Stanford, die Zweite


Siegel der 'Leland Stanford Junior University' - man beachte das Deutsche Motto, dass die Universität hat Ohje. Die wollen mich echt fertig machen. Ich glaub, die wollen alle, dass ich nächstes Semester kein bisschen Freizeit habe… Ich meine, die wissen doch ganz genau, dass ich dazu nicht nein sagen kann, oder? Aber fangen wir doch der Reihe nach an. Zunächst:

Die Website ai-class.com hat nun auch einen Counter, sowie einen Twitter Accuount, dem man folgen kann. Interessant ist vor allem das Wachstum. Waren es 5 Tage nach der Veröffentlichung schon 20.000 Leute (Anfang August) sind es jetzt schon bestimmt 20.000 pro Tag. So ist der Stand heute gestern 81.186, 13 Uhr (im Vergleich zu vorgestern ~69.000, 21 Uhr).

Nicht ganz unbegründet kommt da die Frage, wie die Dozenten dieser Menge gerecht werden wollen? Slashdot hat nachgefragt, und neben starker technischer Unterstützung wird jetzt für Fragestunden ein Google Moderator ähnliches Tool. Zusätzlich werden Tools eingesetzt, die wöchentlich automatisiert ermitteln sollen, welches die wichtigsten Fragen sind; nach einer These von Thrun wären dies pro Woche etwa 15 Fragen, die sich hinter all den anderen Fragen verbergen – und diese Tools sollen beim Finden der Fragen helfen.

Zur Zeit kann man sich natürlich immer noch nur als Interessent registrieren. Die Einschreibung folgt “later this summer” – ich nehme an, dass es sich dabei um Ende August/Anfang September handelt.

Was aber noch viel interessanter ist, ist das sich Stanford Professoren nun gedacht haben: Mensch, aus eins machen wir doch einfach mal drei.

Und so sind nun also zwei weitere Professoren nachgezogen, um ihre Vorlesung in eine Online-Vorlesung umzuwandeln. Und was für Vorlesungen (zumindest die eine). Fangen wir einfach mal mit der schlechteren von beiden an 😀

Introduction to Databases

Professorin Jennifer Widom ist Lehrstuhlinhaberin des Computer Science Departmens. Wobei ich mir nicht sicher bin, ob Lehrstuhlinhaberin in diesem Kontext die richtige Übersetzung für Chair ist. Üblicherweise wird das Englische Chair mit “Lehrstuhl” übersetzt. Department wiederum wäre aber eher Fakultät, was bei einem “Computer Science Department” auch Sinn machen würde (Informatik-Fakultät). Folglich wäre die deutsche Bezeichnung für die Führung einer Fakultät der Dekan, welches im Englischen aber dem “Dean” entspricht. Allerdings sind die Bezeichnungen auch nicht immer einheitlich, im Englischen.

Wie auch auf ihrer Website verkündet, bietet sie unter db-class.org die Vorlesung CS145 – eine Einführung in Datenbanken als Online-Vorlesung an. Identisch zu dem Vorgehen bei ai-class.com gibt es Video-Chucks, Homework Assignments und zwei Prüfungen, die einem bei erfolgreichem Bestehen mit einem Dokument von der Dozentin bescheinigt werden. Sehr viel mehr kann man zu Datenbanken meiner Meinung nach auch nicht mehr sagen. Behandelt werden unter anderem folgende Themen (von mir Gruppiert nach Zusammengehörigkeit):

Man sieht also es handelt sich um eine sehr umfassende Vorlesung zum Thema Datenbanken. Während man mit den klassischen Themen immer und andauernd in Berührung kommt sind XML-Datenbanken oft ein Thema für sich. OLAP und NoSQL zeigt, dass diese Vorlesung einen wirklich weiten Bogen spannt.

Für mich jedoch ist diese Vorlesung leider nichts. Zunächst habe ich schon mindestens. drei Veranstaltungen zum Thema Datenbanken über mich ergehen lassen müssen. Dementsprechend kann ich an fast jeden Punkt einen großen – oder teilweise auch nur sehr kleinen – Haken setzten. Insgesamt finde ich Datenbanken, welche eines der wichtigsten Themen der Informatik sind, extrem langweilig und uninteressant, da sie wenig Herausforderungen bieten. Nicht desto trotz – Datenbanken sind wichtig, und wer noch nie oder nur wenig Erfahrung mit dem Datenbankdesign hat, aber als Programmierer, etc. tätig ist, hat hier eine wirklich sehr gute Chance in das Thema einzusteigen.

Kommen wir damit zur zweiten und für mich sehr viel interessanteren Vorlesung:

Introduction to Machine Learning

Professor Andrew Ng zieht mit seiner Vorlesung CS229, Machine Learning, nun ebenfalls nach und bietet diesen als Online-Vorlesung an; passend zu ai-class.com und db-class.com zu finden unter ml-class.com. Dabei ist Ng normalerweise derjenige, der in diesen Bereichen die Vorreiterrolle übernimmt. So sind seine Kurse schon länger auch im Rahmen des SCPD, einer Art Online-Teilzeitstudiumsinitiative für Menschen, die schon einen Bachelor haben, und nun in Unternehmen feste Anstellungen bekleiden, online verfügbar. Hier wird eine Vernetzung von Industrie und Universität im Bereich Forschung angestrebt. Im Rahmen des SCPD entstand nun auch die SEE-Initiative, welche das Stanford-Material allen zur Verfügung stellt, und zwar in voller Ausführung (Video-Mitschnitte der Vorlesung, Handouts, Hausaufgaben und Klausuren). Auch Ngs Machine Learning ist seit 2007 dort zu finden. Während man auf der offiziellen Seite Zugang zu allen Materialien bekommt, sind die Vorlesungsaufzeichnungen auch über verschiedene Streaming-Kanäle zu bekommen – unter anderem auch über YouTube oder iTunes U (iTunes U?).

Maschinelles Lernen ist dabei als Disziplin in Deutschland leider weniger bekannt – und besonders als eigenständige Vorlesung noch nicht so verbreitet. Dabei ist es ein sehr interessanter Teilaspekt der Künstlichen Intelligenz: Beim Maschniellen Lernen geht es darum, der Maschine Algorithmen zu geben, mithilfe derer sie imstande ist, eigenständig Erfahrungen zu sammeln und aus diesen zu lernen. Es ist wichtig zu betonen, das hier keinerlei Verhalten fest einprogrammiert wird! Die Maschine lernt sich aus den eingegebenen Daten ein Verhalten an und reagiert darauf entsprechend.

Die vier Hauptthemen, mit denen sich die Vorlesung beschäftigen wird, sind:

Es handelt sich also um eine stark auf Algorithmen ausgelegte Vorlesung. Dementsprechend sind auch die Voraussetzungen für diesen Kurs eher theoretischer Natur. Natürlich muss der Hörer gut programmieren können. Daneben sind aber auch folgende Voraussetzungen gegeben, die man für die Vorlesung erfüllen sollte:

Vom Professor nicht empfohlen wird übrigens die Sprache R, da diese doch einiges anders macht, als MatLab/Octave, weswegen es sehr kompliziert und schwierig werden könnte, bestimmte Problem von MatLab/Octave in R zu transformieren und umgekehrt.

Ng erhofft sich, dass er am Ende erreichen wird, dass vom Begeisterungsfeuer, das bei ihm für dieses Thema brennt, ein Funke überspringen wird, und die Hörer danach fähig sind, ML-Algorithmen anzuwenden und sogar das Werkzeug und Know-how mitbringen um in die Forschung zu ML-Algorithmen einsteigen zu können.

Interesse geweckt? Falls ihr die Anforderungen in etwa erfüllt und ein grundlegendes Interesse besteht, ihr aber noch nicht wisst, ob es das richtige für euch ist, schaut euch einfach mal die schon gehaltenen Vorlesungen an. Diese bieten einen guten Einstiegspunkt, wie ich finde. Wer noch ein wenig Überzeugung benötigt, sollte sich vor allem die Beispiele aus der ersten Vorlesung angucken, die ab der Minute 53:45 anfangen und in etwa 15 Minuten lang sind (bis etwa 1:08:00). Schaut es euch an!

Für mich persönlich steht fest: Ich muss diesen Kurs belegen. Ich weiß nicht, ob und wie ich das zeitlich schaffen solle, und ich sehe jetzt schon kommen, dass sich mein Koffein-Konsum wieder ins Unermessliche steigern wird (und dabei hab ich es doch auf 1-2 Becher Kaffee/Tag reduzieren können :/). Aber ich werde nächstes Semester jetzt wohl 2 Stanford-Vorlesungen besuchen….

Zum Abschluss noch zwei tolle Videos die zeigen, was mit Reinforcement-Learning so alles möglich ist:

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4 thoughts on “Stanford, die Zweite

    • Ich habe gerade mal durchgezählt. Mein News-Reader hat 45 Feeds. Dadrunter einige, die technikorientiert sind (Golem, Lifehacker, KernelTrap, slashdot, …) oder aber Blogs von coolen Haecksen und Hackern… Da kommt dann einiges bei rum 😉

  1. Pingback: The future of studying « ~ PygoscelisPapua ~

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