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Showing Revision 1 created 11/29/2014 by Udacity.

  1. ギリシャのカスター・クリプティスからです
  2. “この講義に感謝します
    受講後にコースはダウンロードできますか?”
  3. “個人的に講義を保存して今後も参照したいです
    講師の皆さんありがとうございます”
  4. 前にも答えましたがYouTubeで公開しています
    ですが一度にすべて閲覧できるように
  5. まとめた方がいいですね
    そうなるように検討したいと思います
  6. そうですね ずっと公開されていてほしいです
    いつでも復習できます
  7. 私たちの講義は百科事典や
    参考書で勉強するのとは違います
  8. 復習したくても同じような講義を
    見つけるのは大変です
  9. これは一度限りの聴講ですね
    経験を得るための通過点です
  10. 数カ月か数年後かに復習したい内容の見つけ方と
    効率的なアクセス方法を追記するつもりです
  11. 今のシステムではそれが欠落しています
  12. テキサス州ヒューストンのイーヴォからです
    “教科書を読む以外のやり方に共感しています”
  13. “ですが人工知能の分野の幅広い基礎を学ぶ際の
    教材の種類について”
  14. “アドバイスを頂けますか?
    すばらしいご指導に感謝します”
  15. 他の本よりも明らかに秀でていて
    市場の95%を独占しており
  16. どの本よりも多くの言語に
    翻訳されている本があります
  17. 特に第26章は最高です 私が書いていますからね
    信じられないかもしれませんがこの本は
  18. 偶然にも私の隣に座る人が書いたものです
    強くお勧めしますよ
  19. そういえばこの四半期の売上は
    寄附すると聞きました
  20. ええ 慈善事業に寄付しました
    出版元によると売上は好調なようです
  21. 皆さんが買ってくれたからです
    ありがとう 感謝しています
  22. 買ってくれた皆さんのおかげです
    本は学習に活用して頂けたらと思います
  23. ピーターの利益のために勧めたわけでないですが
    これは実際にとてもよい本です
  24. ピーターは第3版に多大な労力を注ぐと思います
  25. そうですね 第2版よりもです
  26. 最新版の制作にさらに力を注ぐのは
    驚くべきことです
  27. 第1版はスチュワート・ラッセルと一緒に
    書いていたので一番楽でした
  28. 彼に“教える際に講義で扱う内容も
    盛り込もう”と言ったんです
  29. すると多くの教授が本を使い始めたんですね
  30. 自分自身ではなく読む人のことを考えていたので
    執筆はなかなか大変でした
  31. すべてをダブルチェックしましたよ
  32. そうですね 私は何度もこの本で教えました
  33. 驚くほどよく調べられています
    かなり厚いですがページ数を教えてもらえますか?
  34. 1,100ページだと思います
  35. すごいですね 忙しくなるのも納得です
  36. この本のよい点は他の文献を
    数多く参照していることです
  37. 人気度は落ちますが私も本を出しています
    確率的なロボット工学に特化した内容です
  38. ベイジアンネットワークの観点から
    ロボットを見ています
  39. ロボット工学、認知、実世界のシステムについて
    今後も興味があるなら買うのもありだと思います
  40. この講義は売上には貢献しませんでしたね
    本を使っていませんからね
  41. 今後ロボット工学の講義で教えるなら
    教科書として使うかもしれません
  42. イーヴォへの回答ですが
    雑誌の論文を読むのもお勧めします
  43. ある分野に足を踏み入れたら現在の研究や
    物事が起こっている場所が実際にどこなのかを
  44. 知る力量を持つべきです
    その分野が向かう場所へついていきたいなら
  45. 教科書と同様に論文を読む必要があります
  46. メキシコシティのアノール・ラレーナからです
    “講師の皆さんは”
  47. “優秀な学生の話をしましたが
    期末試験を採点したあとで”
  48. “4~8万人の受講生の中での順位を知れますか?
    今後の勉強の励みになると思います”
  49. 答えはイエスです 皆さんに順位を
    知らせるつもりです それにもし希望があれば
  50. 優秀な学生と連絡を取りたいと思いますので
    希望者は履歴書を送ってください
  51. 私たちは優れた人々を求めている地元の
    検索エンジンの会社とよい関係を築いています
  52. 皆さんの就職活動を手伝えるのは
    正直に言ってかなり楽しみです
  53. 私は試験の難問に対して驚くほど
    質の高い回答を出す皆さんに
  54. 本当に感銘を受けてきました
    いくつかの点においても
  55. スタンフォードよりもこの講義の方が
    優秀な学生の割合が高かったと思います
  56. 本当にうれしいです
    私からメールを受け取るかもしれませんね
  57. 皆さんのプライバシーを尊重して
    余計なコンタクトは控えますが
  58. 皆さんが望むなら連絡を取らせてください
    関係を築く助けになると思います
  59. 本当に関心がある人への単なる手助けのつもりです
    そうでないなら聞き流してください
  60. ブラジルのヴィッキーからです
    “このすばらしい機会に感謝します”
  61. “テーマとそれに伴う設問はとてもありがたいです
    今後の講義について教えてください”
  62. “スラン教授とノーヴィグ教授の
    情熱に感化されました”
  63. お役に立ててうれしいです
    今週は簡単ですね 難しい質問がありません
  64. “睡眠不足でしょう?”と言われたことを除けば
    確かに誰も“このコースは最悪”と言っていません
  65. そうですね
    皆さんからのコメントに感動しています
  66. 心を動かされますし
    皆さんにも親しみを覚えます
  67. では最後の質問です
    これは今までとは少し違った内容です
  68. モスクワの受講生からです
  69. “ニューラルネットワーク、
    進化的プログラミング、遺伝的アルゴリズム、”
  70. “ファジィ時系列についてです 講師の皆さんは
    なぜ講義でこれらに言及しなかったのですか?”
  71. “これらは次の講義で扱いますか?”
    彼は実際にそうなることを望んでいます
  72. 講義は10週しかなかったので
    すべてを扱えなかったのです
  73. 私の本は1,100ページありますが
    それでも人工知能の分野の一部に過ぎません
  74. その中でもサンプリングを行う必要があり
    各項目で例を何個かに絞ったのです
  75. 確かに遺伝的アルゴリズムは多用されており
    人工知能の大部分を占めています
  76. 一般にも使われるツールですが私たちの見解では
    遺伝的アルゴリズムは探索アルゴリズムの一種です
  77. いくつかの探索アルゴリズムを紹介しましたが
    講義はこれらについてだけではなかったので
  78. すべてを扱わなかったのです 限られた時間の中で
    カバーできる部分だけを扱いました
  79. 現時点での最も一般的なツールの1つは確率です
    機械学習の確率、
  80. 推論の確率、不確実性の確率などです
    ファジィ論理と比べて
  81. 近年では同じような効果のある
    確率の方が一般的になっています
  82. ですがファジィ論理は不確実性を
    表現するためにしばしば使われます
  83. 確かに扱えなかったテーマも数多くあります
    深く掘り下げたかったものもありましたし
  84. 皆さんがそれを使う技術も教えたかったです
    浅く学ぶような講義にはしたくありませんでした
  85. スタンフォードでも同じ部分を割愛したので
    学んでいない部分は一緒です
  86. この分野には学ぶ価値のある重要な点が数多くあり
    たくさんの興味深いことが起こっています
  87. この講義を更に8週ほど延ばせないことを
    申し訳なく思っています
  88. これは最後のオフィスアワーだと思います
    この講義に参加して頂いて感謝します
  89. 期末試験での幸運を祈ります
    皆さんなら大丈夫です
  90. 皆さんはとても優秀だったので
    一緒に学べて光栄です
  91. 講義で皆さんと会えてよかったです
    見事なフィードバックに驚かされてきました
  92. 最良の時間の使い方だったと思いますし
    こんなにたくさんの方とお会いできて嬉しいです
  93. 私が学生だった時は無償でシェアしたいと
    思うほどのよい講義に出会いませんでした
  94. 本当にありがとう
    今後の講義を楽しみにしていてください
  95. すばらしい経験でしたし私も多くを学びました
    皆さんもそうだったことを願います
  96. この講義が人工知能の分野、教育の分野、
    オンライン教育に役立つことを願います
  97. 講義の内容についてより理解するために
    分析すべきことがまだたくさんあります
  98. 睡眠時間を削ってこの講義に力を注ぎました
    すべての講義を通して成功した部分と
  99. 失敗した部分をまだ把握できていません
    分析して明確にするつもりです
  100. そして次の講義へのステップを
    見つけるつもりです
  101. ピーターはTED Talksで講演するんですよね?
  102. その通りです
  103. TEDは大規模な講演会を2月に催します
    Technology Entertainment Designの略です
  104. 世界でも輝かしい活躍をする優秀な人々が
    その業績について報告する会議に参加するんですね
  105. 当日までに講義の結果を
    まとめないといけません
  106. 私も手伝いますよ
  107. それではさようなら ありがとう