Tercera Convocatoria Talento Digital: Créditos condonables para educación Técnica, Tecnológica y Universitaria en Colombia(en esta ocasión sólo técnica y tecnológica)Más información en: http://www.talentodigital.gov.co/es/convocatoria-para-financiar-estudios-primer-semestre-de-2015

sábado, 7 de enero de 2012

CURSOS GRATIS EN LA UNIVERSIDAD DE STANFORD


Noticias nuevas sobre este tema:

INICIAN CINCO CURSOS GRATUITOS EN LÍNEA DESDE LA UNIVERSIDAD DE STANFORD A TRAVÉS DE COURSERA(marzo 6 de 2012)
LISTADO DE CURSOS GRATUITOS DE LAS INICIATIVAS MÁS IMPORTANTES(marzo 8 de 2012)
COURSERA: MÁS QUE CURSOS LIBRE DESDE LA UNIVERSIDAD DE STANFORD
UDACITY: OPORTUNIDAD DE TOMAR CURSOS DEL MÁS ALTO NIVEL DE FORMA GRATUITA
SE POSPONEN LOS CURSOS EN LÍNEA DE LA UNIVERSIDAD DE STANFORD
MITx: EL MODELO TRADICIONAL DE LAS UNIVERSIDAD EN PELIGRO?
EL MIT LANZA EL PRIMER CURSO GRATIS A TRAVÉS DE MITx(5 de marzo de 2012)
ABIERTAS INSCRIPCIONES A NUEVOS CURSOS GRATIS SOBRE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN(6 de marzo de 2012)
RELATE: OTRO GRUPO DEL MIT, LANZA UN CURSO GRATIS, INDEPENDIENTE DE MITX Y DE OCW
UDACITY: EDUCACIÓN DE CALIDAD GRATUITA PARA TODOS

COURSERA RECIBE FINANCIACIÓN, EL APOYO DE MÁS UNIVERSIDADES Y OFRECE UN CATÁLOGO MUCHO MÁS AMPLIO DE CURSOS GRATIS(19 de abril de 2012)


El 10 de octubre de 2011, la Universidad de Stanford, realizó un experimento muy interesante de educación masiva, a través de la oferta de tres cursos en línea: Introducción a la Inteligencia Artificial, Introducción a las Bases de Datos y Aprendizaje de Máquina. La estructura, plataforma y dinámica de los cursos no fue exactamente la misma, pero todos se apoyaban en videos con quices embebidos. Esta iniciativa tiene diferencias enormes con otras opciones que se pueden encontrar en internet como OpenCourseWare de MIT o el OpenCourseWare Consortium, en que las actividades de evaluación con fechas de entrega, calificaciones y retroalimentación; en que  hay un equipo de personas que permanentemente está soportando los foros y respondiendo las inquietudes que resultan, incluso los profesores ofrecían horas de oficina virtual a través del servicio de chat de Google+(Hangout, ver http://www.youtube.com/watch?v=7cPOkxHtxJ8), para responder directamente las preguntas con mayor votación; y en que es proporcionado un certificado de cumplimiento(ver los certificados que me enviaron: certificado1, certificado2), que si bien no es oficial de la Universidad de Stanford, esta universidad proveyó la infraestructura, los docentes, y su logo aparecía en el sitio de los cursos. Adicionalmente, el hecho de que estos docente fueran tan reconocidos a nivel mundial, da un valor especialmente importante a estos certificados. Al parecer, según información que se ha comentado en el foro del curso en Aiqus, la universidad de Stanford(y otras universidades) ha decidido denominar Coursera a la iniciativa a través de la cual se están lanzando los cursos en línea este año(2012). Se sospecha que sería una organización sin ánimo de lucro, dado que su página web es www.coursera.org. Esta página web redirecciona al listado de todos los cursos que se están ofreciendo, señalando que su misión es la siguiente:

"Estamos comprometidos en hacer que la mejor educación en el mundo, esté libremente disponibles para cualquier persona que la busque.Visualizamos personas en todo el mundo, tanto en los países desarrollados, como los que están en vía de desarrollo, utilizando nuestra plataforma para dar acceso a una educación líder en el mundo que hasta ahora sólo ha estado disponible para unos pocos. Nosotros los vemos usando este tipo de educación para mejorar sus vidas, las vidas de sus familias y las comunidades en que viven"

Adicionalmente, en el portal de promoción de cada curso, ahora aparece la palabra Coursera en la parte superior.

Figura 1: Página de Incripción al curso de Criptografía  ofrecido desde Coursera


Esta decisión es similar a la que tomó el Instituto Tecnológico de Massachusetts(MIT), que creó la iniciativa MITx, a través de la cual lanzará este año cursos sobre una plataforma similar a la de la universidad de Stanford(diferente a OpenCourseWare), que ofrecerán la posibilidad de obtener un certificado emitido por el MITx, a un costo mínimo(siga este enlace para más infomación sobre la iniciativa MITx)


Para acceder e inscribirse a los los cursos que se están ofreciendo en este momento, vaya a la sección: CURSOS QUE SE OFRECERÁN EN LÍNEA CON EL PATROCINIO DE LA UNIVERSIDAD DE STANFORD ESTE SEMESTRE, que se encuentra más abajo o vaya a www.coursera.org(haga clic sobre el enlace del curso que quiera tomar, luego digite su nombre y correo electrónico. Una vez se vaya a iniciar el curso, le enviarán la información correspondiente a su correo electrónico.)

En relación con los cursos que iniciarían en enero, al parecer se ha hecho un comunicado oficial, en que se informa que el inicio de los cursos se pospondrá por un par de meses(Ver más información en:http://pervys-cienciaytecnologia.blogspot.com/2012/01/los-cursos-en-linea-de-stanford-no-se.html

Personalmente participé en dos de los cursos cursos que lanzaron el semestre pasado. A continuación describo algunos aspectos relevantes al respecto:
  1.  INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:  Este curso se basó en el curso de Stanford CS221( Introduction to Artificial Intelligence). Esta clase introduce a los estudiantes los fundamentos de la Inteligencia Artificial, que incluye aprendizaje de máquina, razonamiento probabilístico, la robótica y el procesamiento del lenguaje natural, entre otras temáticas.
    El objetivo de esta clase fue enseñar AI moderna. A aprender sobre las técnicas básicas y estrategias propias de este campo, en el mismo nivel que se enseña a los estudiantes de Stanford(Portal del curso). 
    Fue conducido por dos eminencias del campo: Peter Norvig(Director de Investigación de Google) y Sebastian Thrun(es profesor de Ciencias de la Computación y director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford).

    Figura 2: De izquierda a derecha, Peter Norvyg y Sebastian Thrun, profesores del curso de Introducción a la Inteligencia Artificial(Enlazada desde  http://blogs-images.forbes.com/nicoleperlroth/files/2011/10/0c8F5Vygcv7DH_1974.jpg


    Este curso tenía una modalidad básica(basic track) y una modalidad avanzada(advanced track) que exigía desarrollar ocho tareas(30%), de las cuales sólo se tuvo en cuenta las seis mejor calificadas; un examen intermedio(30%) y un examen final(40%). El siguiente fue el programa general del curso:
DateContentHomework & Exams
Week of Oct 10Overview of AI, SearchAssignment 1 due Oct 17
Week of Oct 17Statistics, Uncertainty, and Bayes networksAssignment 2 due Oct 24
Week of Oct 24Machine LearningAssignment 3 due Oct 31
Week of Oct 31Logic and PlanningAssignment 4 due Nov 7
Week of Nov 7Markov Decision Processes and Reinforcement LearningAssignment 5 due Nov 17
Week of Nov 14Hidden Markov Models and FiltersMIDTERM EXAM Nov 19-21
Week of Nov 21Adversarial and Advanced PlanningAssignment 6 due Nov 30
Week of Nov 28Image Processing and Computer VisionAssignment 7 due Dec 5
Week of Dec 5Robotics and robot motion planningAssignment 8 due Dec 12
Week of Dec 12Natural Language Processing and Information RetrievalFINAL EXAM Dec 16-18

En cuando al esfuerzo recomendado, se indicó que la modalidad advanced track, tenía una exigencia de un curso de nivel avanzado de pregrado o primeros niveles de posgrado, por lo tanto deberían dedicarse, por lo menos 10 horas semanales.
La modalidad basic track se ofreció para las personas interesadas en la materia, pero que no tenían tiempo o prefierían o hacer las tareas y exámenes. En esta modalidad se podían visualizar los videos, pero tenían acceso a las tareas y los exámenes, sólo después de que se vencía el plazo de respuesta para los de la modalidad advanced track, por lo tanto eran evaluados a través de estas actividades. Con el fin de recibir el certificado de cumplimiento, los estudiantes de la modalidad básica deberían mantenerse activos y continuar viendo el material de todo el curso(los quices embebidos en los videos permitían evidenciar de cierta forma el avance en la revisión del material).
Para responder las tareas generalmente se disponía de una semana y para los exámenes el tiempo de respuesta era de 72 horas(el final tuvo un tiempo real de 96 horas, ya que hubo problemas con el servidor: "The final deadline has also been extended by 24 hours. We are very sorry for the network issues and are working to resolve them as soon as possible.").Durante este tiempo era posible enviar las respuestas, tantas veces como se quisiera, pero una vez vencido el plazo, no había más oportunidades.
Como anécdotas particulares, puedo mencionar las caídas del servidor, en la proximidad del plazo máximo para responder las tareas, debido al incremento inusitado de accesos al sistema. En cada uno de estos casos se daba un plazo adicional, generalmente de 24 horas(para ser equitativos, ya que había estudiantes de todas las latitudes del mundo tomando este curso). También fueron atacados los servidores, en los límites del plazo para responder el examen final: "Thanks to everyone for your patience with the slowness of the site. Our servers were the target of an attack today and at this point everything should be back to normal". En cuanto a hechos particulares que dieron más relevancia a este curso está la oferta que hizo la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial( AAAI, Association for the Advancement of Artificial Intelligence), de una memebresía gratuita por un año, a los estudiantes cuyo desempeño estuviera por encima del 90% de la clase(Ver el anuncio en este enlace: http://www.aaai.org/Membership/ai-course-offer.php). Esto indica la enorme trascendencia que podría tener un curso como estos,  incluso en el mundo laboral.


En los días previos al examen intermedio, se publicó el siguiente comunicado:
"An amazing opportunity to take the midterm and exam at the University of Freiburg and receive a certificate from Professor Wolfram Burgard http://en.wikipedia.org/wiki/Wolfram_Burgard is now available. 
From their site http://www.informatik.uni-freiburg.de/~burgard/ai_exams/: If you will pass the exams, you will get a certificate (in German: Schein) signed by Prof. Wolfram Burgard that you have passed the exam of the course and that this is equivalent to the AI course at the Department of Computer Science of the University of Freiburg. Typically, German and many international Universities accept such a certificate. 
If you would like to take part in the exams at the University of Freiburg, please write an e-mail to Prof. Dr. Burgard with the subject "Stanford AI Course Exam Registration to enroll: burgard@informatik.uni-freiburg.de 

En este comunicado se señala que el profesor Wolfram Buggard de la Universidad de Freiburg, dio la posibilidad de aplicar el examen intermedio presencialmente y otorgar un certificado firmado por él a los que lo aprobaran, co0n lo que podrían homologar el curso de Inteligencia Artificial que ofrece el Departamento de Ciencias de la Computación de la mencionada universidad. Pero de acuerdo al comunicado, muchas universidades de alemania y muchas internacionales, aceptan tal certificado y obtienen créditos académicos en sus carreras. Las siguientes universidades son citadas en http://www.informatik.uni-freiburg.de/~burgard/ai_exams/:
  1. Tampere University of Technology, Finland, 6 credits, Introduction to Artificial Intelligence, MSc. Machine Automation
  2. University of Heidelberg, Germany, Artificial Intelligence, MSc. Informatics
  3. University of Freiburg, Faculty for Mathematics and and Physics, Germany
  4. University of Heidelberg, Germany, 6 credits, MSc. Physics
  5. Technical University of Dortmund, Germany
  6. Faculty of Computer and Information Science, University of Ljubljana, Slowenia
El curso de Introducción a la Inteligencia Artificial fue un curso en el cual se hizo un recorrido general por todos los campos de la inteligencia artificial, con algunos ejemplos ilustrativos y explicaciones algunas veces detalladas. En cuanto a los subtítulos, se hizo una convocatoria al principo del curso entre los participantes, invitando a colaborar en la preparación de los subtítulos. Cerca de 2000 estudiantes se ofrecieron a colaborar en la elaboración de los subtítulos, que al inicio incluían español, pero luego( me imagino por la ceciente demanda de tiempo que exigía el curso), ya no hubo subtítulos sino en inglés y otros idiomas(Sebastian Thrun, mencionó que se produjeron subtítulos en 44 idiomas). Como soporte para esta tarea se contó con apoyo de la tecnología de Dotsub, mediante la cual era mucho más sencilla esta traducción.

Al final del curso se nos envió un certificado de cumpimiento(ver el que me enviaron), firmado digitalmente por Peter Norvig y Sebastian Thrun.
En cuanto de estudiantes enrolados en el cursos, inicialmente se nos informó a través del portal del
curso que eran más de 145.000: "We also want to encourage everybody to interact with your 145,000+ classmates, both locally and globally." Sin embargo, PBT Consulting habló de 160.000, y Mark Guzdial(Blog de ACM), indicó que fueron cerca de 200.000 y que 32000 terminaron. En el  blog de DotSub, comentan que fueron más de 130.000 inscritos, 176 idiomas diferentes y 190 países. Finalmente, Sebastian Thrun ha declarado que fueron 160000, de los cuales, cerca de 23.000 terminamos en la modalidad avanzada con certificado de cumplimiento y 248 obtuvieron una puntuación perfecta. Luego de terminar el examen intermedio, se nos informó que el puntaje promedio obtenido por el grupo de estudiantes que lo tomaron, fue de 83%.  Este curso también se convirtió en un experimento de una iniciativa llamada Know Lab(ahora es Udacity), en la que participa Sebastian Thrun, y que en este momento(2012) están llamando a docentes y colaboradores de todo el mundo.
Intro to Artificial Intelligence by Sebastian Thrun and Peter Norvig [1]
Registered students: 160,000 [2]
Studens who cleared the course: 23,000 [3]
Students with perfect scores: 248 [2]

Machine Learning by Andrew Ng [4]
Registered students: 100,000 [5]
Students who received statement of accomplishment for the advanced track: 12195 [4]
Students who received statement of accomplishment the basic track: 1034 [4]

Introduction to Databases by Jennifer Widom [6]
Registered students: 91,734 [7]
Students who submitted atleast some work for grading: 25859 [7]
Students who received a statement of accomplishment: 6513 [7]
Students who gave the final exams: 7108 [7]

Detailed statistics for DB class available at [7]

Algunos enlaces relacionados con este curso son:

Este curso fue en verdad extraordinario y sirvió como plataforma para aprender mucho más sobre la inteligencia artificial y explorar algunos campos que no había estudiado. Los foros también fueron un escenario a través del cual se recibió información muy valiosa y ayuda oportuna.
Parece que las diferencias en plataforma entre este curso y los otros dos que se ofrecieron, se debieron a que detrás de este curso, además de la Universidad de Stanford, estuvo la empresa Know Labs, del profesor Sebastian Thrun. Esta empresa ha creado una iniciativa denominada Udacity, a través de la cual se ofrecerán cursos en linea gratuitos. En este momento han lanzado dos cursos: Construcción de un Motor de Búsqueda y Programación de un carro robótico, que iniciarán en febrero de 2012(Ver más información al respecto en: http://pervys-cienciaytecnologia.blogspot.com/2012/01/udacity-las-universidades-tradicionales.html. 

        2.  APRENDIZAJE DE MÁQUINA:Este curso que  fue conducido por el profesor Andrew Ng, Director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford, también  ofrecía una modalidad básica y una modalidad avanzada, que exigía la entrega(envío) de evaluaciones,  que consistían en exámenes de repaso(calificación de 0 a 5)  y ejercicios de programación(calificación de 0 a 100).
Figura 3: Andrew Ng, profesor del cursos de Aprendizaje de Máquina

Tanto los exámenes de repaso como los ejercicios de programación, se podían enviar las veces que uno considerara necesario, tomándose como calificación la mayor obtenida entre todos los intentos. Si se enviaba las respuestas o los ejercicios de programación posterior al plazo máximo, se aplicaba una penalización del 20%, es decir que la calificación se asginaba sobre 4, en el caso de las preguntas de repaso y sobre 80, en el caso de los ejercicios de programación. Como herramienta para programar se utilizó Octave o Matlab y se disponía de un sistema de validación en tiempo real, del código que se enviaba. Este curso fue particularmente importante, ya que los ejercicios de programación, eran muy bien explicados en una guía, sobre la base de un código incompleto y datos que ellos proporcionaban. Muchas rutinas interesantes se nos entregaron, que sin duda servirán como punto de partida para otros proyectos. El programa del curso fue el siguiente:

· I. INTRODUCTION
· II. LINEAR REGRESSION WITH ONE VARIABLE
· III. LINEAR ALGEBRA REVIEW (OPTIONAL)
· IV. LINEAR REGRESSION WITH MULTIPLE VARIABLES
· V. OCTAVE TUTORIAL
· VI. LOGISTIC REGRESSION
· VII. REGULARIZATION
· VIII. NEURAL NETWORKS: REPRESENTATION
· IX. NEURAL NETWORKS: LEARNING
· X. ADVICE FOR APPLYING MACHINE LEARNING
· XI. MACHINE LEARNING SYSTEM DESIGN
· XII. SUPPORT VECTOR MACHINES
· XIII. CLUSTERING
· XIV. DIMENSIONALITY REDUCTION
· XV. ANOMALY DETECTION
· XVI. RECOMMENDER SYSTEMS
· XVII. LARGE SCALE MACHINE LEARNING XVIII. APPLICATION EXAMPLE: PHOTO


En cuanto al esfuerzo se indicó lo mismo que para el curso de Introducción a la Inteligencia Artificial, es decir, lo recomendado para un curso avanzado de pregrado o niveles basicos de postgrado, 10 horas o más a la semana. Según mi experiencia al tomar este curso, se debe dedicar este tiempo semanalmente para poder aprovecharlo y aprender debidamente el conocimiento tan valioso de este curso.
Según lo indicado en el portal del curso, la categoría básica fue para personas interesadas en la materia, pero que no tenían el tiempo o preferían no hacer programas de computador. Los estudiantes de esta modalidad podían acceder a los mismos materiales que lo de nivel avanzado, incluyendo los ejercicios de programación, pero no obtuvieron calificación sobre ellos. La opciones de edición del perfil daban la posibilidad de cambiar de modalidad en cualquier momento.
Todos los videos fueron subtitulados en inglés, excepto el de las conclusiones finales, el cual no tuvo subtítulos.

Este curso finalizó el 16 de diciembre, aunque se concedió un poco más de tiempo para responder examenes de repaso y ejercicios de programación retrasados. El 10 de enero de 2012, se nos envió el respectivo certificado de cumplimiento(ver certificado)

El 12 de enero, indicaron la siguiente información en relación con los certificados de cumplimiento:
Para los estudiantes de la modalidad avanzada("advanced track"), primero se reescaló el puntaje total de las preguntas de repaso(Q) y la de los ejercicios de programación(P) a 100, luego se calculó un puntaje ponderado(T) de la siguiente manera: T = 1/3 * Q + 2/3 * P.  Los estudiantes que obtuvieron un puntaje ponderado total igual o superior a 80% recibieron el mencionado certificado. 12195 estudiantes recibieron certificado en esta modalidad.
Los estudiantes de la modalidad básica(basic track) recibieron un  certificado de cumplimiento si su puntaje total en las preguntas de revisión fue superior al 90%. 1034 estudiantes recibieron certificado en esta modalidad.
También se informó que no se tuvo en cuenta para el puntaje, las secciones de algebra lineal y Octave.
Algunos enlaces relacionados con este curso son:

Este fue un curso de muchos aprendizaje, ya que el profesor  generosamente compartió con todos, parte de su experiencia en proyectos realmente interesantes. Hubo muchos elementos conceptuales, que se evaluaban en los exámenes de repaso que sin duda, dieron a los que participamos, profundidad en cada una de las técnicas, no en la parte matemática, pero sí en lo conceptual.

En relación con el curso de Introducción a las base de datos, el 15 se diciembre 2011, anunciaron a través del portal del curso las estadísticas generales del curso:

"Este curso se ofrece de manera estructurada desde octubre hasta diciembre de 2011. Más de 90.000 cuentas fueron creadas,25.000 estudiantes presentarán por lo menos algún trabajo para calificación, y 6.500 estudiantes tuvieron un despempeño lo suficientemente bien como para recibir una declaración de cumplimiento al final del curso. Todos los materiales que se utilizaron para el curso que se ofreció en 2011 están todavía disponibles en este sitio web. Así que siéntase libre de navegar por ellos y tomar parte o todos el curso en su modo actual "de autoservicio".

Esto indica que si lo desea puede inscribirse a este curso y acceder a todos los materiales y las actividades de evaluación, en el modo actual de autoservicio.
En cuanto a otras estadísticas del cursos, a continuación relaciono los enlaces publicados en el sitio web de este curso:
Histogramas de los puntjaes de los estudiantes que recibieron un certificado del cumplimiento: https://s3.amazonaws.com/dbclass-resources/docs/final_pdfs/Summary+numbers.pdf
Distribución de los puntajes obtenidos en el examen intermedio: 
Distribución de los puntajes obtenidos en el examen final:
Resultados actualizados de la encuesta aplicada desde la mitad del curso: 



CODIGO DE HONOR:

La universidad de Stanford tiene un código de honor que se nos instó encarecidamente a seguir. Específicamente para el curso de Aprendizaje de Máquina, se manifestó de la siguiente manera:

"Recomendamos encarecidamente a los estudiantes a formar grupos de estudio, y analizar las videoconferencias(incluyendo los quices embebidos en los videos). También les animamos a reunirse con amigos para ver los videos juntos como grupo. Sin embargo, las respuestas que usted envíe a las preguntas de revisión debe ser su propio trabajo. Para los ejercicios de programación, le invitamos a discutir con otros estudiantes, hablar de algoritmos específicos, propiedades de los algoritmos, etc, sólo pedimos que no mire el código fuente escrito por otro estudiante, ni mostrar el código de su solución a otros estudiantes."

Este código de honor se especifica muchos más en el siguiente enlace y aplica para todos los cursos presenciales y en línea de la Universidad de Stanford: http://studentaffairs.stanford.edu/judicialaffairs/policy/honor-code



Actualización:
EJEMPLO DECLARACIÓN DE CUMPLIMIENTO PARA EL CURSO: INTRODUCTION TO DATABASES:
En el caso del curso: Introduction to Databases, en Aiqus, el usario: mleclerc, publicó la siguiente declaración de cumplimiento: 


TECNOLOGÍA UTILIZADA EN LOS CURSOS:

Estos cursos se basan en las recientes innovaciones de los profesores de la Universidad de Estanford para aumentar la interacción con los estudiantes. Estos incluyen:
ClassX, una plataforma de procesamiento de vídeo que facilita la grabación de conferencias, cursos.
CourseWare: Un sitio de alojamiento con características de red social,
OpenClassroom, una plataforma web diseñada para compartir material de clase de Stanford libremente con el mundo.
Stanford fue pionera en promover el uso del servicio iTunes de Apple(conocido como iTunes U) para instituciones académicas en el año 2005. Tres años después, la universidad lanzó Stanford Ingeniería Everyware, el primer sitio en ofrecer gratuitamente cursos completos basados en videos y materiales, que están disponibles para cualquier persona en cualquier parte del mundo.
En relación con las tecnología utilizadas, Andrew Ng, Manifestó, según, Jamie Beckett(Director Communications and Alumni Relations, School of Engineering, Stanford University), que una de las desventajas de la enseñanza tradicional es el tiempo que el estudiante tarda en obtener retroalimentación sobre su trabajo. Si un estudiante presenta una tarea y una semana después se le entrega esta tarea calificada, es posible que haya olvidado mucho de lo que hizo. Con las tecnologías que le dan una respuesta inmediata, un estudiante puede determinar de inmediato que ha entendido realmente y qué no, y concentrar sus esfuerzos de manera más eficiente(Ver http://news.stanford.edu/news/2011/august/online-computer-science-081611.html)

En el portal del curso de Machine Learning, se hace mención de las siguientes tecnologías:Partes de la tecnología de los quices que se usó en el sitio, fue inicialmente usada por la Corporación Gradiance(Ver aquí para más detalle http://www.ml-class.org/course/aboutus/gradiance)
Parte del sitio del curso se basan en las siguiente herramientas, imágenes y código fuente:
jQuery Javascript Library - John Resig. Licenciado bajo la MIT license.
phpQuery PHP Library - Tobiasz Cudnik. Licenciado bajo la MIT license.
MathJax - The MathJax Team. Licenciado bajo la licencia de Apache Software version 2.0.
VideoJS - Zencoder, Inc. Licenciado bajo la GNU LGPL version 3.0.
GNOME Iconset - El proyecto GNOME. Licenciado bajo la GNU GPL v2.
PHP Markdown - Michel Fortin. Licenciado bajo la GNU GPL v2.
PHP Porter Stemming Algorithm - Jon Abernaty. Licenciado bajo la GNU GPL v2.
UFD - Unobtrusive Fast Drop Down - The UFD Team. Licenciada bajo la MIT License.
Nuvola Iconset - David Vignoni. Licenciado bajo la GNU LGPL.
Flat for Linux Iconset - Everaldo Coelho. Licenciado bajo la GNU GPL.
Dark Glass - Alessandro Rel. Licenciada bajo la GNU GPL.
Como apoyo para los subtítulos del curso de Introducción a la Inteligencia Artificial, se contó con el soporte de la tecnología de Dotsub.

CURSOS QUE SE OFRECERÁN EN LÍNEA CON EL PATROCINIO DE LA UNIVERSIDAD DE STANFORD ESTE SEMESTRE:

Para inscribirse, puede hacer clic en el curso correspondiente. Una vez se vaya a iniciar el curso, le enviarán la información correspondiente a su correo electrónico(Puede acceder a todos los curso disponibles en http://www.class-central.com/ o puede hacer clic en cada uno de los enlaces que se muestran a continuación(entre paréntesis aparece la fecha de inicio):

Empresarismo:
Lean Launchpad(febrero 2012)
Technology Entrepreneurship(enero 23 de 2012)

Medicina:
Anatomy(marzo 5 de 2012)

Ingeniería Civil:
Making Green Buildings(enero de 2012)

Ingeniería Eléctrica
Information Theory(marzo de 2012)

Sistemas Complejos
Model Thinking(enero 23 de 2012)

Ciencias de la Computación
CS 101(febrero de 2012)
Machine Learning(enero 23 de 2012)
Software as a Service (Apoya Universidad de Berkeley, inicia febrero 2012)
Human-Computer Interaction(enero 30 de 2012)
Natural Language Processing(enero 23 de 2012)
Game Theory(febrero de 2012)
Probabilistic Graphical Models(enero 23 de 2012)
Cryptography(enero 23 de 2012)
Design and Analysis of Algorithms I(junio 23 de 2012)
Computer Security(febrero de 2012)




Sitios web relacionados con los cursos que está ofreciendo la Universidad de Stanford:

Canal de video en Youtube: http://www.youtube.com/user/StanfordUniversity/videos?view=pl&page=2

Stanford Engineering Everyware(SEE): A través del cual, la Universidad de Stanford está ofreciendo algunas de sus clases de ingeniería más populares de forma gratuita a los estudiantes y educadores de todo el mundo. Se puede acceder a videos de conferencias, lecturas y otros materiales, tomar pruebas y exámenes, y comunicarse con otros estudiantes de SEE: http://see.stanford.edu/




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1 comentario:

David dijo...

Esta muy bueno que las universidades importantes brinden la chance de cursos de forma gratuita asi mas gente se capacita. Hoy en dia hay mucha gente que elige cursos certificados para poder realizarlos desde su casa y de esta manera capacitarse desde el hogar

30 de enero de 2014, 13:49

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