Трехмесячные экспериментальные онлайн-курсы, проводимые профессорами Стенфордского университета, подошли к концу. Я прошел два из них: «Машинное обучение» (ML) с профессором Andrew NG и «Искусственный интеллект» (AI) от Себастьяна Трана и Питера Норвига (одновременно с ними шел третий курс по базам данных). Мне очень понравилось! Давайте я вкратце опишу свои впечатления.

Эти курсы отличаются других видеолекций, в изобилии выкладываемых ведущими университетами мира в Сеть, тем, что в них добавили тесты, практические упражнения и итоговую оценку (с симпатичными сертификатами). Это не только добавило соревновательности студентам, но и утрамбовало изучаемые предметы в мозги: обучение "с погружением" в разы эффективнее, чем простое прослушивание лекций.

Программы занятий были рассчитываны на два с небольшим месяца и разбиты по неделям: каждый понедельник ведущие курса выкладывали очередной набор лекций и домашних заданий.

Были отличия: курс по AI включал в себя промежуточный и итоговый экзамен (наборы задачек, на решение которых которых давался уикенд), а домашние задания (в форме таких же задачек-тестов) необходимо было выполнить в течение текущей недели: иначе результат аннулировался.

Курс по ML был более щадящим: тесты можно было проходить несколько раз, за опоздание снимали всего 20% балла, а экзаменов вовсе не было. Зато каждую неделю нам давали упражнения на программирование (в среде Octave, вариации на тему Matlab; в начале курса нас обучили синтаксису языка и работе со средой). После выполнения упражнений мы запускали специальную команду, наши решения проходили проверку на сервере и нам начисляли баллы.

Существенно разнилась и подача материала. Улыбчивый Andrew NG обстоятельно и неторопливо раскрывал одну тему за другой, объясняя каждую формулу, которая встречалась на пути. Людям с математическим образованием (мне, например) поначалу было скучно. В видеоплеере были кнопочки ускорения в 1.2 и в полтора раза; кнопки "Катапультировать лектора", часто рисуемой на партах в институтах, не было, но такого желания за всё время и не возникало.

Где-то на третьей-четвертой неделе я начал замечать, что из этих простых элементов профессор выстраивает связное повествование, приводящее к нетривиальным и мощным алгоритмам (например, тренировке нейронных сетей). В середине курса мы уже были способны написать (если быть честными, то дописать недостающие части) алгоритм тренировки нейронной сети и научить эту сеть распознавать цифры на картинках. Класс! С ходу бы я в этом ничего не понял.

В курсе AI приходилось понимать сходу. Матерые профессора каждую неделю погружали нас в новый раздел знаний и давали задания. Конечно, тесты и экзамены были простенькими (основную часть баллов я потерял от невнимательности), но лекторам не хватало времени ввести нас во все несвязанные темы, и часто сообщество выручало нас, публикуя ссылки на более детальные и внятные описания того или иного алгоритма из курса, помогающие разобраться с заданиями. Этот курс не выстроил в моей голове четкой системы знаний, но очень расширил кругозор: стало понятнее, какими подходами пользуются самые продвинутые ученые для решения прикладных задач искусственного интеллекта.

Некоторые студенты жаловались, что не могут разобрать рукописные формулы, но физтеховская закалка избавляет от такой проблемы.

Самой захватывающей была лекция, в которой Себастьян рассказывал об автомобилях-роботах. Оказалось, именно его команда построила роботомобили, победившие в соревнованиях по пустыне DARPA Grand Challenge, а затем и знаменитые самоуправляемые машины Google, уже накрутившие сотни тысяч километров по гражданским дорогам Калифорнии. Описание алгоритмов, используемых в такой машине, увлекает и ужасно мотивирует: такую штуку и представить себе сложно! Если интересно, посмотрите: первая и вторая части. После них я нагуглил другие выступления Себастьяна и с удовольствием послушал его подробные рассказы.

Программы курсов не соответствовали тем, что проходят студенты в Стенфорде: для нас их упростили. Это позволило оправдать ожидания большой части студентов: на курсы записались более сотни тысяч человек со всей планеты с самым разным уровнем подготовки. Для того, чтобы участники могли общаться и помогать друг другу, организаторы подняли специальные форумы. К сожалению, они оказались технологически самой слабой частью курса. На курсе AI предложили сразу три места: раздел на Reddit, специальный сайт aiqus и сервис вопросов-ответов от Google. Бегать между ними было крайне утомительно. На ML же форум был встроен в учебный сайт, но сортировал сообщения по набранным голосам участников (или по дате), без внятной каталогизации по темам, что также затрудняло поиск. Однако, студенты активно участвовали и помогали друг другу: в том числе и мне очень помогли их советы.

Сами видеоролики с лекциями в курсе по AI были выложены на Youtube, но дополнены закрепляющими тестами на собственной технологии (доступными только при проигрывании роликов на сайте курса). Курс ML использовал собственный видеоплеер со встроенными тестами. Это не позволило проходить курс на iPad (для полноценной работы нужен Flash), но видеолекции я смотрел на мобильном устройстве без особых проблем.

На каждый курс требовалось по два-три часа погружения в неделю. Погружения - значит, никаких отвлекающих дел и разговоров: моя производительность падает до нуля при периодической потере концентрации. С отвлечениями выходило еще больше времени, конечно. Надо сказать, что в жизни я терпеть не могу видеоролики и предпочитаю читать текст: на курсах я впервые смог осилить такой объем видео без отвращения.

В результате я отлично провел время: вспомнил немного институтской математики, узнал основы множества современных методов анализа данных, научился применять некоторые из них, поверил в будущее самоходных автомобилей и получил впечатляющий опыт онлайн-образования. Получилось! Спасибо огромное всем, кто делал эти курсы.

Надеюсь, вы мне завидуете? Если да, то скорее записывайтесь на новые курсы, которые начнутся с января. Andrew Ng, например, повторит курс по машинному обучению. Я проходил всё на английском, но энтузиасты переводят субтитры на русский, поэтому вполне возможно пройти обучение без уверенного знания терминологии. А в ЖЖ у avva другие русскоязычные участники курсов обмениваются впечатлениями. Вот и ещё одно отличное описание от прошедшего эти курсы.

PS: Кстати, некоторым отличникам курса по искусственному интеллекту разослали письмо с предложением помощи в трудоустройстве в Долине! Умные люди всем нужны. Обольщаться на этот счет заранее, впрочем, не стоит: письмо отправили не всем отличникам (выбирали по непонятному народу критерию).

Поделиться