user300916 pa ovako:
prema meni, nema puno smisla ic na duboko ako nemas strojno. Kao, mozes ti pohvatat osnove strojnog kroz duboko (i budes najvj), ali to je naopako i imat ces problema s razlikovanjem sta je sta. Nekako je bolje ak prvo imas framework strojnog i onda ti je duboko samo jedna puzzla koju mjenjas kak ti pase. mojih 2 centa.
a sto se tice samog predmeta, predmet je u biti jeben (cak je blago zastario al to samo zato jer se podrucje razvija abnormalnom brzinom), ali ja ne znam sto je kolegama jer labosi su smrt. Ko prvo moras imat relativno okej hardver (nvidia grafa, ili google colab) i onda svi oni eksperimenti…. ne znam, bili su zabavni labosi (al zaista) no bas puno vremena mi je odlazilo na njih. pogotovo na zadnji labos, kad ti je vec semestar gotov i sam zelis da sve zavrsi, ostao ti ziv ili ne, oni te jebu s najgorim gradivom koje je totalno zastarilo.
Takoder, tu je neka matematika koju nam nitko nikad nije objasnio (tenzor 4 reda koji je derivacija batcha po parametrima matrice) i na pocetku ces gledat u te formule i bit “whataphucc”. jednom ce ti sjest al prvotni sok je veliki.
zadnje sto ces morat dobro znat (this goes without saying ali) je programirat u pythonu, numpy i torch nisu teski za pohvatat naprvu, ali ako ces morat paralelno ucit 2 frameworka i programski jezik python + gradivo, onda oof size big.
a s umjetnom ti Dubuce efektivno nema veze, u pogledu fer kolegija - al dosl, jedino di mi na pamet pada gdje se to moze iskoristit je onaj reinforcement learning. Ako zelis nauciti, sto podrzavam, ja bih radije preporucio nekolicinu courseova. Andrew Ng Coursera je goto za tak nesto, prolazi se slicno gradivo kao na dubuce (minus VAE i GAN) i dat ce ti dost dobre temelje ali neces naucit bas nove tehnologije. ima okej udemy/udacity courseova za ML, ali IMO oni su vise za ML praksu, a tebi treba teorija, dakle Stanford CS229. u biti, pogledaj si literaturu i slicne predmete ovdje i još uz to škicni ovo
in the end, ovisi o tebi, ako te zanima i zapeo si, i jos ak ti ide mat, nece ti bit tak veliki bed, segvic, cupic i tutek su vrhunski predavaci, a podrucje je fkt prekrasno.
user300916 Ako netko ima savjet za jos koji dobar i koristan racunarski predmet iduci semestar, ili vjestinu? Prihvacam savjete 😄
NOS je dobar jer je zasad jedini predmet na kojem se obraduju osnove enkripcije, i iako je to samo 50% predmeta msm da je okej radi tog
AVSP isto nije los, blago je povezan sa strojnim, ali je opcenita obrada podataka
IMS je izi prolaz jer je Hrkaču ne da predavat lmao ali cuju se zgodne stvari
i mislim da sam cuo da je PARPRO okej za naucit no to tek spominjem da me netko citira i ispravi i/ili potvrdi, nemam iskustva haha