Комментарии 87
Мне не понравилась подача материала. Норвиг вообще свою книгу цитирует.
Единственно интересно было, когда рассказал, как делали Google Translate.
Единственно интересно было, когда рассказал, как делали Google Translate.
Согласен. В этом плане мне очень понравился Minute Physics.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Что такое «перспективность высшего образования в Интернете»? Для кого? Для студента? Работодателя? Университета-организатора? Человечества?
А по цифрам, даже если предположить, что курс прошло до конца 989 человек, это все равно чуть менее, чем дохрена. Сравните с любой оффлайновой альтернативой.
А по цифрам, даже если предположить, что курс прошло до конца 989 человек, это все равно чуть менее, чем дохрена. Сравните с любой оффлайновой альтернативой.
Скажем так, я ожидал, что курс, читающийся ведущими исследователями в этой области, предлагаемый одним из самых известных университетов в мире, соберет несколько больше 1тыс желающих учиться, даже если принять внимание ряд его недостатков.
Это на вопросы по первым двум лекциям ответили 989 человек. Это самое начало курса.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Можно попробовать. Все видео вроде как в общем доступе.
На этот курс уже нет. Можно только посмотреть лекции.
Можно попробовать на machine learning, тематика близкая. Есть ещё курс по базам данных.
Можно попробовать на machine learning, тематика близкая. Есть ещё курс по базам данных.
Вы с какой целью записались туда — научиться AI или поучаствовать в массовке?
Занимайтесь в своё удовольствие, какая вам разница сколько человек проходит этот курс?
Занимайтесь в своё удовольствие, какая вам разница сколько человек проходит этот курс?
Я например честно смотрю видео и выполнил домашку) Если честно, очень нравится курс, хорошо читают, приятно всё разбито на части, да и в целом не так сложно (пока что), как я ожидал.
Да, первая часть как-то совсем простая. Что на AI, что на ML. Особенно для тех, кто хотя бы первый курс вуза закончил.
Будем надеятся, дальше будет сложнее. Основной плюс этих курсов, как мне кажется, понимание терминологии на английском.
Будем надеятся, дальше будет сложнее. Основной плюс этих курсов, как мне кажется, понимание терминологии на английском.
Да, английский язык и терминология на нем — то что нужно) Я вот недавно смотрел MIT'овские лекции по алгоритмам — мне очень понравились и я наконец разобрался в некоторых для себя вопросах)
Поделитесь, пожалуйста, ссылкой на лекции MIT'a.
Тут лекции с удобными слайдами, которые дополняют то, что на доске написано: videolectures.net/mit6046jf05_introduction_algorithms/
Дайте пожалуйста ссылку на ML
Что это такое?
Что это такое?
ну, что там будет далее (по крайней мере, на ML), в целом, ясно — и силлабус и lecture notes давно доступны.
насколько я понимаю, ml-class читается «нежнее», чем идущий с ним параллельно cs229, но, по охвату тем, они довольно близки
насколько я понимаю, ml-class читается «нежнее», чем идущий с ним параллельно cs229, но, по охвату тем, они довольно близки
Статистика по студентам представляет для меня чисто академический интерес; в массовке не участвую и денег мне за количество студентов не платят. Если лично Вам это ну совершенно нелюбопытно, то это не означает, что остальным тоже должно быть по барабану.
Аналогичное мнение. Обучение индивидуальное, в свободное время.
Единственный пака маленький минус- любят они вопросы с подковыркой :) Внимательно читать надо.
Единственный пака маленький минус- любят они вопросы с подковыркой :) Внимательно читать надо.
Если сравнивать первый два блока лекций то курс ML мне понравился больше. Посмотрим что будет дальше.
Невозможно поспорить; мне тоже организация и подача материала в ML нравится больше (причем нравится обоснованно, т.е. я убежден, что какие-то моменты в ML реализованы именно правильно, а не просто субьективно лайкаю).
Аналогично, полностью согласен. Кроме того, то, как организован сайт для ML курса, мне нравится гораздо больше. Есть отдельно Видео, Тесты и Программерские задания, но при этом есть еще и общий план прогресса по курсу, где отлично видно, что, например, я видео посмотрел, а на тест еще не ответил. А вот на сайте AI есть просто одна кнопка Watch. Ну смотрю, на ответы отвечаю, а где есть ли какие-то еще задания? Я вот просто не нашел.
Еще с ML-class постоянно приходят уведомления на почту — мол, добавили материал — обязательно зайдите-посмотрите. От AI-class вообще ни одного письма не пришло.
С учетом того, что материал в ML на деле оказывается гораздо интереснее, чем в AI, и гораздо ближе к тому, что нам на проекте придется заниматься через полгода, я вообще раздумываю, не забить ли мне на AI. Времени уходит много, а толку мало. Вот за базы данных не взялся, а теперь жалею немного.
Еще с ML-class постоянно приходят уведомления на почту — мол, добавили материал — обязательно зайдите-посмотрите. От AI-class вообще ни одного письма не пришло.
С учетом того, что материал в ML на деле оказывается гораздо интереснее, чем в AI, и гораздо ближе к тому, что нам на проекте придется заниматься через полгода, я вообще раздумываю, не забить ли мне на AI. Времени уходит много, а толку мало. Вот за базы данных не взялся, а теперь жалею немного.
DB организовано точь в точь как и ML. Присоединиться думаю не поздно. Ту домашку что вы пропустили можно сделать — могут небольшой паналти начислить и все. Но курс стоящий — упражнения хорошие.
Полностью с вами согласен!
ML — отлично все рассказывает, задает в лекции правильные вопросы, которые ведут к более полному понимаю курса, сейчас пока ещё не приступил к «практике», вот думаю завтра начну.
DB — настоящее «введение в БД», а так же очень интересно с точки зрения подачи материала (так же нравятся ОЧЕНЬ лояльные дедлайны).
ML — отлично все рассказывает, задает в лекции правильные вопросы, которые ведут к более полному понимаю курса, сейчас пока ещё не приступил к «практике», вот думаю завтра начну.
DB — настоящее «введение в БД», а так же очень интересно с точки зрения подачи материала (так же нравятся ОЧЕНЬ лояльные дедлайны).
Есть кнопка Progress где видно что прошел и с какой оценкой.
Учитывайте ещё то, что не все студенты взяли Advanced курс, некоторым хватает Basic, соответственно количество просмотров роликов Homework — не показатель.
Мне гораздо больше понравилась подача материала в двух других курсах от того же Стэнфородского университета. Machine Learning и Introduction to Database. Их странички не лежат 30% от всего времени, как это делает веб-сайт курса AI. Подача материала и них — все продумано и технически реализовано гораздо лучше. Ну и домашние задания — объяснено и разжевано все до неприличного, в то время, как на курсе AI лишь за день до окончания сроков по д/з лекторы удосужились объяснить, что конкретно они имели ввиду.
Вывод: интернет образование это прекрасно — когда к нему относятся ответственно и профессионально, а не так как это сделали профессор Норвиг и компания (спасибо что сделали хоть так — все же бесплатно). Но сравнивая с теми же курсами ML и DB — натыкаешься на мысль — столько пафоса — а реализация на троечку.
Вывод: интернет образование это прекрасно — когда к нему относятся ответственно и профессионально, а не так как это сделали профессор Норвиг и компания (спасибо что сделали хоть так — все же бесплатно). Но сравнивая с теми же курсами ML и DB — натыкаешься на мысль — столько пафоса — а реализация на троечку.
Я один из тех кто записался и не смог. Очень переживаю по этому поводу, потому что реально хотел пройти курс, но основная работа просто убивает(
Я тут для вас аккаунт выпросила =)
Тоже мне нашли загадку. Люди ленивые и глупые существа. Я вот даже в те начальные 160 000 не записался, хотя интересно, конечно, было.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Записался, сейчас времени нет заниматься :-/ Думаю, у многих аналогичная ситуация — зарегаться легко, время найти тяжелее, отсюда и такие цифры.
Отдайте человеку (14zy) из этого комментария доступ к своему аккаунту, думаю он вам будет благодарен.
В конце видео (большая часть лекций) прерываются для ответа на вопрос. Вероятно когда такое прерывание срабатывает просмотр не учитывается. Т.е. подсчитаны просмотры на youtube, а не на сайте ai-class + просмотры видео на ai-class у которых нет в конце вопросов.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Пользовался ранее платным доступом к их онлайн курсом через scpd.stanford.edu.
Если считать, что загрузка на advanced треке AI и ML примерно такая же, как на обычном трёхюнитовом курсе, значит предполагаемая нагрузка около 15 часов в неделю, причём бОльшая часть приходится на домашку.
Что, в общем, не особо привычно (говоорю о себе, может быть у кого-то по другому) и, по первому опыту, вызывает затруднения.
Вот это, скорее всего, одна из причин…
Если считать, что загрузка на advanced треке AI и ML примерно такая же, как на обычном трёхюнитовом курсе, значит предполагаемая нагрузка около 15 часов в неделю, причём бОльшая часть приходится на домашку.
Что, в общем, не особо привычно (говоорю о себе, может быть у кого-то по другому) и, по первому опыту, вызывает затруднения.
Вот это, скорее всего, одна из причин…
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Я собственно ради знаний и решил послушать эти курсы. А корочки, кредиты — это не шибко и интересует-то.
Так в знаниях и ценность. Ну еще и английскую научную терминологию поднатаскать после годов простоя.
Экак Вы.
«кроме самих знаний» :) ну это, согласитесь, уже неплохо, тем более, что лекторы по всем трём курсам — люди в своём деле далеко не последние, и возможность у них поучиться уже многого стоит.
Но это, определенно, не те курсы, которые стоит слушать ради «корочки». Перезачета кредитов нет, насколько я понимаю, да и по понятным причинам нет.
А что до работодателя — то, наверное, зависит от того, какой именно работодатель. Да людей понимающих бумажка за подписью Питера Норвига может вполне себе аргументом оказаться :)
«кроме самих знаний» :) ну это, согласитесь, уже неплохо, тем более, что лекторы по всем трём курсам — люди в своём деле далеко не последние, и возможность у них поучиться уже многого стоит.
Но это, определенно, не те курсы, которые стоит слушать ради «корочки». Перезачета кредитов нет, насколько я понимаю, да и по понятным причинам нет.
А что до работодателя — то, наверное, зависит от того, какой именно работодатель. Да людей понимающих бумажка за подписью Питера Норвига может вполне себе аргументом оказаться :)
Записался, сдал первые задания на тот и другой. Полет нормальный.
ml более последовательный. Но оба вобщем-то неплохи. Что же касается свободного времени, тут дело больше в приоритетах. Если очень хочется, то время всегда можно найти. В твиттере видел людей, которые и в 40 лет проходят курсы, не мешает семья/работа/жена/дети.
А что касается спада посещаемости. AI — это звучит круто :). Интересно, сколько было бы первых слушателей, если бы курс назывался «медоты поиска в графах, байесовские сети доверия, методы опорных векторов».
ml более последовательный. Но оба вобщем-то неплохи. Что же касается свободного времени, тут дело больше в приоритетах. Если очень хочется, то время всегда можно найти. В твиттере видел людей, которые и в 40 лет проходят курсы, не мешает семья/работа/жена/дети.
А что касается спада посещаемости. AI — это звучит круто :). Интересно, сколько было бы первых слушателей, если бы курс назывался «медоты поиска в графах, байесовские сети доверия, методы опорных векторов».
Еще у AI картинка на терминатора похожа.
У меня тоже сложилось ощущение что дофига людей услышали AI и решили что за один курс научатся делать если и не терминаторов, то уж точно каких-нибудь роботов из звёздных войн. Но реальность оказалась немного приземлённее.
Ещё «порадовало» как куча людей в твиттере начали хвастаться что сдали самую первую домашку насчёт ну просто самых базовых принципов и простейших алгоритмов на 90-100 процентов. А некоторые хвастались даже тем что на 70-80 процентов :P
Насчёт времени тоже считаю что этот курс очень помогает. Не нужно ехать в какой-то университет, тратить время на дорогу, не нужно менять план дня, не нужно ничего перемещать во времени, просто смотри видео когда хочешь и развивайся, главное чтобы интернет был. Огромное спасибо Норвигу и этому, как его там Thrunу
Но техническая реализация ml-class и db-class конечно опережает ml-classовские видео на ютюбе и не смотря на это частенько падающий сервер ))
Ещё «порадовало» как куча людей в твиттере начали хвастаться что сдали самую первую домашку насчёт ну просто самых базовых принципов и простейших алгоритмов на 90-100 процентов. А некоторые хвастались даже тем что на 70-80 процентов :P
Насчёт времени тоже считаю что этот курс очень помогает. Не нужно ехать в какой-то университет, тратить время на дорогу, не нужно менять план дня, не нужно ничего перемещать во времени, просто смотри видео когда хочешь и развивайся, главное чтобы интернет был. Огромное спасибо Норвигу и этому, как его там Thrunу
Но техническая реализация ml-class и db-class конечно опережает ml-classовские видео на ютюбе и не смотря на это частенько падающий сервер ))
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Вот соглашусь с людьми, писавшими, что два других онлайн-курса от Стэнфорда (Machine Learning и Introduction to Database) гораздо лучше сделаны. Начиная от технической реализации (нам показывают презентацию, где лектор поверх делает заметки против рисования на бумажке, когда рука сильно мешает и камера не всегда хорошо фокусируется) и заканчивая проработанностью тех же вопросов и домашнего задания.
Такое чувство, что авторы этого курса читают его в такой компоновке впервые и не было ранее проб с реальными (реально сидящими в аудитории и следящими за мыслью лектора) студентами. Уж больно много всяких неточностей, неоднозачностей и всего прочего.
Такое чувство, что авторы этого курса читают его в такой компоновке впервые и не было ранее проб с реальными (реально сидящими в аудитории и следящими за мыслью лектора) студентами. Уж больно много всяких неточностей, неоднозачностей и всего прочего.
Тут скорее иначе. Курс AI явно читается для уже подготовленной аудитории, плюс Норвиг судя по всему предполагает, что неплохо бы перед лекцией соответствующий раздел его книжки зачитать.
Остальные два курса предполагают что вы, по сути, новичок с самыми базовыми знаниями, поэтому там гораздо толковее все изначально устроено, нет резких скачков сложности материала и вопросов к нему.
Остальные два курса предполагают что вы, по сути, новичок с самыми базовыми знаниями, поэтому там гораздо толковее все изначально устроено, нет резких скачков сложности материала и вопросов к нему.
Я о другом: не о требуемой подготовке, не о необходимости читать дополнительные материалы.
Я о том, что, например, формулировка задания www.ai-class.com/course/video/quizquestion/39 совершенно неясна и в зависимости от того, как вы поняли — ответы будут разными. И не только у меня трудности возникили здесь, а еще у десятков людей (см. www.reddit.com/r/aiclass/comments/ldc40/ambiguity_in_questions_and_quizzes_loaded_coin/ например). Или вот… За 1 день до дедлайна www.ai-class.com/course/video/quizquestion/40 здесь хоть пояснили существенные условия, что робот видит весь лабиринт. Я же отвечал, не видя этого уточнения (не было времени потом делать домшнюю работу) и соответственно выбрал неверные ответы. И еще в одном месте я ответил неправильно, т.к. была неоднозначность, которую устранили дальнейшим clarification. Аналогично с формулировкой quiz-ов, что дают во время лекции…
Вобщем, оставляет впечатление крайней неподготовленности лекторов к курсу (не удосужились задачки на основе которых, кстати, хотят выставлять оценки, дать порешать еще кому-нибудь дабы выяснить проблемы). При этом мне по-большому счёте плевать на не очень хорошее техническое оснащение, но вот такие вот проблемы с Homework меня сильно напрягли.
Ну и да… Machine Learning класс даёт возможность делать programming excercises, а AI class — нет :D
Я о том, что, например, формулировка задания www.ai-class.com/course/video/quizquestion/39 совершенно неясна и в зависимости от того, как вы поняли — ответы будут разными. И не только у меня трудности возникили здесь, а еще у десятков людей (см. www.reddit.com/r/aiclass/comments/ldc40/ambiguity_in_questions_and_quizzes_loaded_coin/ например). Или вот… За 1 день до дедлайна www.ai-class.com/course/video/quizquestion/40 здесь хоть пояснили существенные условия, что робот видит весь лабиринт. Я же отвечал, не видя этого уточнения (не было времени потом делать домшнюю работу) и соответственно выбрал неверные ответы. И еще в одном месте я ответил неправильно, т.к. была неоднозначность, которую устранили дальнейшим clarification. Аналогично с формулировкой quiz-ов, что дают во время лекции…
Вобщем, оставляет впечатление крайней неподготовленности лекторов к курсу (не удосужились задачки на основе которых, кстати, хотят выставлять оценки, дать порешать еще кому-нибудь дабы выяснить проблемы). При этом мне по-большому счёте плевать на не очень хорошее техническое оснащение, но вот такие вот проблемы с Homework меня сильно напрягли.
Ну и да… Machine Learning класс даёт возможность делать programming excercises, а AI class — нет :D
А, тут я был не в курсе, так как записался на бейсик курс и первое ДЗ мне стало доступно лишь вчера, еще не смотрел его.
Да и кстати скомканность изложения особенно хорошо видна в том, что Норвиг не поясняет что такое frontier нормально. Сначала у него это набор нодов, а потом это набор нодов и кратчайших путей до них. Я читал reddit и aiquss.com — это породило огромное количество вопросов. Аналогично было и с тем, почему для GraphSearch вводится explored list.
При этом я замечу, что, например, реальный ML курс стэнфорда очень сложен (на уровне AI class. Посмотрите Lecture Notes cs229.stanford.edu/materials.html), но профессор Andrew Ng нормально подошёл к подготовке упрощённой версии в отличие от лекторов AI.
При этом я замечу, что, например, реальный ML курс стэнфорда очень сложен (на уровне AI class. Посмотрите Lecture Notes cs229.stanford.edu/materials.html), но профессор Andrew Ng нормально подошёл к подготовке упрощённой версии в отличие от лекторов AI.
У меня наоборот первые задачи на определение типа по классификации не вызвали никаких проблем, зато А* полностью завалила — не поняла, что означают цифры в ячейках.
Да какие сложности? Подксказки к таким небольшим «неточностям» написаны прямо под видео на странице курса. Никуда ходить не надо, надо просто глазами посмотреть под видео и всё станет понятно.
Да и вообще, там этих неточностей которые действительно что-то меняли были от силы 2 штуки, да и те можно в принципе было догадаться если повнимательнее посмотреть нужные видео.
Если у вас нету времени нормально и досконально просматривать задания, и иногда может быть даже ещё раз просматривать начальные видео, это конечно печально, но всё-таки не совсем проблема курса. Ошибки все делают, и те ошибки которые допустили лекторы имхо исправляются наилучшим образом… (подпись под видео). Если бы вы ходили на настоящий курс в настоящем физическом университете, это всё занимало бы ещё больше времени.
Просто в обычном курсе если такие вещи непонятны то студенты спрашивают, а онлайн с тысячами участников во всех временных поясах такого не сделаешь. И естественно будут малые неточности.
Насчёт quizов — вообще фигня, они же нигде не учитываются…
Да и вообще, там этих неточностей которые действительно что-то меняли были от силы 2 штуки, да и те можно в принципе было догадаться если повнимательнее посмотреть нужные видео.
Если у вас нету времени нормально и досконально просматривать задания, и иногда может быть даже ещё раз просматривать начальные видео, это конечно печально, но всё-таки не совсем проблема курса. Ошибки все делают, и те ошибки которые допустили лекторы имхо исправляются наилучшим образом… (подпись под видео). Если бы вы ходили на настоящий курс в настоящем физическом университете, это всё занимало бы ещё больше времени.
Просто в обычном курсе если такие вещи непонятны то студенты спрашивают, а онлайн с тысячами участников во всех временных поясах такого не сделаешь. И естественно будут малые неточности.
Насчёт quizов — вообще фигня, они же нигде не учитываются…
> Подксказки к таким небольшим «неточностям» написаны прямо под видео на странице курса.
> Никуда ходить не надо, надо просто глазами посмотреть под видео и всё станет понятно.
Всё хорошо, но вот только по выходным я занят и Homework усердно делал в будние дни. Я усердно смотрел видео, даже включал английские субтитры, чтобы точно понять о чем говорят, но тем не менее несколько заданий я воспринял по-своему.
15 октября они написали о том, что на страницах сайта появятся Clarifications
twitter.com/#!/aiclass/status/125045604249387008
Я уже увидел их по факту, в понедельник, когда же и увидел результаты работы.
Кроме того, я не согласен с утверждением, что это небольшие неточности, т.к. их отсутствие привело (не только меня) к совершенно противоположным результатам.
> Если у вас нету времени нормально и досконально просматривать задания, и иногда может быть
> даже ещё раз просматривать начальные видео, это конечно печально, но всё-таки не совсем
> проблема курса.
Время у меня есть, бросьте измышлять :). И в Unit 3 и 4 я некоторые видео уже пересматривал.
> Ошибки все делают, и те ошибки которые допустили лекторы имхо исправляются наилучшим образом… > (подпись под видео).
Что-то пугает количество ошибок, которые были допущены.
В целом брюзжу, конечно, но к сожалению для лекторо по AI есть ML и DB классы, с которыми их и сравниваешь и сравнение сильно не в их пользу. Плюс ожидания от курса были завышены, т.к. именитый университет, именитые лекторы и очень известный курс, который читается не первый год, а косяки такие, как будто курс составлялся не иими…
> Насчёт quizов — вообще фигня, они же нигде не учитываются…
quiz — это показатель уровня подготовки курса.
> Никуда ходить не надо, надо просто глазами посмотреть под видео и всё станет понятно.
Всё хорошо, но вот только по выходным я занят и Homework усердно делал в будние дни. Я усердно смотрел видео, даже включал английские субтитры, чтобы точно понять о чем говорят, но тем не менее несколько заданий я воспринял по-своему.
15 октября они написали о том, что на страницах сайта появятся Clarifications
twitter.com/#!/aiclass/status/125045604249387008
Я уже увидел их по факту, в понедельник, когда же и увидел результаты работы.
Кроме того, я не согласен с утверждением, что это небольшие неточности, т.к. их отсутствие привело (не только меня) к совершенно противоположным результатам.
> Если у вас нету времени нормально и досконально просматривать задания, и иногда может быть
> даже ещё раз просматривать начальные видео, это конечно печально, но всё-таки не совсем
> проблема курса.
Время у меня есть, бросьте измышлять :). И в Unit 3 и 4 я некоторые видео уже пересматривал.
> Ошибки все делают, и те ошибки которые допустили лекторы имхо исправляются наилучшим образом… > (подпись под видео).
Что-то пугает количество ошибок, которые были допущены.
В целом брюзжу, конечно, но к сожалению для лекторо по AI есть ML и DB классы, с которыми их и сравниваешь и сравнение сильно не в их пользу. Плюс ожидания от курса были завышены, т.к. именитый университет, именитые лекторы и очень известный курс, который читается не первый год, а косяки такие, как будто курс составлялся не иими…
> Насчёт quizов — вообще фигня, они же нигде не учитываются…
quiz — это показатель уровня подготовки курса.
Я уже около года потихоньку отсматриваю Introduction to Algorithms. Счётчик просмотра ведёт себя точно так же. На первой лекции около 11 000, на 13 (не ржать, я же говорю потихоньку отсматриваю) уже около 2 000. В общем с упорством и последовательностью у людей плохо.
PS Я что одни связался с DB классом?
PS Я что одни связался с DB классом?
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Не один (:
Я записался на все 3 курса, больше всего мне понравилась организация и подача материала на ml-class. 2й юнит по ai-class было довольно тяжело проходить, элементарные алгоритмы на графах объяснялись слишком сурово.
Я записался на все 3 курса, больше всего мне понравилась организация и подача материала на ml-class. 2й юнит по ai-class было довольно тяжело проходить, элементарные алгоритмы на графах объяснялись слишком сурово.
Не, нас много :)
Я записан на все три класса :) Правда до db-class еще не добрался :) Собираюсь.
тоже записался на три и расставил бы их так по качеству подачи материала ML, DB,… AI ((
Это не Stanford AI Class, он полностью создан Норвигом и Труном, Stanford engineering осуществляет техническую поддержку (и пиар).
А там сертификат какой-нибудь дают, или просто, для общего развития?
Сам же и отвечу. Выдержка из FAQ:
«Q: Will students receive a Stanford certificate or grade for completing the course?
No. You will receive a statement of accomplishment from the instructor, which will include information on how well you did and how your performance compared to other online students. Only students admitted to Stanford and enrolled in the regular course can receive credit or a grade, so this is not a Stanford certificate.»
«Q: Will students receive a Stanford certificate or grade for completing the course?
No. You will receive a statement of accomplishment from the instructor, which will include information on how well you did and how your performance compared to other online students. Only students admitted to Stanford and enrolled in the regular course can receive credit or a grade, so this is not a Stanford certificate.»
Пока иду по графику:) прошел первые 2 части, сдал домашку, к сожалению на 92%. В одной из задач не совсем понятно, проходится ли лабиринт по клеткам (дискретно) или непрерывно, по расстоянию.
Интересно было бы узнать статистику по странам о числе записавшихся.
а теперь сравните Ваши предположения с официальными данными от Peter Norvig ;)
"#aiclass, congratulations to the 46,000 of you who did homework #1. A total of 134,000 of you visited the site yesterday, some to complete the homework, and some, in the Basic Track, just to watch the videos. Welcome and thank you to all."
plus.google.com/108640673873589796416/posts/Y33fXdX1xtV
"#aiclass, congratulations to the 46,000 of you who did homework #1. A total of 134,000 of you visited the site yesterday, some to complete the homework, and some, in the Basic Track, just to watch the videos. Welcome and thank you to all."
plus.google.com/108640673873589796416/posts/Y33fXdX1xtV
Совершенно аналогичная ситуация была с бесплатным MBA в фейсбуке от какого-то английского университета. Количество просмотров при углублении в курс очень быстро снижалось — да и даже первые просмотрело децл.
Но думаю со временем все это будет развиваться, просто во первых для людей это очень новый формат, а во вторых просто интересующихся всегда на порядки больше чем тех кто готов реально учиться.
Я на AI записался сто лет назад но пропустил письмо в сентябре где надо было зарегиться — так что теперь могу только видео смотреть — впрочем времени свободного все равно задания делать думаю не нашел бы, я прочитал половину книжки и примерно представляю какого рода там задания.
Но думаю со временем все это будет развиваться, просто во первых для людей это очень новый формат, а во вторых просто интересующихся всегда на порядки больше чем тех кто готов реально учиться.
Я на AI записался сто лет назад но пропустил письмо в сентябре где надо было зарегиться — так что теперь могу только видео смотреть — впрочем времени свободного все равно задания делать думаю не нашел бы, я прочитал половину книжки и примерно представляю какого рода там задания.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
О бесплатном онлайн-образовании на примере Stanford AI Class