Stanford University: įdomiausi kursai, prieinami kiekvienam

| Lap 22, 2011 | Švietimas
Atnaujinimas: nauji dalykai! Ir su kiekvienu man darosi vis liūdniau – kad ir kaip stengčiausi, mano dienoje visgi tik 24 valandos. Ir nors dalis Stanford pasiūlymų man atrodo gana nuobodūs (va Information Theory pristatomąjį video teko prisiversti iki pabaigos pažiūrėti), visų norimų vistiek į savo tvarkaraštį nesutalpinsiu (gal keista ar kažką, bet anatomiją pastudijuoti būtų be proto įdomu). Iš kitos pusės, kiekvieną dieną laukdama naujo Stanford kurso jaučiuosi kaip vaikystėje pro langą žvalgydamasi Kalėdų Senelio. Tik čia tas Kalėdų Senelis tikras.
Atnaujinimas 2: įvykus šiokiam tokiam perversmui, Stanford kursai dabar siūlomi po Coursera kompanijos skėčiu. Dėstytojai tie patys, kursai taip pat, tačiau viskas atidėta bene mėnesiui. Yra gandų, kad Stanford panoro konkuruoti su MITx (kurie siūlo ne tik kursus, bet ir atviro kodo sistemą kitoms organizacijoms). Taip pat nuo Stanford atsiskyrė ir Artificial Intelligence dėstęs Sebastian Thrun, įkūręs Udacity, bei Steve Blank, panoręs nuosavo kurso, paremto kovą išeinančia knyga.

Stanford University nusprendė, kad jų eksperimentas (nemokami Machine LearningIntroduction to Databases ir Introduction to Artificial Intelligence online kursai), prasidėjęs šių metų spalį ir pritraukęs tūkstančius žmonių, pavyko. Praėjusią savaitę savo sėkmę universitetas pažymėjo pranešdamas apie bene 10 naujų dalykų, kuriuos galės studijuoti kiekvienas, turintis priėjimą prie interneto. Šį įrašą pradėjau Google+, tačiau Stanford University siūlant vis daugiau nemokamų paskaitų nusprendžiau, kad nuorodas į šiuos kursus verta turėti vienoje vietoje. Tad kaskart universitetui paskelbus apie dar vieną kursą, prasidėsiantį kitų metų sausį ar vasarį, jis atsiras ir čia.

Kursų forma

Prieš išvardinant visus kursus, turbūt reiktų trumpai užsiminti, kuo šie Stanford kursai skiriasi nuo šimtų paskaitų, patalpintų iTunes U ar prieinamų MIT OpenCourseWare. O skiriasi jie forma – ir todėl mokymosi rezultatu. Paimkim vieną iTunes U pavyzdį – nuostabų Programming Methodology kursą (puiki programa ir nepamirštamas dėstytojas Mehran Sahami). Tu gauni 28 paskaitas, trunkančias po 50 minučių, priėjimą prie daugelio dokumentų, naudojamų paskaitose (handouts, kodas ir panašiai). Mokaisi kada nori ir kiek nori. Programuoji kiek nori: iš pradžių turbūt uoliai darai viską, po kiek laiko supranti, kad dirbi vienas, kad krūvis šiek tiek per didelis, kad norisi daugiau žiūrėti ir mažiau programuoti ar atvirkščiai. Trumpai tariant, išmoksi arba labai daug, arba nieko, viskas priklausys nuo tavo valios, sugebėjimo susikaupti, rasti reikiamą medžiagą ir panašiai.

Naujų Stanford kursų forma kitokia. Užsiregistravęs turi sekti tvarkaraštį: paskaitų video įkeliami kas savaitę, peržiūrėjus video turi padaryti teorines ir praktines užduotis, kurso pabaigoje gali tikėtis egzamino. Paskaitos trunka po valandą ar dvi, tačiau kiekviena padalinta į neilgus (10-20 min.) filmukus pagal temas. Mokydamasis žinai ir jauti, kad tą patį visame pasauly daro tūkstančiai žmonių – kur užstrigus gali keliauti į forumą. Dar žinai, kad kursas nėra tik filmuotos paskaitos – kursas skirtas tau. Todėl video kokybė puiki, dėstytojai kalba į kamerą, siūlo sustabdyti video ir pagalvoti, o paskaitoje parašytą kodą su komentarais gali parsisiųsti. Tačiau svarbiausia dalis čia yra grįžtamasis ryšys. Dirbdamas su iTunes U paskaitomis, niekad nesužinosi, kur padarei klaidą. Net nesužinosi, ar klaidų išvis padarei. O naujieji kursai kiekvienai temai siūlo privalomus ir papildomus uždavinius, kuriuos gali daryti tol, kol temą išmoksti puikiai. Neteisingai ką atsakius, gauni trumpą paaiškinimą. Kiekvienąkart darant teorinius uždavinius, gali tikėtis kitokių klausimų. Panašiai ir su praktiniais uždaviniais – parašytą kodą patikrina kurso sistema, o bandydamas tiek kartų, kiek nori, gali ne tik surinkti maksimumą taškų, bet ir suprasti tai, ką galbūt praklausei paskaitose.

Informatika

Pirmieji plačiai prieinami Stanford kursai buvo tiesiogiai susiję su informatika. Tradicija tęsiasi – dauguma naujų pasiūlymų taip pat pradžiugins algoritmų, programavimo ir matematikos mėgėjus. Tačiau šįkart daugiau pasirinkimo bus ir tik pradedantiems domėtis kompiuteriais.

Computer Science 101

Neturintiems patirties su kompiuteriais, tačiau norintiems sužinoti, kas yra hardware, software ir computer code. Pradžia: 2012 kovas.

You know what I’ve heard? When the robot uprising goes down, you know what you wanna understand? Computer science, yeah.

Computer Science 101.

Computer Security

Kursas apie tai, kaip kurti saugias sistemas bei rašyti saugų kodą. Nagrinėjamos temos palies atminties saugumo trūkumus, interneto saugumą, mobilių platformų saugumą ir dar eilę dalykų. Kursas pasakos ne tik apie tai, kaip užtikrinti, kad tavo sukurtas produktas būtų saugus, bet ir kaip rasti saugumo skyles. Besidomintiems patartina būti susipažinus su C ir C++. Pradžia: 2012 kovas.

Our mode of operation usually is to come up with interesting new twists and how to break into systems, and then explain how to secure those systems afterwards.

Computer Security.

Computer Vision

Informatikos sritis, siekianti atkartoti žmogaus sugebėjimą suprasti ir atpažinti aplinkinį pasaulį naudojant regą. Kompiuterinė rega pritaikoma tokiose srityse kaip ranka rašytų tekstų analizė, žmogaus atpažinimas pagal jo veidą, robotika ir kt. Pradžia: 2012 m. kovas.

On completing this course a student would understand the key ideas behind the leading techniques for the main problems of computer vision – reconstruction, recognition and segmentation – and have a sense of what computers today can or can not do.

Computer Vision.

Cryptography

Daug matematikos, užtikrinančios informacijos saugumą. Pirma kurso dalis kalba apie shared secret keys, antrojoje gilinamasi į public keys. Pradžia: 2012 vasaris.

This course explains the inner workings of cryptographic primitives and how to correctly use them. Students will learn how to reason about the security of cryptographic constructions and how to apply this knowledge to real-world applications.

Cryptography.

Design and Analysis of Algorithms I

Algoritmų dizainas bei duomenų struktūros iš teorinės ir praktinės pusės. Žinoti kokią programavimo kalbą vertėtų. Pradžia: 2012 vasaris, trukmė: 5 savaitės.

How come QuickSort runs so fast? What can graph algorithms tell us about the structure of the Web and social networks? Did my 3rd-grade teacher explain only a suboptimal algorithm for multiplying two numbers?

Design and Analysis of Algorithms I.

Game Theory

Žaidimų teorijos pagrindai, dėstomi ekonomikos ir informatikos profesorių. Turbūt nemažai matematikos, bet skirta visiems besidomintiems. Pradžia: 2012 vasaris.

How could you begin to model eBay, Google keyword auctions, and peer to peer file-sharing networks, without accounting for the incentives of the people using them?

Game Theory.

Human-Computer Interfaces

Vartotojo sąsajos dizainas, įgyvendinimas ir įvertinimas. Prototipai + user testing + psichologija = draugiška ir natūrali vartotojo sąsaja. Atrodo, bus įdomu. Pradžia: 2012 vasaris.

In this course, you will learn how to design technologies that bring people joy, rather than frustration.

Human-Computer Interfaces.

Machine Learning

Iš patirties galiu pasakyti, kad kursas labai geras ir be proto įdomus. Nors dalykas gana sudėtingas (net pats paprasčiausias mašininio mokymosi algoritmas ant popieriaus atrodo gana griozdiškai), puikus dėstytojas ir aiški kurso struktūra užtikrina, kad jau programuodamas savo pirmą algoritmą didelių problemų neturėsi. Verčia galvoti (kai kurios formulės retkarčiais gali sukelti galvos sprogimą), užima bent 4-5 valandas per savaitę, tačiau verta su kaupu. Po mėnesio paskaitų jau mokėsi suprogramuoti neuroninį tinklą. O jam suveikus, pasitenkinimas savimi bus neišmatuojamas. Pradžia: 2012 vasaris, trukmė: 10 savaičių.

More importantly, you’ll learn about not only the theoretical underpinnings of learning, but also gain the practical know-how needed to quickly and powerfully apply these techniques to new problems.

Machine Learning.

Natural Language Processing

Be konkurencijos pats įdomiausias iš kursas. Trumpai tariant, kursas apie tai, kaip išmokyti kompiuterius suprasti žmonių kalbą: tokenization, teksto klasifikacija, sentimentų analizė, informacijos surinkimas, jos reikšmės išgavimas ir t.t. Pradžia: 2012 m. vasaris, trukmė: 8 savaitės.

Could you predict the stock market just by looking at how cheerful people are on Twitter?

Natural Language Processing.

Probabilistic Graphical Models

Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis, teorija ir praktika. Manęs dirbtinis intelektas neveža, bet šitas kursas turbūt bus ta trūkstama grandies dalis visiems, baigusiems Introduction to Artificial Intelligence. Pradžia: 2012 vasaris, trukmė: 10 savaičių.

While probability theory has existed since the 17th century, our ability to use it effectively on large problems involving many inter-related variables is fairly recent, and is due largely to the development of a framework known as Probabilistic Graphical Models (PGMs).

Probabilistic Graphical Models.

Software Engineering for Software as a Service

Iš aprašymų ir filmukų sunkiai apibūdinamas kursas: agile development + cloud computing + SaaS. Ir vienintelis, vedamas ne Stanford University, o UC Berkeley dėstytojų. Pradžia: 2012 vasario 20 d., trukmė: 8 savaitės.

Agile emphasizes user stories to validate customer requirements; test-driven development to reduce mistakes; biweekly iterations of new software releases; and velocity to measure progress.

Software Engineering for Software as a Service.

Verslumas

Be informatikos, Stanford siūlo ir porą verslumo kursų. Iš vienos pusės, čia turbūt pirmas žingsnis į didesnę kursų įvairovę ateityje. Iš kitos – technologijos šiandien yra ta sritis, kur nauji verslai dygsta greičiau nei bet kur kitur.

The Lean Launchpad

Startup’ų veterano Steve Blank kursas apie tai, ko reikia, kad puiki idėja taptų sėkmingu verslu. Pradžia: 2012 kovas.

This class is not about how to write a business plan. It’s not an exercise on how smart you are in a classroom, or how well you use the research library. The end result is not a PowerPoint slide deck for a VC presentation. Instead you will be getting your hands dirty talking to customers, partners, competitors, as you encounter the chaos and uncertainty of how a startup actually works.

Technology Entrepreneurship

Kaip pradėti sėkmingą verslą? Kuo skiriasi idėja nuo galimybės? Kaip surinkti gerą komandą? Pastaba: šio kurso Coursera sąraše nebėra, tačiau oficialiai apie jo nutraukimą paskelbta nebuvo.

This class mixes mentor-guided team projects, in-depth case studies, research on the entrepreneurial process, and the opportunity to network and ask questions of Silicon Valley’s top entrepreneurs and venture capitalists.

Inžinerija

Man visiškai nepažįstama sritis, tačiau nei vienas kursas nekelia neįmanomų reikalavimų, tad kiekvienas norintis gali, pavyzdžiui, apsišviesti žalių pastatų srityje.

Making Green Buildings

Kursas apie tai, kaip valdomi projektai, dirbantys su tvariais pastatais. Tvarūs pastatai – ne tik žali pastatai, pastatyti neteršiant aplinkos, bet ir sukurti įtraukiant bendruomenę. O tai reiškia visai kitokį projektų valdymą nei mes esame pripratę. Pradžia: 2012 vasaris.

Sustainable buildings do more for their users and they are built productively and with environmental and social sensitivity. This can only happen if everybody involved in making and using a building participates when their input is most useful and if the whole process is managed well.

Making Green Buildings.

Information Theory

Vienas teoriškiausių kursų, kuris, sako, turėtų būti įdomus studijuojantiems komunikacijas, mašininį mokymąsi, statistiką ir panašius dalykus. Vienas reikalavimų – būti pakankamai suaugusiam, kad galėtum išlaikyti motyvaciją net mokantis labai teorinius dalykus. Pradžia: 2012 kovas.

The intimate acquaintance that we will gain with measures of information and uncertainty – such as mutual information, entropy, and relative entropy – would be invaluable also for students, researchers, and practitioners in fields ranging from neuroscience to machine learning.

Gamtos mokslai

Kol kas gamtos mokslai reiškia tik mediciną, tačiau ką gali žinoti – gal už poros dienų paaiškės, kad Stanford mielai su pasauliu pasidalintų ir savo fizikos ar chemijos žiniomis.

Anatomy

Įspūdingai pagamintas video. Įspūdingos mokymo priemonės (virtualus skrodimo stalas!). Įspūdingas dėstytojas ([h]is two primary research interests include use of learning technologies and human augmentation). Apima nostalgija Deus Ex. Išties kursas apžvelgia ne pilną žmogaus anatomiją, o tik jos dalį (upper limb); jį baigus gali tikėtis dar poros kursų, kurie panašiu stiliumi pasakos apie kitas žmogaus anatomijos dalis. Nežinau, kaip tau, bet man smalsumas per kraštus liejasi. Pradžia: 2012 m. kovo 5 d.

Anyone studying or working in the healthcare area or collaborating with the medical field will find this course of immense value.

Anatomy.

Socialiniai mokslai

Dar viena plati tema, kurią Stanford nusprendė paliesti. Socialinių mokslų kursus internetu siūlyti turbūt daug sunkiau nei kokį mašininį mokymąsi. Visgi mašininiam mokymuisi svarbiausia algoritmai ir teisingas jų pritaikymas (t.y., algoritmus gali suprasti praleidus pakankamai laiko juos pritaikant ar tiesiog analizuojant), kai tuo tarpu socialinių mokslų supratimui daug svarbesnė yra diskusija.

Model Thinking

Kursas apie modelius, padedančius struktūrizuoti informaciją ir suprasti sudėtingus socialinius fenomenus. Čia apžvelgiami svarbiausi modeliai (pvz., paaiškinantys, kodėl vienos valstybės yra turtingesnės už kitas), į kiekvieną jų įsigilinama nagrinėjant technines modelio detales (matematikos tikrai prireiks). Pradžia: 2012 vasario 20 d.

Models improve our abilities to make accurate forecasts. They help us make better decisions and adopt more effective strategies. They even can improve our ability to design institutions and procedures.

Model Thinking.