Записался на AI, докликал его до конца. Были бы все домашние задания как последнее (optional NLP) вместо арифметики -- получился бы вообще отличный поверхностный курс, но и так здорово, по-моему. В следующем семестре возьму ML.

Edited at 2011-12-16 20:08 (UTC)

А я курс баз данных прошел. Лектор был очень толковый и приятный, лекции были с юмором и слушались с удовольствием.
Удачно были построены задачки на программирование: можно было тестировать прямо на их сервере, пока не получишь правильный ответ.
В целом доволен, буду углубляться.

Спасибо за наводку.

я записался на AI и ML, ML прошел до конца, AI бросил через три недели - мне он показался очень плохо, небрежно сделанным, особенно на фоне отличного и продуманного ML.
запишусь наверное на NLP и теорию игр, может быть еще на анатомию.

Мне понравилась идея анатомии, но потом я увидел мелким шрифтом написанное, что весь курс будет про руки (upper limbs), а не все тело, и решил, что этого как-то мало.

Но сама идея мне так понравилась, что я размышляю насчет начать слушать вот эти лекции: http://academicearth.org/courses/general-human-anatomy.

записался на ML, SaaS, Computer Security.
может, еще что-то добавлю.

Записался на новый сезон на Natural Language Processing - спасибо за наводку!

бросил АИ после второй лекции (не записался бы вовсе, если бы вовремя заметил, что курс - undergrad level).

Прошёл весь ML, кроме последних лекций этой недели, за которые возьмусь сегодня или завтра. Почему-то на этой неделе так и не было программистского задания.

"Concretely"

Записался на оба, прошел оба, счас доделываю final по AI. Ощущения/выводы совпадают с вашими. Добавлю, что курс Ng вызвал почти восторг, в то время как AI очень раздражал перепадами между школьной математикой и алгоритмами, сформулированными так расплывчато, что невозможно было представить в голове их код без того, чтобы дополнительно лезть в гугл за информацией.

К концу курсов для самоконтроля задал себе вопрос: могу ли я сейчас без подсказок реализовать на бумаге алгоритмы из этих курсов? Попробовал некоторые: получается, что для ML я все помню и более-менее понимаю (ну, нужна подсказка для backpropagation в нейронных сетях), а вот AI - практически пустое место, ни о каком четком понимании (чтобы взять и написать код), к сожалению речи не идет. Понятно, что это дело в первую очередь обучающегося - взять знания, но все же...

Дальше записался на NLP и графические вероятностные модели.

такие же впечатления про эти курсы... я думаю, что у ML закрепление лучше за счет возможности повторения в случае делания ошибок. Ну и программные задания тоже помогают...

Я проходил все 3 курса. Узнал о них, кстати, из вашего поста.

Andrew Ng. на мой взгляд великолепно объясняет. Местами он разжевывает совсем элементарные вещи. Но зато все понятно.

AI тоже замечательный курс. Правда, что удивительно, мне довольно трудно было понимать материал у Питера Норвига. Зато Себэстиан Тран рассказывал свою часть материала очень доходчиво.
Задания были очень простые. Думаю, они так и планировали. Их задачей было донести широкими мазками что есть в AI без углубления в детали. Вроде, у них получилось.

Курс DB был немного неинтересный. В нем касались очень многих технологий. Грубо говоря на каждом занятии кучу нового синтаксиса нужно было запоминать (там всякие XPath, XQuery и прочее). Но все они рассматривались поверхностно. Хотя там и были упражнения, и даже задания на написание запросов (SQL например), этого было недостаточно, чтобы хорошо освоить предмет. Но это то, что нужно, чтобы получить первое общее представление о том, какие технологии вообще есть.
Себя бы я точно сам никогда бы не усадил все это учить. А теперь хотя бы знаю, какие технологии есть и как они примерно работают. С этими широкими знаниями уже легче делать выбор, куда углубляться.
Курс вела Jennifer Widom. Мне как она объясняла материал тоже не очень понравилось. Мне казалось, что она опускала какие-то важные моменты для понимания, но тратила много времени на какую-то ерунду, постоянно что-то рисовала на доске, было все исписано, но обще картины не складывалось, и оставалось много вопросов. Во всяком случае такого комплексного подхода как у Andrew Ng у нее не было (он с разных ракурсов старался одно и то же объяснить, и если где-то что-то непонятно было, то на 2-3 подходе освещения с другой стороны это прояснялось). Она потом сказала на одном из Screen-side чатов, что видеолекций недостаточно, и нужно читать дополнительный материал самостоятельно. Но это на мой взгляд вообще странно, т.к. тогда можно было бы и в лекциях сказать, что то-то и то-то на самостоятельную проработку, а не оставлять учеников самих догадываться, чтобы еще подучить.

По поводу новых курсов.
Я думаю, запишусь вначале на все интересные.
Разумеется, все проходить просто физически невозможно.
Поэтому потом просто выберу наиболее интересные и где по моим ощущениям лучше всего объясняют (это тоже очень важно). Также просто останется доступ к материалам курсов, от которых откажусь.
Хотя, здесь конечно важен фактор регулярного контроля. И наличие материала еще совсем не говорит о том, что я к нему притронусь когда-нибудь.

Ну не знаю, я остался лекциями профессора Видом вполне доволен. Она не особо разжевывала и рассказывала достаточно быстро об'емный материал, но останавливая видео и внимательно анализируя программы, можно было легко все понять. По крайней мере все упражнения и тесты я делал без проблем, без всякого дополнительного чтения, твердо ориентируясь на лекционный видеоматериал.

Теперь довольно уверенно, на базовом уровне владею SQL. Совсем немало.

Кстати, я сравнивал лекции с программой для стэнфордских студентов: практически то же самое, за исключением того, что в конце курса они делают большой проект для баз данных на языке PHP, который параллельно проходят.

Записывалась на AI, а о существовании других курсов узнала только в середине семестра, о чем очень сожалею - взяла бы оба курса и, возможно, бросила бы AI.

Вообще говоря, полностью согласна с Вами: вначале была разочарована, показалось, что слишком легко, потом решила, что, было бы сложнее - ничего бы не успела. Сейчас тоже дописываю экзамен.

В целом было интересно, в следующем году еще что-нибудь пройду.

На ML и AI сначала записался, потому что заинтриговала идея, но потом понял, что на самом деле мне эти области не интересны и я могу потратить это время на изучение чего-то более интересного.

Сейчас записываюсь на NLP и Computer security. На этот раз надеюсь дойти до конца :)

Кстати, один из лекторов Computer security -- John C. Mitchell -- большой специалист в области языков программирования. Его "Foundations for Programming Languages" -- библия в этой области.

Сдал AI полчаса назад.
Наверное, соглашусь с теми, кто не доволен лекциями Питера Норвига. Мне кажется, он скорее учёный, чем лектор.
Целостной картины у меня в голове не получилось, к сожалению.

Спасибо за ссылки на MIT и Khanacademy. Выглядят очень заманчиво.

Записался на advanced, честно делал все задания, завтра-послезавтра сдам последнюю часть. Попробую кое-какие идеи из курса предложить начальству для реализации.
На следующий семестр записался на Probabilistic Graphical Models и на Cryptography, возможно, оставлю только один из них.

Прошел Advanced Track по Machine Learning. Исключительно понравилось: лектор, разнообразие тем, домашние задания, качество кода в Matlab'е.
На AI тоже записался, но быстро ретировался, настолько мне не нравилось как читались лекции, и, неожиданно, очень мешали перескоки в видео, когда лектор медленно начинает писать строчку и вдруг она появляется полностью.
Наверное, возьму 2 курса из Probabilistic Graphical Models, Computer Security или Natural Language Processing.

Интересно - я неоднократно встречал жалобы именно на этот аспект курса AI, про секундные перескоки в видео. Я это отметил, но не могу сказать, что мне это серьезно мешало.