Новые онлайн курсы от Стэнфорда по Computer Science

Сегодня стало известно, что Стэнфордский университет планирует продолжить отличную традицию и провести новые онлайн курсы с января по март 2012 года.

Как я уже писал, в октябре этого года Стэнфорд стартовал с тремя курсами: по базам данных, искусственному интеллекту и машинному обучению.

В январе стартуют 9 новых курсов:

1. Во-первых, будет повторен весьма удачный курс по Machine Learning, студентом которого я сейчас являюсь. Это отличный курс, могу сказать о нем только хорошее. Если вы не брали его в текущем семестре, возьмите в следующем. Подход выбран чрезвычайно удачно, профессор Andrew Ng очень хороший лектор, а домашние задания на MATLAB-подобном языке позволяют достичь нужной степени понимания.
2. Во-вторых, Ник Парланте представит курс по основам компьютерных наук. Этот курс будет хорош тем, кто пока только начинает свой путь познания внутреннего устройства компьютеров, сетей и программного обеспечения.
3. Курс Natural Language Processing - это введение в компьютерную обработку естественных человеческих языков: классификация текстов, автоматический перевод, проверка правописания, спам-фильтрация и масса других интересных практических задач решаются методами NLP.
4. Единственный из представленных курсов, который ведут преподаватели университета Беркли, а не Стэнфорда - это курс SaaS. Этот курс имеет большее отношение к программной инженерии, чем компьютерным наукам, и сосредоточен вокруг agile-разработки, тестирования, популярного сейчас cloud-computing и даже упоминает Ruby-on-Rails. Кажется, этот курс будет более практически направлен и может понравиться многим.
5. Выделяется из общей массы курс по взаимодействию человека с компьютером. Он сосредоточен не столько на программировании и математике, сколько на более тонких и субъективных психологических аспектах компьютерных программ. Этот курс, по-видимому, будет посвящен вопросам юзабилити и удобства использования и может быть интересен дизайнерам.
6. Курс теории игр двух известнейших в этой области профессоров затрагивает смежные вопросы на границе экономики и computer science и обещает быть весьма интересным. Определенно один из моих лидеров.
7. Курс по графическим вероятностным моделям является самым специальным из всех предлагаемых. Я незнаком с этой областью, но материалы выглядят интересными, и это один из фаворитов лично для меня на следующий семестр.
8. Курс криптографии познакомит с основами криптографии, шифрования и безопасной передачи информации. Курс подходит для тех, кто ранее этой областью не занимался.
9. Наконец, курс, посвященный построению и анализу алгоритмов, послужит отличным введением в искусство выбора оптимального пути для решения алгоритмических задач и познакомит с классическими алгоритмами, которые просто необходимо знать.

Теперь несколько слов о том, как выбрать курс, если времени на все не хватает (а его точно не хватит в случае, когда есть одновременно 8 вариантов). Короткий ответ: это сложно. Более полезный ответ: это не сложно, но нужно знать метод. Метод такой: зарегистрируйтесь на все курсы, которые вас хоть немного интересуют. Затем начните все, на первых 1-2 неделях определитесь, какие лучшие, и бросьте все курсы, кроме того количества, которое сможете потянуть. Это стандартная практика (dropping off) для западных вузов, и иностранные учащиеся активно ей пользуются не задумываясь лишний раз, но наши студенты не привыкли к тому, что предметы можно выбирать, а потому этот подход может не всем показаться очевидным.

В интернете много мнений о том, что эта инициатива по предоставлению курсов онлайн перевернет весь мир высшего образования. Возможно, так оно и будет, время покажет. Но что важно - это то, что уже сейчас вы можете получать знания, которые ранее были прерогативой немногих. Нужно пользоваться. Тем более время выбрано весьма удачно: курсы стартуют во второй половине января, то есть после зимней сессии. 

Удачи всем и спасибо Stanford University.