Стенфордские онлайн-курсы (уже 16 штук)
http://www.class-central.com
Я послушал Machine Learning (который на самом деле CS229a Applied Machine Learning, Andrew Ng) и Introduction to Artificial Intelligence (CS221, Peter Norvig and Sebastian Thrun). Они простенькие, ML - практика на Octave/Matlab без всякого математического обоснования практически, AI - обзор, по чуть-чуть всего. По сути, для меня это было лучше книги тем, что подгоняют каждую неделю, а то уже новое издание вышло, а я её так и не дочитал ;) Английский, опять же, впитывается помаленьку.
Эти курсы - настоящие стенфордские курсы в том смысле, что их студенты тоже по ним учатся (например, вот вход для студентов на ai-class: https://stanford.ai-class.com), только они ещё могут задавать вопросы и им надо делать проджекты, которые потом проверяются. В общем, убрано всё, что требует индивидуального подхода со стороны преподов.
Весной ожидается аналогичная вещь от MIT - MITx, они ещё обещают за небольшие деньги выдавать дипломы или сертификаты от имени MITx, если оно вдруг кому надо :)
Если без того, чтобы подгоняли каждую неделю, то есть Stanford Engineering Everywhere, в частности CS229 Machine Learning (уже с теорией). Ещё по ML послушать есть Machine Learning, Carnegie Mellon University, Tom Mitchell ( via).
Ну и до кучи:
iTunes U,
Academic Earth,
MIT OpenCourseWare ,
Open Learning Initiative - Carnegie Mellon University,
Open Yale courses
и ещё много всего.
Я послушал Machine Learning (который на самом деле CS229a Applied Machine Learning, Andrew Ng) и Introduction to Artificial Intelligence (CS221, Peter Norvig and Sebastian Thrun). Они простенькие, ML - практика на Octave/Matlab без всякого математического обоснования практически, AI - обзор, по чуть-чуть всего. По сути, для меня это было лучше книги тем, что подгоняют каждую неделю, а то уже новое издание вышло, а я её так и не дочитал ;) Английский, опять же, впитывается помаленьку.
Эти курсы - настоящие стенфордские курсы в том смысле, что их студенты тоже по ним учатся (например, вот вход для студентов на ai-class: https://stanford.ai-class.com), только они ещё могут задавать вопросы и им надо делать проджекты, которые потом проверяются. В общем, убрано всё, что требует индивидуального подхода со стороны преподов.
Весной ожидается аналогичная вещь от MIT - MITx, они ещё обещают за небольшие деньги выдавать дипломы или сертификаты от имени MITx, если оно вдруг кому надо :)
Если без того, чтобы подгоняли каждую неделю, то есть Stanford Engineering Everywhere, в частности CS229 Machine Learning (уже с теорией). Ещё по ML послушать есть Machine Learning, Carnegie Mellon University, Tom Mitchell ( via).
Ну и до кучи:
iTunes U,
Academic Earth,
MIT OpenCourseWare ,
Open Learning Initiative - Carnegie Mellon University,
Open Yale courses
и ещё много всего.