#БылоБольно #НоПонравилось
ШАД. Курсы 1-го года.
Первый семестр. Всё было в новинку: не было понимания, как выстраивать планирование времени, что нужно делать, что не нужно, когда и на что обращать внимание. В конце семестра на пробных собеседованиях обнаружил, что курс вроде бы закрыт, а в голове осталось мало, знания разрозненные и не структурированные. Собственно, после этого и решил начать куда-то писать и структурировать информацию — так появился этот канал. Про Obsidian я тогда ещё не знал)
Алгоритмы и структуры данных Не знаю на кого расчитан данный курс. Есть пару вопросов, даже не к сложности, а к устройству: после прочитанной лекции сразу дают задачи, которые как-то хитро используют материал, и нет промежуточной ступени, а хотелось бы конечно) Из хорошего в курсе классные ревью. Реально хорошо помогают понять, как нужно структурировать и декомпозировать программу.
Машинное обучение В целом хороший курс, про классичиское машинное обучение и базу базовую в deep learning, но курс пробежал мимо меня, т.к. в этом же семестре были алгосы и C++, которые требовали гораздо больше внимания, и машинному обучению доставалось гораздо меньше времени. В итоге как раз на пробных собеседованиях я понял, что курс частично был прослушан зря:(
Теория игр Взял просто для себя, в универе, где я учился, теории игр не было, а хотелось удовлетворить своё любопытство иузнать основные концепции и прикольные вещи, которые можно применять на практике. Курс полностью оправдал ожидания — несложный и интересный) Вот, например, оттуда игра на доверие:
https://ncase.me/trust/Обучение языку C++, ч. 1 После алгоритмов — второй по сложности курс семестра. Много маленьких задач на реализацию разных структур данных и на использование различных концепций: move-семантика, RAII, обёртки над старым C-кодом и так далее. Запомнились две большие БДЗ: raytracer и интерпретатор функционального языка
Второй семестр. Весенние семестры всегда идут тяжело: гормоны, хочется погулять и какого-то движа, птички поют, а не вот это всё. Но, чтобы не получилось как в первом семестре начал вести заметки по курсам, которые проходил. Часть тех заметок до сих пор лежит в самом верху канала, и именно они потом очень помогали мне при подготовке к собеседованиям.
Алгоритмы и структуры данных, ч. 2 Выбирал между С++ ч.2 и алгосами, и сейчас скажу с уверенностью, что выбрал неправильно. Проходить не понравилось, и только сильнее убедился в тех выводах, которые сделал после первой части. (Остался немой вопрос, если мне в первом семестре не понравились алгосы, то почему я их выбрал во втором? - Ответ:
люблю боль страдания и унижения, но нет, ревью в первом семестре мне понравились, да и целом подумал, что потом будет проще готовится к алго собесам)
Машинное обучение, ч. 2 Во втором семестре отдал приоритет этому курсу и речевым технологиям. Курс достаточно общий по deep learning и является фундаментом, на который потом ложатся NLP, CV, Speech и всё остальное — ровно то, что от него и требуется. Внутри курса ещё было AIDAO с задачами на fMRI. Часть моих заметок по этому курсу лежит в самом верху канала.
Речевые технологии У меня уже был опыт работы с речью (TTS, ASR), и курс помог расширить, углубить и систематизировать эти знания. Отдельно хочется сказать спасибо Роме Кайлу — за хорошо проработанный курс и классные лекции) Именно на нём я впервые поймал мысль, ШАД сильно по-разному заходит в зависимости от того, с каким опытом ты в него приходишь.
Рекомендательные системы Курс классный и достаточно сложный, но по ходу многое встало по полочкам. Ещё во время курса было организовано соревнование на Kaggle — ранжирование товаров в выдаче Яндекс Лавки. До этого я практически не участвовал в соревнованиях подобного рода, и мне очень понравилось)
#НаверноеВсё #ТолькоНачинается
