций открыл Artificial Intelligence: Modern Approach в русском переводе и растерялся: о чем это вообще?
Вчера с трудом разделался с финальным экзаменом, и ощущение, что закончилось что-то большое и важное, до сих пор не отпускает. Отличный опыт, поздравляю всех, кто принимал участие. Быть может, соберусь написать слегка сентиментальную статью по пройденному.

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

@vtv 20 дек 2011 в 13:47

Ещё рано просто, там ещё битва за пересчёт очков не закончилась. :)

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

@vtv 20 дек 2011 в 15:37

На мнение о курсе это может повлиять в большей мере, чем на результаты.

@GraD_Kh 20 дек 2011 в 16:41

Честно говоря меня очень удивляет как некоторые участники проявляют столько усилий, чтобы с возмущением доказать что некоторые вопросы можно было понять некоторым невероятным образом. И все это ради пары процентов в практически ничего не значащей бумажке.
Я-то дурак думал, что основная польза в знаниях, которые я получил, а не в виртуальных процентах.

@vtv 20 дек 2011 в 21:15

Люди обеспечивают обратную связь. Как уж умеют. Может быть поэтому в следующий раз вопросы будут сформулированы лучше. Не вижу в этих их действиях ничего достойного осуждения.

@sergeypid 20 дек 2011 в 14:22

Я ai-class тоже прослушал, но ml мне больше понравился. А как по русски будет particle filters?

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь

@dulanov 20 дек 2011 в 19:11

я бы перевел «фильтр позиции» или «фильтр точки наблюдения», но понимаю что не совсем корректно

@sergeypid 21 дек 2011 в 05:01

Мне попадалось что-то типа «последовательный метод монте-карло», но это ни о чем. Правда, фильтр частиц тоже не о том. Метод называют фильтром по аналогии с фильтрами Калмана, но как-то смысл ускользает.

@Vfu 20 дек 2011 в 17:36

Меня тоже это волнует. Particle filtres это одна из тем, которую я так и не сумел грокнуть.

@sergeypid 20 дек 2011 в 17:40

Советую прочитать разъяснения к задачам, которые появляются уже после оценки. Там они уже понятно объясняют :)

@Vfu 20 дек 2011 в 17:49

Смотрел несколько раз, помогло решить экзаменационные задачи, но понять в целом все же не удалось.

@serj129 21 дек 2011 в 04:04

Аналогично, может есть материал на русском для «чайников»?

@asArtem 21 дек 2011 в 15:50

есть русская версия книги AIMA
я даже скачал. Они весь курс по ней читали. Но это особо не помогло, если честно. Для меня так и осталось неясным то, как реализовать PF на практике после первого же взвешивания

@vaxXxa 10 мар 2012 в 14:30

А можно ссылочку на книгу, пожалуйста?

@Vfu 20 дек 2011 в 17:37

Норвиг с Тёрном (так?) тоже молодцы, главное первые несколько юнитов пережить.

@vtv 20 дек 2011 в 22:08

Думаю, что скорее фамилия его читается как Трун если с немецкого (он, вроде, немец) или Тран если на американский лад (именно этот вариант встречался на Хабре).

@Longes 21 дек 2011 в 06:52

Если на американский лад, то Фран.

@RedSheppard 18 мая 2012 в 08:13

Перевод упражнений можно было найти через эту статью:

@chupvl 20 дек 2011 в 13:23

да, о много тем не охватил, я бы очень хотел услышать о Deep Learning (он спец по этому), Energy learning и вообще о самых современных и популярных темах.

@chupvl 20 дек 2011 в 13:30

уупс, невнимательно прочитал :)
о deep learing основной источник — deeplearning.net/

@sasha237 20 дек 2011 в 18:46

Хороший курс )

@dulanov 20 дек 2011 в 19:13

Закончились эти, с января стартуют другие, интересно кто куда думает, сам буду слушать ML (не слушал еще), NLP и Probability Graph Models. Послушал бы и теорию игр, да и так перебор уже.

@BowFingeR 20 дек 2011 в 19:23

аналогично :)
сдал AI. По впечатлениям — подача материала и задания гораздо слабее, чем на ML классе

@serj129 21 дек 2011 в 04:07

На мой взгляд они сделали, все, что могли, т.к. ИИ настолько обширная тема, а слушатели курса — самых разных категорий. Хорошая отправная точка для человека, собирающегося работать с ИИ

@sergeypid 21 дек 2011 в 04:59

Чувствую, не тот я заголовок дал. Поцоны, давайте уже мозги кошек обсуждать, что вы все о курсах да о курсах!

@rzykov 21 дек 2011 в 05:10

Мне вот эти Лекции по Machine Lerrning на русском больше понравились, чем Стэнфордский курс. И он написан на R, а не MatLab

@tasman 6 янв 2012 в 00:35

Не нашёл ссылки на видео. Есть только слайды или я не там смотрю?

@sergeypid 6 янв 2012 в 06:49

Там только слайды. Но читается легко, Ng молодец.

@RedSheppard 18 мая 2012 в 08:15

Надо будет попробовать

@Viktorianka 21 дек 2011 в 05:21

А я от ai-class в восторге. А ml-class тоже хорош, но меня несколько утомляла манера профессора Ng все жевать как для первоклассников. Ai-class самое то что надо для меня с точки зрения подачи материала.

@sergeypid 21 дек 2011 в 16:27

Кстати, вот нарыл Python implementation of algorithms from Russell and Norvig's Artificial Intelligence: A Modern Approach.

@Danov 29 дек 2012 в 05:43

> То есть, получается, что информация представляется в мозге всегда только небольшим количеством активных нейронов из всех имеющихся там. Это, по-видимому, позволяет мозгу делать обобщения,…

Думаю, активация небольшого количества нейронов энергетически выгодна. В противном случае, мозг сварился бы. Кстати, напрашивается аналогия с темой "темного кремния" в современных чипах.

@Danov 29 дек 2012 в 06:18

> В головном мозге между нейронами, расположенными в одном слое имеется большое количество «горизонтальных связей».

Исходя из этого, можно предположить большое количество обратных связей в цепочках нейронов. В таком случае, если допустить активацию нейронов выше допустимого — получим цепную реакцию активации нейронов, что повлечет нечто вроде эпилептического припадка.

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий