typedef

А я ведь тоже их осилил, и даже получил 98.1% за AI, завидуйте! Коллеги-блоггеры, к счастью, все уже написали за меня, так что кто интересуется темой, наверняка уже в курсе. Я добавлю только немного личных ощущений.

ML Class близок к идеалу. Именно таким должен быть настоящий учебный курс — невероятно простым, невыносимо нудным, но при этом дающим твердое понимание того, что происходит и как это работает. Рижским бальзамом на душу льются слова Andrew Ng: «Если вы это не понимаете, не переживайте, сейчас я расскажу, поймете» или «Если вы это не понимаете, не переживайте, я тоже не понимаю, это вам не нужно«. Ну и прочие подобные высказывания и шутки вроде «Если вы эксперт в линейной алгебре и знаете, что такое собственные вектора, то …» доставляют. Столько студентов сразу почувствовали себя экспертами в линейной алгебре! Отдельная благодарность за возможность ускорить лекции в 1.2 и 1.5 раза.

AI Class имеет гораздо больший охват материала, но при этом он менее проработанный. Куча несогласованной терминологии, много недосказанного, вопросы иногда расплывчаты и имеют слабое отношение к тексту. Постоянно происходят какие-то технические накладки, то сроки отодвигаются, то публикуются уточнения к вопросам, то еще какая напасть. Это не говоря уже об очаровательном немецком акценте Prof. Sebastian Thrun, которого я, в отличие от ускоренного Andrew Ng, понимал только процентов на 95 — некоторые фразы не могли понять даже native speakers. Но, несмотря на все недостатки, получился очень неплохой обзорный курс.

Оба курса я изучал в обстановке, приближенной к боевой. У меня было на них действительно очень мало времени, и я искал любую возможность его экономить. Это, конечно, сказалось на глубине обучения.

В целом нисколько не жалею, но курсы будущего семестра — разве что в пассивном режиме посмотрю.