"A universal library, whether of books, genotypes, or technologies, forms an expanding cloud of possibilities in a multidimensional space. The laws of nature form an outermost bound. A smaller cloud, condensed out of this atmosphere of possibilities, represents the organisms of technologies that can be assembled from available parts. Finally, a small central core - where we live - represents the books, organisms, or technologies that exist at the present time. Instead of building outward by small increments, Ted (Taylor) sought to develop Orion the other way around: start with the laws of nature; delineate the bounds first of possibility and then of practicality; finally, trace a path backward to existing technology so as to advance not by increments but by leaps and bounds." -- quote from pp. 98
Full post...
February 07, 2007
February 01, 2007
Courses
Fall 2022
Comp202 Data Structures and Algorithms
Comp305 Algorithms and Complexity
Spring 2022
Comp542 Natural Language Processing
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2021
Comp541 Deep Learning
Comp305 Algorithms and Complexity
Spring 2021
Comp542 Natural Language Processing
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2020
Comp541 Deep Learning
Spring 2020
Comp541 Deep Learning
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2019
Comp542 Natural Language Processing
Spring 2019
Comp541 Deep Learning
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2018
MIT Sabbatical
Spring 2018
Comp541 Deep Learning
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2017
Comp200 Structure and Interpretation of Computer Programs
Spring 2017
Comp541 Machine Learning
Fall 2016
Comp200 Structure and Interpretation of Computer Programs
Comp301 Programming Languages
Spring 2016
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Comp541 Machine Learning
Fall 2015
USC Sabbatical
Spring 2015
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Fall 2014
Comp200 Structure and Interpretation of Computer Programs
Comp541 Machine Learning
Spring 2014
Comp130 Introduction to Programming
Comp541 Machine Learning (class archive)
Fall 2013
Comp542 Natural Language Processing (Course slides, class archive)
Spring 2013
Comp130 Introduction to Programming
Fall 2012
Comp131 Introduction to Programming
Spring 2012
Comp130 Introduction to Programming
Fall 2011
Comp341 Artificial Intelligence
Fall 2010
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2010
Ecoe580 NLP Seminar
Fall 2009
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2009
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Ecoe580 Semisupervised Learning
Fall 2008
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2008
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Fall 2007
KUNLP Reading group
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Comp131 Introduction to Programming
Spring 2007
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Fall 2006
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Spring 2006
Ecoe554 Machine Learning
Fall 2005
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Spring 2005
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Fall 2004
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2004
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Fall 2003
Comp100 Computer Applications
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2003
Math102 Calculus
Full post...
Comp202 Data Structures and Algorithms
Comp305 Algorithms and Complexity
Spring 2022
Comp542 Natural Language Processing
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2021
Comp541 Deep Learning
Comp305 Algorithms and Complexity
Spring 2021
Comp542 Natural Language Processing
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2020
Comp541 Deep Learning
Spring 2020
Comp541 Deep Learning
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2019
Comp542 Natural Language Processing
Spring 2019
Comp541 Deep Learning
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2018
MIT Sabbatical
Spring 2018
Comp541 Deep Learning
Comp305 Algorithms and Complexity
Fall 2017
Comp200 Structure and Interpretation of Computer Programs
Spring 2017
Comp541 Machine Learning
Fall 2016
Comp200 Structure and Interpretation of Computer Programs
Comp301 Programming Languages
Spring 2016
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Comp541 Machine Learning
Fall 2015
USC Sabbatical
Spring 2015
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Fall 2014
Comp200 Structure and Interpretation of Computer Programs
Comp541 Machine Learning
Spring 2014
Comp130 Introduction to Programming
Comp541 Machine Learning (class archive)
Fall 2013
Comp542 Natural Language Processing (Course slides, class archive)
Spring 2013
Comp130 Introduction to Programming
Fall 2012
Comp131 Introduction to Programming
Spring 2012
Comp130 Introduction to Programming
Fall 2011
Comp341 Artificial Intelligence
Fall 2010
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2010
Ecoe580 NLP Seminar
Fall 2009
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2009
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Ecoe580 Semisupervised Learning
Fall 2008
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2008
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Fall 2007
KUNLP Reading group
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Comp131 Introduction to Programming
Spring 2007
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Fall 2006
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Spring 2006
Ecoe554 Machine Learning
Fall 2005
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Spring 2005
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Fall 2004
Engr200 Probability and Statistical Methods for Engineers
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2004
Comp101 Structure and Interpretation of Computer Programs
Fall 2003
Comp100 Computer Applications
Ecoe554 Machine Learning
Spring 2003
Math102 Calculus
Full post...
January 22, 2007
Top science videos
I have not been this excited about the internet since 1994, when people at the AI Lab would run mosaic everyday and check to see if there were any new pages. My new addiction is videos! You can find quite a number of lectures, interviews etc. and it somehow makes a big difference to see the person talking, rather than just listening or reading. Here is a partial list of my favorites.
Full post...
- http://www.ted.com/tedtalks
- http://www.poptech.com/popcasts
- http://www.communistrobot.com
- http://www.edge.org/edge_video.html
- http://mitworld.mit.edu/index.php
- http://videolectures.net
- http://www.singinst.org/media
- http://www.longnow.org/projects/seminars/
- http://www.transhumanism.org/tv
- http://meaningoflife.tv/
- http://www.bbc.co.uk/sn/tvradio/programmes/horizon/broadband/archive/feynman/
- http://googleresearch.blogspot.com/2006/12/google-research-picks-for-videos-of.html
- http://sapere.alice.it/extra/126/23_settembre.html
- http://www.thetech.org/genetics/pov_atkins/index.html
- http://www.thefutureofscience.org/23rd_evolMind.htm
- http://technetcast.ddj.com/tnc_play_stream.html?stream_id=256
- http://sss.stanford.edu/coverage/audioandvideo/
- http://www.aaai.org/AITopics/html/show.html
- http://web.mit.edu/webcast/csail/2006/
- http://www.quiprocone.org/Protected/Lecture1.htm
- http://swiss.csail.mit.edu/classes/6.001/abelson-sussman-lectures
Full post...
January 15, 2007
İmkansızı başarmak
"İmkansızı başarmak" üzere yola çıkan mühendislerin kahramanlık
öykülerini okumayı severim. Richard Rhodes'un "The Making of the
Atomic Bomb", ya da Ben Rich'in "Skunk Works" kitapları bu açıdan
etkileyicidir. Malesef böyle öyküler genelde savaş sırasında ve
büyük devlet projeleri desteğinde ortaya çıkıyor, ama bunu başka
bir mesajda ele alırız. Amacım, her yeni fikrin "acaba dışarıda
böyle bir uygulama var mı" şüpheciliğinden geçirildiği, en büyük
firmaların bile argeye ciddi olarak girmekten korktuğu bu ülkede,
neyin imkanlı neyin imkansız olduğunu ve yeni fikirleri "başkası
yapmış mı"'nın ötesinde nasıl değerlendirebileceğimizi tartışmaya
açmak. Bakarsınız bir gün bir konuda liderliği ele geçiririz, ve
"başkası ne yapmış" diye kopya çekme imkanımız kalmaz ve geçmişe
değil geleceğe bakmak zorunda kalıveririz :)
Bu sefer George Dyson'un "Project Orion" kahramanlık öyküsünü
okurken, projedeki mühendislerin düşünce yapısıyla ilgili ilginç
bir paragraf dikkatimi çekti. Önce Borges'in "Evrensel Kütüphane"
fikrini açmalıyım. Değişik yazarların değişik şekillerde formüle
ettiği bu hayali kütüphane, tüm olası kitapların, tüm olası
teknolojilerin, tüm olası organizmaların raflarından birinde yer
aldığı bir olasılıklar evrenidir.
Dyson proje lideri Ted Taylor hakkında şöyle diyor (parantezler
benim): "Kitaplardan, genotiplerden, ya da teknolojilerden oluşan
bir evrensel kütüphane, çok boyutlu bir uzayda gittikçe genişleyen
bir olasılıklar bulutu gibidir. Doğa kanunları en dış sınırları
oluşturur (hiyerarşi #4). Bu olasılıklar atmosferinin ortasında
yoğunlaşmış daha küçük bir bulut halihazırda elimizde olan
parçalardan üretebileceğimiz organizma ve teknolojileri temsil
eder (hiyerarşi #2). Son olarak merkezdeki küçük bir çekirdek şu
anda var olan kitapları, organizmaları ve teknolojileri temsil
eder (hiyerarşi #1). Ted, Orion'u çekirdekten dışarı doğru küçük
adımlarla değil diğer yönde geliştirmek istiyordu: doğa
kanunlarıyla başlanacak; önce imkanlılık, daha sonra pratiklik
sınırları çizilecek; son olarak bulunan noktalardan geriye, şu an
elimizde olan teknolojilere doğru bir yol çizilecekti. Ancak böyle
küçük adımlarla değil dev hamlelerle ilerlemek mümkün olabilirdi."
Bir gün sınırlarımıza doğa kanunlarından başlayarak karar
verebilmek dilegiyle!
Full post... Related link
öykülerini okumayı severim. Richard Rhodes'un "The Making of the
Atomic Bomb", ya da Ben Rich'in "Skunk Works" kitapları bu açıdan
etkileyicidir. Malesef böyle öyküler genelde savaş sırasında ve
büyük devlet projeleri desteğinde ortaya çıkıyor, ama bunu başka
bir mesajda ele alırız. Amacım, her yeni fikrin "acaba dışarıda
böyle bir uygulama var mı" şüpheciliğinden geçirildiği, en büyük
firmaların bile argeye ciddi olarak girmekten korktuğu bu ülkede,
neyin imkanlı neyin imkansız olduğunu ve yeni fikirleri "başkası
yapmış mı"'nın ötesinde nasıl değerlendirebileceğimizi tartışmaya
açmak. Bakarsınız bir gün bir konuda liderliği ele geçiririz, ve
"başkası ne yapmış" diye kopya çekme imkanımız kalmaz ve geçmişe
değil geleceğe bakmak zorunda kalıveririz :)
Bu sefer George Dyson'un "Project Orion" kahramanlık öyküsünü
okurken, projedeki mühendislerin düşünce yapısıyla ilgili ilginç
bir paragraf dikkatimi çekti. Önce Borges'in "Evrensel Kütüphane"
fikrini açmalıyım. Değişik yazarların değişik şekillerde formüle
ettiği bu hayali kütüphane, tüm olası kitapların, tüm olası
teknolojilerin, tüm olası organizmaların raflarından birinde yer
aldığı bir olasılıklar evrenidir.
Dyson proje lideri Ted Taylor hakkında şöyle diyor (parantezler
benim): "Kitaplardan, genotiplerden, ya da teknolojilerden oluşan
bir evrensel kütüphane, çok boyutlu bir uzayda gittikçe genişleyen
bir olasılıklar bulutu gibidir. Doğa kanunları en dış sınırları
oluşturur (hiyerarşi #4). Bu olasılıklar atmosferinin ortasında
yoğunlaşmış daha küçük bir bulut halihazırda elimizde olan
parçalardan üretebileceğimiz organizma ve teknolojileri temsil
eder (hiyerarşi #2). Son olarak merkezdeki küçük bir çekirdek şu
anda var olan kitapları, organizmaları ve teknolojileri temsil
eder (hiyerarşi #1). Ted, Orion'u çekirdekten dışarı doğru küçük
adımlarla değil diğer yönde geliştirmek istiyordu: doğa
kanunlarıyla başlanacak; önce imkanlılık, daha sonra pratiklik
sınırları çizilecek; son olarak bulunan noktalardan geriye, şu an
elimizde olan teknolojilere doğru bir yol çizilecekti. Ancak böyle
küçük adımlarla değil dev hamlelerle ilerlemek mümkün olabilirdi."
Bir gün sınırlarımıza doğa kanunlarından başlayarak karar
verebilmek dilegiyle!
Full post... Related link
January 07, 2007
Human computation
CMU'dan genç bir asistant prof, bilgisayarların zorlandığı bir
takım problemleri (görüntü tanıma, kelimeleri anlama gibi) insan
beyinlerine çözdürme fikrini anlatıyor aşağıdaki videoda:
http://video.google.com/videoplay?docid=-8246463980976635143&q=techtalks
Aslinda bu yeni bir fikir değil. MIT'den iki arkadaşım Push Singh,
ve Tim Chklovski web üzerinden gönüllü insanların bilgilerinden
yararlanmak için benzer projeler başlatmışlardı:
http://openmind.org/
http://learner.isi.edu/
Beğenir daha isterseniz Google seminerlerinden en iyilerini Peter
Norvig seçip bir top 20 listesi hazırlamış:
http://googleresearch.blogspot.com/2006/12/google-research-picks-for-videos-of.html
Full post... Related link
takım problemleri (görüntü tanıma, kelimeleri anlama gibi) insan
beyinlerine çözdürme fikrini anlatıyor aşağıdaki videoda:
http://video.google.com/videoplay?docid=-8246463980976635143&q=techtalks
Aslinda bu yeni bir fikir değil. MIT'den iki arkadaşım Push Singh,
ve Tim Chklovski web üzerinden gönüllü insanların bilgilerinden
yararlanmak için benzer projeler başlatmışlardı:
http://openmind.org/
http://learner.isi.edu/
Beğenir daha isterseniz Google seminerlerinden en iyilerini Peter
Norvig seçip bir top 20 listesi hazırlamış:
http://googleresearch.blogspot.com/2006/12/google-research-picks-for-videos-of.html
Full post... Related link
Subscribe to:
Posts (Atom)