[ Martin Melka ]
Druhej příspěvek z této kategorie a nebudu vás dlouho napínat, bude i třetí! Stejně jako v předchozím shrnutí tu hodim krátkej přehled předmětů, který jsem měl v druhým trimestru, co od nich čekat a tak vůbec. Aby další generace měly podle čeho se rozhodovat. Na webu Unionu sice něco je, ale je toho málo a najít to je docela problémový. U předmětu napíšu učitele a povinný učebnice (texts). Připravte se na to, že učebnice budou váš největší výdaj. Opět doporučuju si je nekupovat v bookstoru, na Amazonu se daj většinou najít za polovinu (se štěstím i míň). Ani je tam neprodávejte, dostanete za ně fakt zlomeček ceny. Některý se taky dajít, ehm ehm, na internetu. A když budete včas hledat, dají se zadarmo půjčit buď z Unionovský knihovny, nebo ze zpřátelených knihoven v celým New Yorku skrz program ConnectNY.
(link na seznam předmětů a krátkej popis zde. Vyberte si nějakej Major a pak vlevo klikněte na Courses/Requirements). Předem není jasný který budou vypsaný - u některých je předem napsáno, že vypsaný nebudou, ale jestli to tam neni neznamená, že předmět bude. Bohužel.
Data Mining & Machine Learning, CSC-321
Učitel: Nick Webb
Texts: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
Rozvrh: Po+St+Pá 9:15 - 10:20
Opět jedinej CS předmět co jsem si zapsal, výběr byl opět mizernej. Čekal jsem, že jelikož tenhle předmět následuje po předchozích Neural Networks, tak to bude navazovat i obsahově. Mýlil jsem se. Ve třídě bylo nějakejch 30 lidí, všichni informatici, takže tentokrát se žádnej crossover s jinýma oborama nekonal. Obsahově byl předmět docela nenáročnej, intelektuálně pohodovější než neuronový sítě. Probíralo se hlavně strojový učení co se dá použít v data miningu, takže se rozebraly základní algoritmy (ZeroR, OneR, Naive Bayes, C4.5), ale celý kurz byl hlavně o high-level aplikaci. To znamená, že není potřeba napsat ani řádku kódu, jenom do midtermu je potřeba napsat jak nějakej z těch algoritmů funguje. Jinak se všechno učení dělá v softu Weka, kterej je na takovýhle experimentování stavěnej. Nebyl žádnej final, ale zato se psalo relativně dost paperů. Jeden šestistránkovej v průběhu semestru, kde se měl analyzovat současný state-of-art nějakýho data mining odvětví; a na konci desetistránkovej paper, kde si každej vybral nějakej dataset a na něm dělal experimenty.
Nějakej přínos předmět měl. Získaný znalosti by se na FITu odučily tak za dva, tři týdny, ale o tom tenhle předmět nebyl. Pro mě byl nejzajímavější profesor - původem Brit - a a jeho specifickej humor, kterej prostě umí jenom Angláni. Místy stand-up komedie, místy výuka informatiky, dobrej mix.
PS. Učebnici máme na pdf, takže si o ní kdyžtak napište.
Cosmology & General Relativity, AST-220
Učitel: Jon Marr
Texts: Introduction to Cosmology
Rozvrh: Po+St+Pá 8:00 - 9:05
Už v prvním trimestru jsem si chtěl dát nějakou fyziku, ale tu mi nezapsali. Tak teď rovnou na dvoustovkovej kurz! Pomohlo tomu nadšení Šárky, jelikož v listopadu vyšel Interstellar a ona byla naprosto přesvědčená, že se to bude na tomhle kurzu rozebírat (spoiler: nepadlo o tom ani slovo). Já si nebyl jistej, jestli to nedropnu, ale byl jsem jí přesvědčen, ať do toho jdu. Tak tedy!
Naposled jsem fyziku měl na konci gymplu a to jsem jí z velký části dokázal ignorovat (a teď mě zajímá, ta ironie). Takže zkušenosti a znalosti nemá cenu ani zmiňovat. Čekal jsem, že tohle nebude procházka růžovym sadem a taky že ne. Už pěkně od začátku se jelo, první půlku trimestru tím způsobem, že na každej den si měli dva studenti přečíst kapitolu z profesorovo poznámek a pak to odpřednášet. Nebylo jednoduchý se držet, ale kdo se o tohle aspoň trochu zajímal, a určitejch věcech musel slyšet. Alespoň o těch konceptech, pochybuju že by se někdo jen tak ze srandy učil rovnice obecný relativity a různých modelů vesmíru.
Úkoly daly dost práce, byly každej tejden a nedělní odpoledne+večer v tahu. Místy frustrující, ale ty heuréka chvíle za to stály. Aspoň pro mě. Témata zahrnovala věci jako Doplerův efekt, velký třesk, Hubblův zákon, temná energie, temná hmota, dipólová anizotropie, hmota a čas v obecné relativitě, modely vesmíru, rozpínání vesmíru, teorie inflace. Jestli vás něco z toho zajímá, do toho. Ale nebude to o flákání se, tohle byl nejnáročnější předmět, co jsem tu měl.
Minds & Machines, PHL-265
Učitel: David Barnett
Texts: Philosophy of Mind, The Mind's I, Introduction to Free Will
Rozvrh: Po+St+Pá 13:50 - 14:55
Třetí a poslední předmět co jsem si dal byla filosofie. Zajímavej název předmětu a nevěděl jsem co jinýho. A dobře jsem udělal. Je to vlastně filosofie mysli. Začalo se zlehka, a postupně se přešlo na otázky a argumenty o tom, co je to mysl? Mají jí zvířata? Turingův test, protiargument Čínského pokoje, materialismus x dualismus (je v nás něco víc než jen synapse a neurony?), co je to subjektivní pocit? Jak vysvětlit bolest? A poslední dva týdny se řešilo co je to svobodná vůle.
Před termem jsem si myslel, že tyhle otázky jsou nerozhodnutelný a že to bude takový tlachání sem tam, ale byl jsem překvapenej, když všechny argumenty a diskuze byly striktně logický a každej argument se podrobně rozpitvával a hledaly se chyby, nedorozumění v jejich formulaci. Dobrej způsob jak procvičit logický kritický myšlení a pro lidi co zajímá umělá inteligence nebo kognitivní neurověda must-have. Byl jsem tu jedinej informatik, ale to vůbec nevadilo, aspoň jsme měli různý úhly pohledu.
Bylo tu relativně hodně čtení, ale zas to nebylo tak náročný. Psaly se dva papery, jeden dvoustránkovej hned zezačátku, a jeden osmistránkovej na konci. Tenhle předmět bych dal do top 3, co jsem tu měl. Doporučuju!
