有一个令人兴奋的消息，上次提到过 Standford 的在线公开课公开课 AI (人工智能)，machine learning 和 data base。我注册并参与了其中的两个。觉得很有意思，也学到了不少东西。到现在我觉得和比如像以前的网络公开课相比，比较关键一点它有明确的进度计划。这样，至少你不太会因为某一天 Dota 太晚而导致整个自学计划崩溃。另外更关键的一点是有不错的课程配套资料。像 machine learning (据说 database 也有，但是我没有上这个课程)，甚至还有对应的编程作业，这对掌握你的所学至关重要。
所以，这个消息就是在 2012 的 1 月份左右，将会有其它几门课程推出:
另外发一点背景八卦资料。
AI 和 DB 的课程不知道为什么没有像 ML 一样在一月份推出。可能他们太忙了。有趣的是现在担任 AI 和 ML 教学的所有教授中，Sebastian Thrun 和 Andrew Ng 都是 Google X 部门的一员，Sebastian 就是 Google 无人车项目的主导人。而 Peter Norvig (G+ 和 blog)和 Google 关系可能更紧密，在他的简介上说 He is Director of Research at Google。说起 Peter Norvig，大家可能熟悉他的一篇文章：花十年时间来学编程（陈皓注：关于这篇文章的翻译，参看酷壳的《“21天教你学会C++”》）。另外现在的 AI 课程和另外两门不一样。据一次在G+ 上看到的讨论说，AI 课程是由 Sebastian 的一位 Ph.D 所建立的创业公司 Know It 所接管的。而其它的两门课应该是由 Stanford 接管的。另外，最近临近这门课的期中考试，Sebastian 说可以在德国的两所高校(比如在 Munich 的一个通知)参加现场考试，这样可以获得一个由监考教授所授权的 certification。这样有点让人 YY~不过在G+ 上有人讲，如果你真把这些课程当作是 Stanford Stand 的，那你真的是在 YY 你自己了…关于课程的内容难度，machine learning 课程的一位 TA（Pang Wei Koh）在论坛里明确提到过：像 machine learing 这门课，和在斯坦福的 CS229A 一样，内容在更侧重于应用，数学部分的内容涉及的要少一些。但是又提到之后开始的 PGM (Probabilistic Graphical Models)是内容和在校内的课程一样。
最后，感谢所有提供这些课程的人们。
