Pull to refresh

Comments 36

Я с параллельного ai-class, и фраза

> Мы Стэнфордцы плохо знаем русскую терминологию

ой как близка. Спустя несколько лекций открыл Artificial Intelligence: Modern Approach в русском переводе и растерялся: о чем это вообще?
Вчера с трудом разделался с финальным экзаменом, и ощущение, что закончилось что-то большое и важное, до сих пор не отпускает. Отличный опыт, поздравляю всех, кто принимал участие. Быть может, соберусь написать слегка сентиментальную статью по пройденному.
UFO just landed and posted this here
Ещё рано просто, там ещё битва за пересчёт очков не закончилась. :)
UFO just landed and posted this here
На мнение о курсе это может повлиять в большей мере, чем на результаты.
Честно говоря меня очень удивляет как некоторые участники проявляют столько усилий, чтобы с возмущением доказать что некоторые вопросы можно было понять некоторым невероятным образом. И все это ради пары процентов в практически ничего не значащей бумажке.
Я-то дурак думал, что основная польза в знаниях, которые я получил, а не в виртуальных процентах.
Люди обеспечивают обратную связь. Как уж умеют. Может быть поэтому в следующий раз вопросы будут сформулированы лучше. Не вижу в этих их действиях ничего достойного осуждения.
Я ai-class тоже прослушал, но ml мне больше понравился. А как по русски будет particle filters?
UFO just landed and posted this here
я бы перевел «фильтр позиции» или «фильтр точки наблюдения», но понимаю что не совсем корректно
Мне попадалось что-то типа «последовательный метод монте-карло», но это ни о чем. Правда, фильтр частиц тоже не о том. Метод называют фильтром по аналогии с фильтрами Калмана, но как-то смысл ускользает.
Меня тоже это волнует. Particle filtres это одна из тем, которую я так и не сумел грокнуть.
Советую прочитать разъяснения к задачам, которые появляются уже после оценки. Там они уже понятно объясняют :)
Смотрел несколько раз, помогло решить экзаменационные задачи, но понять в целом все же не удалось.
Аналогично, может есть материал на русском для «чайников»?
есть русская версия книги AIMA
я даже скачал. Они весь курс по ней читали. Но это особо не помогло, если честно. Для меня так и осталось неясным то, как реализовать PF на практике после первого же взвешивания
А можно ссылочку на книгу, пожалуйста?
Норвиг с Тёрном (так?) тоже молодцы, главное первые несколько юнитов пережить.
Думаю, что скорее фамилия его читается как Трун если с немецкого (он, вроде, немец) или Тран если на американский лад (именно этот вариант встречался на Хабре).
Если на американский лад, то Фран.
Перевод упражнений можно было найти через эту статью:

image
да, о много тем не охватил, я бы очень хотел услышать о Deep Learning (он спец по этому), Energy learning и вообще о самых современных и популярных темах.
уупс, невнимательно прочитал :)
о deep learing основной источник — deeplearning.net/
Закончились эти, с января стартуют другие, интересно кто куда думает, сам буду слушать ML (не слушал еще), NLP и Probability Graph Models. Послушал бы и теорию игр, да и так перебор уже.
аналогично :)
сдал AI. По впечатлениям — подача материала и задания гораздо слабее, чем на ML классе
На мой взгляд они сделали, все, что могли, т.к. ИИ настолько обширная тема, а слушатели курса — самых разных категорий. Хорошая отправная точка для человека, собирающегося работать с ИИ
Чувствую, не тот я заголовок дал. Поцоны, давайте уже мозги кошек обсуждать, что вы все о курсах да о курсах!
Не нашёл ссылки на видео. Есть только слайды или я не там смотрю?
Там только слайды. Но читается легко, Ng молодец.
А я от ai-class в восторге. А ml-class тоже хорош, но меня несколько утомляла манера профессора Ng все жевать как для первоклассников. Ai-class самое то что надо для меня с точки зрения подачи материала.
> То есть, получается, что информация представляется в мозге всегда только небольшим количеством активных нейронов из всех имеющихся там. Это, по-видимому, позволяет мозгу делать обобщения,…

Думаю, активация небольшого количества нейронов энергетически выгодна. В противном случае, мозг сварился бы. Кстати, напрашивается аналогия с темой "темного кремния" в современных чипах.
> В головном мозге между нейронами, расположенными в одном слое имеется большое количество «горизонтальных связей».

Исходя из этого, можно предположить большое количество обратных связей в цепочках нейронов. В таком случае, если допустить активацию нейронов выше допустимого — получим цепную реакцию активации нейронов, что повлечет нечто вроде эпилептического припадка.
Sign up to leave a comment.

Articles