Сегодня я хотел бы начать серию заметок, в которых даётся обзор различных курсов на прекрасном образовательном ресурсе Coursera, про который не слышал, мне кажется, только лишь глухой аутист. С начала 2012 года я систематически прохожу на этом сайте различные интересные курсы, и с тех пор у меня накопилось предостаточно материала, чтобы поделиться им с почтеннейшей публикой. Надеюсь, что эта серия заметок будет полезна всем, кто хочет продолжать продвигать свой уровень образования.
Сегодня я расскажу про первые пять курсов, которые были прослушаны мною с начала 2012 года по его середину. Вот они:
Если кто-то заинтересовался хотя бы одним из перечисленных курсов, то добро пожаловать под кат.
Описание курсов
Исповедуя системный подход (наше всё), ниже приведу единообразное описание перечисленных курсов, которое будет включить в себя ссылку на страницу курса (впрочем, ссылки и так уже были, но ничего :), фамилии лекторов, университет, дату старта и количество недель, примерные научные направления, объём лекций в неделю.
Также будут даны оценки сложности и языка, которые выражаются числом от 1 до 5. Сложность 1 обозначает, что даже школьник начальных классов, если бы говорил по-английски, смог бы понять курс. Сложность 5 обозначает, что в курсе преподаётся жёсткий матан и прочая теория категорий, надо иметь достаточные знания по смежным темам, а предварительные требования к слушателям довольно высоки. Оценка языка обозначает немного иное: 5 — лектор говорит очень понятно, выражает свои мысли простыми фразами, достаточно медленно и раздельно; 1 — лектора практически не понятно, бормочет что-то там себе под нос.
Кроме всего прочего в описании курсов указывается, есть ли в составе курса программирование, и если есть, то на каком языке. Описание курса показывает моё отношение к прослушанному в кратком выражении. Ну и описание процедуры сертификации тоже даётся — несмотря на то, что многие англоязычные слушатели впадают в ханжество и начинают на форумах бубнить, что они прослушивают курс ради знаний, я не устаю повторять, что я прослушиваю курсы ради знаний и сертификатов.
Под конец я даю ссылку на интеллект-карту, описывающую курс, свою полученную оценку (она выделена полужирным начертанием, если я получил сертификат) и ссылки на дополнительные материалы, если таковые имеются.
Итак, начнём…
Model Thinking
- Лектор: Скотт Пейдж.
- Университет: Университет Мичигана.
- Старт: Февраль 2012.
- Количество недель: 10.
- Научные направления: Экономика и финансы, Гуманитарные науки.
- Объём лекций в неделю: 2 блока лекций (2 темы) по 1 часу.
- Сложность: 3.
- Язык: 4.
- Программирование: нет.
- Описание: Довольно занятный курс, в котором по верхам рассмотрено очень много математических и иных моделей различных процессов, которые можно наблюдать повсюду вокруг нас. Основной упор сделан на экономическое применение этих моделей, однако курс позиционируется как общеобразовательный и развивающий кругозор. Рекомендуется к прослушиванию всем специалистам в области информатики и компьютерных наук именно для расширения знаний о том, какие модели есть в мире. Впрочем, слушать с осторожностью, поскольку в некоторых темах лектор сам «плавает».
- Процедура сертификации: Очень похоже на то, что на этом курсе (он был один из первых) ребята с Coursera отрабатывали процедуру подсчёта оценок. В результате каждую неделю на тесты отводилось разное количество попыток, сами тесты стоили разное количество очков, а общая сумма нигде не считалась. Тесты можно было сдавать несколько раз подряд, при этом ответы не менялись, так что можно было подбирать. В итоге, сертификаты получили все, кто проходил тесты.
- Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Model Thinking.
- Полученная оценка: 90,00 %.
- Дополнительные материалы: Список моделей, рассматривавшихся в курсе Model Thinking.
Natural Language Processing
- Лекторы: Дэн Юрафски, Кристофер Мэннинг.
- Университет: Стенфордский университет.
- Старт: Март 2012.
- Количество недель: 8.
- Научные направления: CS: Искусственный интеллект.
- Объём лекций в неделю: 2 блока лекций (2 темы) по 1.5 — 2 часа.
- Сложность: 4.
- Язык: 4.
- Программирование: Java или Python.
- Описание: Слегка поверхностное введение в теорию обработки естественного языка, в котором рассматриваются некоторые темы, которые к, собственно, обработке естественного языка имеет опосредованное отношение. Чуть ли не половину курса занимает обсуждение всяких N-грамм, вероятностных алгоритмов и регулярных выражений. Есть описание некоторых методов решения частных задач, лежащих в области обработки ЕЯ, однако темы морфологического, синтаксического, семантического и прагматического анализа практически не раскрыты. К тому же, речь идёт только об английском языке, а его анализ основан на совершенно иных методах, нежели анализ русского языка. Курс рекомендован к прослушиванию, но надо иметь в виду всё вышесказанное.
- Процедура сертификации: Для того чтобы получить сертификат об окончании курса, было необходимо выполнить 8 домашних заданий, каждое из которых вносило 3.5 % окончательной оценки, а также выполнить 8 упражнений на программирование (на языке Java или Python), каждое из которых вносило 9 % в финальную оценку. Задачи на программирование были не такие уж и сложные, так что человеку без знания указанных языков программирования было более или менее просто их выполнить. Домашние задания тоже были не очень сложные, но иногда приходилось даже писать программы и для них. Проходной балл — 70 %.
- Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Natural Language Processing.
- Полученная оценка: 78,30 %.
- Дополнительные материалы: нет.
Game Theory
- Лекторы: Мэтью Джексон, Йоав Шоам.
- Университет: Стенфордский университет.
- Старт: Март 2012.
- Количество недель: 7.
- Научные направления: CS: Теория, Экономика и финансы.
- Объём лекций в неделю: 2 блока лекций (2 темы) по 1 — 1.5 часа.
- Сложность: 4.
- Язык: 4.
- Программирование: нет.
- Описание: Неплохой вводный курс по теории игр, рассматривающий две центральные темы этой теории — игры в нормальной форме и смешанные стратегии. В обеих темах самое тщательное внимание было уделено так называемому «равновесию Нэша», центральному понятию теории игр в применении к поиску оптимальной стратегии игры. В лекциях нет ни слова об экономическом применении изученных понятий, но зато достаточно много «матана». Слушателю надо иметь представление о теории вероятности и расчёте условных вероятностей. Кроме того, не говорится о декомпозиции задач и выражении ещё нерешённых задач через решённые при переходу по дереву решений. Вероятно, в западном понимании теории игр имеется некоторое расхождение с отечественным пониманием.
- Процедура сертификации: Финальная оценка состоит из суммы оценок за домашние задания (70 %) и за выпускной экзамен (30 %). Проходной балл — 70 %. Домашние задания можно было выполнить только один раз, при этом полученная оценка показывалась сразу же после отправки ответов. То же самое относится и к экзамену. Также была возможность сдавать домашние задания и экзамен после срока приёма ответов, но в этом случае в итоговую оценку шло только 50 % от полученного балла (штраф за просроченный срок). Ну и ко всему прочему слушателям были доступны тесты, которые можно было сдавать не более 5 раз, но результаты которых в итоговую оценку не включались.
- Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Game Theory.
- Полученная оценка: 65,70 %.
- Дополнительные материалы: нет.
Automata
- Лектор: Джеффри Улльман.
- Университет: Стенфордский университет.
- Старт: Апрель 2012.
- Количество недель: 6.
- Научные направления: CS: Теория.
- Объём лекций в неделю: 1 блок лекций по 1.5 — 2 часа.
- Сложность: 5.
- Язык: 5.
- Программирование: Java (опционально).
- Описание: Курс замечателен и примечателен уже лишь тем, что читает его легендарный Джеффри Улльман, автор книг по теории компиляторов и прочему подобному. Курс чуть более полностью наполнен жёстким «матаном», но оно того стоит. Начав с регулярных и конечных автоматов, лектор доходит до недетерминированных машин Тьюринга и поясняет, какие задачи можно решить, а какие нельзя решить в принципе при помощи машины Тьюринга, а значит вообще. Слушатель должен быть хорошо подкован в дискретной математике — слушать выкладки по теории вычислимости очень непросто. В общем, хорошие фоновые знаний по дискретной математике тут помогут вполне.
- Процедура сертификации: Финальная оценка состоит из оценки за 9 домашних заданий (50 %, 9 заданий примерно равного веса в оценке) и за выпускной экзамен (другие 50 %). Проходной балл — 50 %. Надо отметить, что несмотря такой низкий проходной балл, сложность домашних заданий и особенно выпускного экзамена была на высокой высоте. Домашние задания можно было сдавать несколько раз, учитывалась наибольшая оценка из всех. Выпускной экзамен можно было сдать один раз в течение 3-ёх часов с момента старта.
- Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Automata.
- Полученная оценка: 78,00 %.
- Дополнительные материалы: нет.
Introduction to Logic
- Лектор: Майкл Генезерет.
- Университет: Стенфордский университет.
- Старт: Апрель 2012.
- Количество недель: 7.
- Научные направления: CS: Теория, Математика.
- Объём лекций в неделю: 2 блока лекций (2 темы) по 1 — 1.5 часа.
- Сложность: 4.
- Язык: 5.
- Программирование: нет.
- Описание: Довольно простой курс по формальной логике, который интересен тем, что показывает, как этой логике обучают в западных университетах. Надо отметить, что не так, как у нас. Доказательство формул совершенно иное, формальные логические системы удивляют тем, что не совпадают с тем, что проходили мы в своих технических университетах (впрочем, может я что-то подзабыл?). Очень занятны лекции, показывающие метод резолюций, но в них надо очень внимательно вслушиваться. Но особенную радость в этом курсе доставляет инструмент логического вывода и доказательства логических термов, который используется в домашних заданиях.
- Процедура сертификации: Оценка сертификации складывалась и основывалась исключительно на оценках за домашние задания, которых было 34 штуки за весь курс (по одному на каждую тему лекции). Сами домашние задания заключались в большей мере в доказательстве тех или иных логических термов при помощи специального инструмента, разработанного в лаборатории автора курса. Обычно можно было пытаться сдавать несколько раз, в качестве окончательной бралась наивысшая полученная оценка. Проходной балл — 63 %.
- Ссылка на интеллект карту: Интеллект-карта курса Introduction to Logic.
- Полученная оценка: 100,80 %.
- Дополнительные материалы: нет.
Всяко-разное
Дополнительно рекомендую всем заинтересованным читателям обратить внимание на следующие материалы:
- Мои маленькие хитрости при онлайн-обучении на Coursera — моя основополагающая статья, в которой собрано и систематизировано некоторое количество «tips & tricks», которые я использую при обучении.
- Описание курсов Coursera — таблица в Google.Docs, в которой в структурированном виде вы найдёте всё, что описано здесь, и даже больше.
Ну и также всех читателей поблагодарю за конструктивные замечания, советы и пожелания. Никто не останется без ответа.
Автор: Darkus
