Одна лекция идет минимум два с половиной часа! Честно, через 40 минут устал просто сидеть и слушать, так что, ИМХО, курс не для онлайн-просмотра совсем.
Хотя есть моменты, которые реально интересно послушать.
И все же, если давать такому(или подобному) курсу жизнь «в массы» в виде online, то на мой взгляд стоит разбить каждую лекцию на куски и из них сделать, к примеру, одну учебную неделю курсов.
А вообще, я лишь только «за», что бы было хотя бы несколько действительно хороших курсов по С++! (а то всяких питонов там уже куча несусветная, не в обиду питону, конечно)
Интересно услышать комментарий от автора по поводу того, как ему обучение в Иннополисе.
Потому как университет достаточно новый, а вот отзывы о нем не всегда положительные…
Очень жду вторую статью про сраанение систем обучения, да и вообще описания обучения в Эстонии!
За эту статью так же большое спасибо!!! Хотя лично пока и не пробовал и не могу сказать со 100% увереностью, но по описанию все действительно не так уж и супер сложно (как кажется).
Интересный противовес — запустили программу для участия только в странах ЕС.
С учетом того, сколько человек принимает участие в GSoC НЕ из ЕС, эта программа выглядит немного ущербно :(
Спасибо за такие интересные интервью! Очень радует, когда появляется статья, связанная с олимпиадниками\олимпиадным программирование.
p.s. сам по немного олимпиадами занимался в лицейские годы, вот думаю в ВУЗе продолжить, как раз есть мотивация прочитать Кормена (на наглядном примере)
Может не совсем по топику, но по R есть классный курс на Coursera: www.coursera.org/course/rprog
Там рассказываются основы языка, но как раз все то, что надо знать для ML
Ну не знаю, не знаю… вполне возможно, что такого рода IDE действительно хороша для совсем новеньких в программировании…
Хотя если, к примеру, говорить про туже Java, то есть ну просто огромнейшее количество различного рода литературы, манов, статей. Тем более, что для вопросов существует поисковик и всегда в строке гугла можно написать «create hello world project ».
Сейчас еще и куча курсов появилась (сам так джаву учил, по видеоурокам), есть и на русском. Чего только один Хекслет стоит (простите за пиар, но мне курс реально понравился!).
Так что я все понимаю, и новичок — это новичок, для него многие на первый взгляд «очевидности» совсем могут быть не очевидными, но не стоит прям так сильно «упрощать» себе жизнь, ИМХО.
Но можно же объеденить оба подхода — для начала сделать, к примеру, на 10 дней полную бесплатную версию софта (trial), затем, после истечения срока, предложить вариант перейти либо на free-версию продукта, ограниченную в функционале, либо же приобрести full версию.
«И волки сыты, и овцы целы» как говорится.
«Но как смелый и опытный айтишник, когда-то в прошлом хакающий визуально в Hex-редакторе управление игрой под MSDOS, я смело вошел в одну из них для приобретения практического опыта, где мой энтузиазм угас при виде двух страниц текста с параметрами и опциями команды.»
Очень хорошая статья, ровно как и перевод, за что спасибо сразу двум (как минимум) людям. Жаль, не могу плюсик поставить :(
p.s. как раз устроился в один стартап и впервые столкнулся со многим, что описано в статье. К примеру, что процесс (т.е. само программирование) никому кроме тебя не нужно — нужен лишь финал процесса, т.е. результат. И всем пофиг, как ты его получил.
Может просто давайте каждый будет делать так, как он считает нужным? Мы же не стекла в магазине бьем (т.е. никому не мешаем). Кто-то хочет слушать ее в фоне — пускай! Кто-то любит музыкой насладиться — отлично!
Не вижу причин создавать по N топиков с целью обсуждения «мне нравится черное, ты не прав! Нет, это ты не прав — белое куда лучше», ИМХО
Ну как минимум многопоточности точно не будет. Возможно, лишь только ускорение работы некоторых отдельных участков, к которым будет прирощены дополнительные части мозга.
Так как память устроена не совсем как хранилище данных, а более похожа на кучу одновременно запущенных процессов, то возможно отсюда последует что, к примеру, изучая какой-то язык мы сможем быстрее выучить(!) базу слов, синтаксис, семантику. Но опять же — без постоянного повторения и практики даже 100k «срощеных» мозгов не смогут сделать более качественным перевод из краткосрочной памяти в долгосрочную.
Да. Но мы же не живем в мире 7-10 летней давности! Мы живем в нынешних реалиях, а правда такова — учеба (не в смысле только учебы в универе, а знания которые необходимы для профессии и саморазвитие) сейчас почти никому не интересно. Но это уже отдельный разговор нового топика.
Я писал про то, что нужно либо давать нормальных преподавателей с нормальными подходами, либо вообще не давать ее и не изучать в универе, все равно если она в жизни и пригодится в коем-то виде — сам все изучишь.
Согласен, и даже более того — нормальный уровень преподавания примут единицы!
Но если взять общеизвестный закон Парето и применить его к любому социуму ( в нашем случае — к потоку у которого будет вестись философия), то в нем 20 % (и меньше) — это те, кто что-то делают и учатся, а остальные… ну вы поняли.
Так и везде. Сколько не учусь, общаюсь с другими студентами — редко, когда кол-во умных и стремящихся людей превышает 3-5 человек в группе из 20.
Но ведь это же не значит, что препод должен быть некомпетентным в способе обучения!
«К сожалению, их часто ужасно преподают, что отнюдь не прибавляют им популярности; но мы же с вами говорим о самой идее, верно?»
Нет, мы либо говорим об идее и тогда не трогаем реализацию, либо говорим про НОРМАЛЬНУЮ реализацию курса литературы\языка\философии\экологии, где препод не требует с тебя 30 стр реферата, написанного ОТ РУКИ на пять, а дает действительно нормальное задание, развивающее твой кругозор.
Был как на самом мероприятии, так и на докладе. Честно, ничего нового не услышал, доклад был скорее на тему «вот есть такая штука, как машинное обучение, вот есть такие-то виды ML, алгоритмы; вот мы ее используем в таких-то продуктах, она нам принесла такие-то дивиденды». Тем более, что материал такого рода попытались пояснить аудитории буквально за 40 минут.
Понимаю, что данного рода конференция не предназначена для раскрытия каких-то деталей выбранной темы, но хотя бы можно было взять и более подробно рассмотреть ML, хотя бы на примере тех же продуктов компании.
ИМХО, но доклады на темы, которые содержат в себе достаточное кол-во математики и прочего не сильно вписываются в конференцию данного формата. Тут либо более глубоко рассматривать надо что-то на конкретном примере (тогда становится реально понятно, какие бенефиты от ML), либо вообще не рассматривать.
Хотя есть моменты, которые реально интересно послушать.
И все же, если давать такому(или подобному) курсу жизнь «в массы» в виде online, то на мой взгляд стоит разбить каждую лекцию на куски и из них сделать, к примеру, одну учебную неделю курсов.
А вообще, я лишь только «за», что бы было хотя бы несколько действительно хороших курсов по С++! (а то всяких питонов там уже куча несусветная, не в обиду питону, конечно)
Потому как университет достаточно новый, а вот отзывы о нем не всегда положительные…
За эту статью так же большое спасибо!!! Хотя лично пока и не пробовал и не могу сказать со 100% увереностью, но по описанию все действительно не так уж и супер сложно (как кажется).
С учетом того, сколько человек принимает участие в GSoC НЕ из ЕС, эта программа выглядит немного ущербно :(
p.s. сам по немного олимпиадами занимался в лицейские годы, вот думаю в ВУЗе продолжить, как раз есть мотивация прочитать Кормена (на наглядном примере)
Ждем улучшений :-)
Там рассказываются основы языка, но как раз все то, что надо знать для ML
Хотя если, к примеру, говорить про туже Java, то есть ну просто огромнейшее количество различного рода литературы, манов, статей. Тем более, что для вопросов существует поисковик и всегда в строке гугла можно написать «create hello world project ».
Сейчас еще и куча курсов появилась (сам так джаву учил, по видеоурокам), есть и на русском. Чего только один Хекслет стоит (простите за пиар, но мне курс реально понравился!).
Так что я все понимаю, и новичок — это новичок, для него многие на первый взгляд «очевидности» совсем могут быть не очевидными, но не стоит прям так сильно «упрощать» себе жизнь, ИМХО.
«И волки сыты, и овцы целы» как говорится.
Это толсто или очень?!
p.s. как раз устроился в один стартап и впервые столкнулся со многим, что описано в статье. К примеру, что процесс (т.е. само программирование) никому кроме тебя не нужно — нужен лишь финал процесса, т.е. результат. И всем пофиг, как ты его получил.
Не вижу причин создавать по N топиков с целью обсуждения «мне нравится черное, ты не прав! Нет, это ты не прав — белое куда лучше», ИМХО
Так как память устроена не совсем как хранилище данных, а более похожа на кучу одновременно запущенных процессов, то возможно отсюда последует что, к примеру, изучая какой-то язык мы сможем быстрее выучить(!) базу слов, синтаксис, семантику. Но опять же — без постоянного повторения и практики даже 100k «срощеных» мозгов не смогут сделать более качественным перевод из краткосрочной памяти в долгосрочную.
Я писал про то, что нужно либо давать нормальных преподавателей с нормальными подходами, либо вообще не давать ее и не изучать в универе, все равно если она в жизни и пригодится в коем-то виде — сам все изучишь.
Но если взять общеизвестный закон Парето и применить его к любому социуму ( в нашем случае — к потоку у которого будет вестись философия), то в нем 20 % (и меньше) — это те, кто что-то делают и учатся, а остальные… ну вы поняли.
Так и везде. Сколько не учусь, общаюсь с другими студентами — редко, когда кол-во умных и стремящихся людей превышает 3-5 человек в группе из 20.
Но ведь это же не значит, что препод должен быть некомпетентным в способе обучения!
Нет, мы либо говорим об идее и тогда не трогаем реализацию, либо говорим про НОРМАЛЬНУЮ реализацию курса литературы\языка\философии\экологии, где препод не требует с тебя 30 стр реферата, написанного ОТ РУКИ на пять, а дает действительно нормальное задание, развивающее твой кругозор.
Понимаю, что данного рода конференция не предназначена для раскрытия каких-то деталей выбранной темы, но хотя бы можно было взять и более подробно рассмотреть ML, хотя бы на примере тех же продуктов компании.
ИМХО, но доклады на темы, которые содержат в себе достаточное кол-во математики и прочего не сильно вписываются в конференцию данного формата. Тут либо более глубоко рассматривать надо что-то на конкретном примере (тогда становится реально понятно, какие бенефиты от ML), либо вообще не рассматривать.