Uniwersytet Stanford prowadzi bardzo sympatyczny eksperyment – udostępnia niektóre wykłady online wszystkim zainteresowanym. Naprawdę niezła okazja do uzupełnienia czy odświeżenia wiedzy.
Artykuł piszę głównie po to, by zareklamować inicjatywę i zwrócić uwagę na cykle rozpoczynające się w styczniu przyszłego roku, ale najpierw krótko przedstawię, jak cała rzecz wygląda w praktyce.
Jak to wygląda
Słucham obecnie ai-class – przeglądowego wykładu na temat technik i zastosowań sztucznej inteligencji.
Kurs trwa semestr (obecny zaczął się od początku października a skończy w grudniu).
Raz w tygodniu (w poniedziałek) pojawiają się w sieci dwa nowe wykłady, których należy wysłuchać, a także uzupełniająca je praca domowa.
Każdy wykład ma formę sekwencji nagrań wideo (od kilkunastu do ok. 30 filmików, każdy długości 1-5 minut). Słuchamy głosu wykładowcy oglądając zarazem uzupełniające notatki, wrażenie jest zbliżone do śledzenia normalnego wykładu i notatek na tablicy – tyle że można w razie potrzeby zastopować czy powtórzyć nagranie.
Wszystkie te fragmenty są dość dobrze poetykietowane dzięki czemu można łatwo odnaleźć materiał potrzebny do powtórki. Dodatkowo aplikacja kursowa oznacza (zielonymi ptaszkami) przerobiony (wysłuchany w całości) materiał.
Wykłady często są przerywane pytaniami odnoszącymi się do właśnie omawianego tematu (czasem są to proste pytania testowe, czasem rachunki właśnie omówionym sposobem). W spisie treści fragmenty zakończone pytaniami są oznaczone znakami zapytania.
Po udzieleniu odpowiedzi program wyświetla informację, czy była poprawna, czy nie, pozwala spróbować ponownie a także obejrzeć uzupełniający filmik z objaśnieniem wykładowcy (najczęściej prezentacja sposobu przeprowadzenia rachunku). Jest też prowadzona statystyka udanych/nieudanych odpowiedzi ale nie ma znaczenia dla oceny.
Wykładów można słuchać w dowolnie wybranym czasie tak w ciągu właściwego tygodnia, jak później (nadal sa dostępne wszystkie nagrania od początku kursu) ale…
… ale uzupełniającą pracę domową trzeba wykonać w nieprzekraczalnym terminie do następnego poniedziałku (co wymusza utrzymywanie tempa). Praca domowa to seria pytań podobnych do tych zadawanych w trakcie wykładów – krótki filmik wideo z treścią pytania i prosty formularz, na którym należy wpisać lub zaznaczyć odpowiedź. Jedyną różnicą jest brak natychmiastowej informacji, czy wynik jest poprawny – program po prostu zapisuje odpowiedzi (można je zresztą później poprawiać – aż do deadline).
Po upłynięciu terminu pojawia się informacja, czy odpowiedzi były poprawne, czy nie, a także filmiki z firmowymi odpowiedziami.
Wreszcie, w środku semestru ma miejsce egzamin pomocniczy a na koniec – egzamin końcowy. Mają formę identyczną jak prace domowe, tylko czas na realizację jest krótszy (zadania pojawiają się w nocy z piątku na sobotę, na rozwiązanie mamy 72 godziny) a materiał obejmuje zagadnienia z wielu wykładów.
Łączne efekty prac domowych i egzaminów można oglądać na formatce postępu nauki.
Moje odczucia
Oceniam, że wykład jest dla mnie autentycznie wartościowy – częściowo pozwala mi odświeżyć dawno nie używaną wiedzę, częściowo wprowadza techniki, których dotychczas poznać lub nauczyć się nie miałem okazji. Może trochę za dużo czasu zajmują repetycje z podstaw rachunku prawdopodobieństwa (twierdzenie Bayesa w co drugim rozwiązywanym zadaniu…) a niektóre interesujące algorytmy są omawiane trochę zbyt zdawkowo ale w sytuacji, gdy wykładowcom trudno zakładać konkretny poziom wiedzy uczestników, jest to dość zrozumiałe.
Forma nagrań jest przyjemna w odbiorze, choć niestety mocno absorbująca czasowo – każdy wykład zajmuje mi od 2 do 4 godzin (zależnie od ilości zadań, pracochłonności ich rozwiązywania i ilości fragmentów, które decyduję się powtórzyć czy dla których robię notatki), praca domowa to też co najmniej godzina, łącznie oznacza to zajęte 2-3 wieczory tygodniowo.
Na pewno udane są zadania (i te w trakcie wykładów, i prace domowe) – w większości nie są trudne ale wymagają utrzymania uwagi i praktycznego przećwiczenia rozmaitych omawianych rachunków.
Jedyną rzeczą której mi naprawdę brakuje są jakieś oficjalne notatki (kompendium definicji i wzorów).
Ogólnie – wykład uniwersytecki na naprawdę przyzwoitym poziomie, na pewno wart zainwestowanego czasu.
Przyszły semestr
Od stycznia rusza cała seria dalszych wykładów, prowadzonych na podobnej zasadzie. Kilka to okolice sztucznej inteligencji:
-
Machine Learning (kolejna edycja, wykład jest też prowadzony teraz),
Jest trochę klasycznej informatyki:
Mamy wykład o używalności i projektowaniu interfejsu aplikacji:
Jest programowanie w Ruby z użyciem usług sieciowych:
I wreszcie coś dla bardziej początkujących:
Kilka wykładów zapowiada się całkiem interesująco (mnie kusi zwłaszcza Machine Learning) i w miarę wolnego czasu (dla pracującej osoby jeden wykład jest mocno obciążający a dwa to chyba już maksimum) warto skorzystać…
RSS
Feedly
Email
Subskrybuj
