Pull to refresh

Comments 36

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.
Дада, напишите вы, а то многим я посмотрю лень. :)
Ещё рано просто, там ещё битва за пересчёт очков не закончилась. :)
Не думаю, что три вопроса кардинально повлияют на результаты.
На мнение о курсе это может повлиять в большей мере, чем на результаты.
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.
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.
Я ai-class тоже прослушал, но ml мне больше понравился. А как по русски будет particle filters?
я бы перевел «фильтр позиции» или «фильтр точки наблюдения», но понимаю что не совсем корректно
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.
Меня тоже это волнует. Particle filtres это одна из тем, которую я так и не сумел грокнуть.
Советую прочитать разъяснения к задачам, которые появляются уже после оценки. Там они уже понятно объясняют :)
Смотрел несколько раз, помогло решить экзаменационные задачи, но понять в целом все же не удалось.
Аналогично, может есть материал на русском для «чайников»?
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
А можно ссылочку на книгу, пожалуйста?
Норвиг с Тёрном (так?) тоже молодцы, главное первые несколько юнитов пережить.
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).
Если на американский лад, то Фран.
Перевод упражнений можно было найти через эту статью:

image
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.
уупс, невнимательно прочитал :)
о deep learing основной источник — deeplearning.net/
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.
аналогично :)
сдал AI. По впечатлениям — подача материала и задания гораздо слабее, чем на ML классе
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
Чувствую, не тот я заголовок дал. Поцоны, давайте уже мозги кошек обсуждать, что вы все о курсах да о курсах!
Не нашёл ссылки на видео. Есть только слайды или я не там смотрю?
Там только слайды. Но читается легко, Ng молодец.
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.
> 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.
> 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.
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.