Я собирался написать про свои впечатления об обоих курсах, но Lev Walkin меня опередил отличных постом в своем журнале. Мои впечатления полностью совпадают с тем, что он написал - возможность получения немедленного feedback на ML-курсе, позволила гораздо лучше запомнить материал по сравнению с тем что давали на AI. Но стоит отметить, что AI тоже не прошел даром - обзорные лекции по разным темам дали возможность на них посмотреть чуть ближе, и понять что из них будет интересно и применимо.
Оба курса были также хорошей возможностью чуть лучше сконцентрироваться на определенных темах, поскольку домашние работы надо было выполнять в срок. Плюс это дало возможность наконец-то почитать давно купленные книги, например, Artificial Intelligence: A Modern Approach (у меня 2-е, русское издание), купленное много лет назад, и иногда доставаемое с полки для чтения какой-то главы :-)
А в конце января, начнется новая серия курсов, я скорее всего возьму только один - Natural Language Processing (так что я достану из загашников еще пару книжек :-), хотя хочется взять половину из новых курсов, даже 2 курса одновременно - это достаточно затратно по времени, так что буду надеяться что все курсы будут оставаться в открытом доступе и в дальнейшем (по крайней мере, курс по ML будет повторен и в новом семестре).
3 комментария:
Алекс, вроде у Льва не совсем Walking фамилия :)
Вот что автопилот-то творит! ;-)
Я пожалуй соглашусь, но стоит отметить, что ai-class - это обучение в "ширину" а ml-class - в "глубину", отсюда такая разница. В ai-class не просто объясняли материал, вместо этого, в каждом квизе нам предлагали провести мини-исследование, а потом уже сравнить свой результат. Мне кажется это позволяет лучше запомнить материал. В общем, для обучения в ai-class важны не домашки, а квизы, а фидбэк у квизов - мгновенный.
Отправить комментарий