dancemanの日記： Thrun教授、スタンフォード大学を辞めてオンライン上で教鞭を執ることを選ぶ 14
日記 by
danceman
Sebastian Thrun教授は、Udacityで教鞭をとることに専念するため、スタンフォード大学での教授職を退任したとのこと。Udacityは、世界中の多くの生徒に対して、オンライン上で授業を受ける機会を与えることを目的としたベンチャー企業である（本家/.、I PROGRAMMER記事より）。
Thrun教授がスタンフォード大学で 昨年、「人口知能入門」のオンライン授業を無料で行ったところ、190カ国から16万人の生徒が参加したという。「教育の力を知ってしまった今、もう引き返せない。従来型の教室で200人の生徒だけを教えることなんてもうできない」とのこと。
Thrun教授は、Udacityで来月より始まる2つの科目、「検索エンジンの作成」及び「ロボット自動車のプログラミング」の両方で教鞭をとることになる。
「人工知能入門」の感想 (スコア:4, 参考になる)
「人工知能入門」を受けてた 16万人のうちの1人です。
開設されていたページ：
https://www.ai-class.com/ [ai-class.com]
すこし感想。
実施されたのは昨年10月～12月。
毎週 5分程度の Youtube 動画が 20～30 本アップロードされ、
板書代わりに、紙に手書きで数式や絵を書いて説明してくれました。
（英語字幕もあり。一部動画には有志による日本語字幕もあった）
半分の動画には、その終わりにクイズが用意されていて、
手書きのノート上にチェックボックスやテキストボックスが現れて、
画面上に正解を入力するようになってました。この仕組みが面白い。
しかもちゃんと聞いてないと、クイズのお題を聞き逃すので、
聞き流してればよいだけの動画と違って、それなりの緊張感が
あります。結構計算量のあるお題も出ました。
それに加えて、毎週回答必須の「宿題」さらに「中間テスト」や
「最終テスト」みたいなものもあって、なかなか分量ありました。
初めはのんびり構えてたけど、クイズ・宿題に回答期限があって
それが次第に毎週プレッシャーに。これがなかなかいい刺激でした。
大学の講義でもそんな毎週ちゃんと出たことないぞ、と..
「クイズのお題があやふやだ」とか批判も多かったみたいですが、
この教育システム自体に感心するところ、しきりでした。
ベンチャー企業を起こして商売につなげるのも、自然な流れかな
と思ったりします。
AI Class でも自動操縦自動車のレクチャーがあって、
なかなかおもしろかった。動画：
https://www.ai-class.com/course/video/videolecture/209 [ai-class.com]
同時開講していた Andrew Ng さんの「機械学習」の講座は、
今年の2月からまた再び始まるらしい：
http://jan2012.ml-class.org/ [ml-class.org]
このページの下にもあるように、Stanford のオンライン講座は、
今年大増殖するようです（自然言語処理、ゲーム理論などなど..）
「機械学習」の感想 (スコア:3, 興味深い)
「人工知能入門」と「機械学習」の両方を受講していました。
どちらも動画を通して講師の熱意が伝わってくる、素晴らしい講義でした。
無料でしたが、自分は授業料数万円ならば払っても受けたいと思います。
個人的には「機械学習」の方がプログラミング課題があったためより面白く、よりしんどかったです。
「人工知能入門」でもプログラミング課題がある予定だったのですが、技術的な問題で中止になったようです。
「機械学習」のプログラミング課題は、Octaveスクリプトの穴埋めになっており、それをやはりOctaveで書かれた
スクリプトを使って提出するのですが、自分の答えが合っているかどうかその場でチェックされ、
間違っていたら何度でもやり直せるシステムで、よくできていたと思います。
また、「機械学習」の方が資料がPowerPointで用意されていたのに対し、「人工知能入門」は手書きの図・文と
口頭での説明が中心で「機械学習」の方がよく準備されているように感じました。
どちらも英語キャプションがついていたので、部分的に英語が聞き取れなくても何とかなりました。
switch720さんもおっしゃっていますが、毎週の締め切りがあることがこんなにも自分を律するのに役立つのか、と新鮮に感じられました。
当方はエンジニアですが、ひとりで本を読んで勉強しようと思っても仕事が忙しいからとなかなか時間が取れないのに、
今回は気づいたら睡眠時間を削っても課題を解いている自分がいました。
「検索エンジンの作成」に「ロボット自動車のプログラミング」とは、また面白そうなところを突きますね。楽しみです。
Re: (スコア:0)
ゲーム感覚なのはわかったけど、そういう怠惰な人ではなくて本や論文で自習できる人にとっても効率アップになるのかね
Re: (スコア:0)
自習できる人は自習すればいいじゃない。
「自習では効率が悪いのではないか？」等と考えて自習が捗らない様であれば、
大丈夫、それは貴方自身も貴方が考える「そういう怠惰な人」の一人だったと言う事に過ぎないよ。
Re: (スコア:0)
何を言っているのか全く理解できない
ストーリーのようなインタラクティブな環境での自習のほうが本での自習よりも効率がよいのなら素晴らしいことだが、どうなのよ？という話なのだが
Re: (スコア:0)
何を言っているのか全く理解できない
> という話なのだが
少なくとも #2087281 にはそんな事は書かれていない。
「という話」は何処から来た？ 場所を間違えたのではないか？
Re: (スコア:0)
「怠惰な人」にカチンときて、もう叩くことしか考えられないメクラになってしまわれたのね
Re: (スコア:0)
なんか今北だけど、
＞る人にとっても効率アップになるのかね
って、俺には反語に読めるよ？あおりすぎじゃね？
＃ まぁ、「...のかね」ってみると、裸にネクタイ紳士を想像するオレは心の病気w
Re: (スコア:0)
16万人の課題をどうやってチェックするんでしょうか？全自動で人的チェック一切無しですよね？
内容によりますが、それって常に効果あると思いますか？（まぁ「効果あった」というお話なんですけど）
#数十人の学生のレポート課題みるのに苦労している教員なのでAC
Re: (スコア:0)
将来的にはネットで数万人視聴者を集めるスター教員と
レポートの面倒などを見るサブ教員の分業制になるのでは？
機械的にチェックできる部分は無料で人的チェックはオプションで有料など。
Re: (スコア:0)
上記の2つに加え、DB入門も受講していました。
所謂課題にかかる時間でいえば、DB、ML、AIの順に長かったですね。
DBでは、課題でSQLのクエリ書いたり、XPathやXQuery書いたりしてパズル感覚で楽しかったです。
こちらのコースも課題の提出後に即座にチェックされ、再提出も可能でした。
DBとMLは同じシステムを利用して動いていましたが、そっちのシステムの方がAIのシステムよりも良くできていたと感じます。
特に、講義ビデオを等倍速以上で再生できるのが好きでした。
いつも1.5倍速で受講していたのですが、たまに等倍速で聞くと声が別人のようで面白かったです。
AIはy
Re: (スコア:0)
> 大学の講義でもそんな毎週ちゃんと出たことない
米国の大学では当たり前ですよ。
日本の大学(の教員)がおかしいだけ。
Re: (スコア:0)
課題を毎回出すと学生の先生に対する評価がどんどん下がっていく。
「他の講義で忙しいから課題を減らしてくれ」とくる。
Typo (スコア:0)
×人口知能入門
○人工知能入門