Na jednu stranu pozorování toho, jak se metody výuky lišily od těch doma a jak to na mě působilo, vnímám jako extrémně zajímavou věc (na kterou se v poslední době často nechtěně soustředím víc, než na obsah výuky), ale dělat z toho závěry pro mě bylo těžký. Ale zkusím to.

Většina předmětů na FI MUNI je o tom, že chodíte na přednášky (nebo ani nechodíte a jen si pouštíte záznamy), v některých předmětech máte nějaká cvičení, v některých pár domácích úkolů. Pak si všechny ty znalosti z přednášek pár dní před zkouškou intenzivně drtíte do hlavy a na zkoušce je buď všechny rovnou zase vyklopíte na papír, nebo aplikujete na nějaké příklady. Zkouška je zpravidla těžká, spousta lidí ji nedá napoprvé, ale tento postup ještě opakuje.

Na FIB UPC je to většinou tak, že během semestru chodíte na přednášky, ze kterých si ale pro úspěšné absolvování předmětu moc pamatovat nemusíte. Hlavním těžištěm práce a hodnocení jsou totiž různé, často skupinové, projekty a prezentace, které s přednáškami souvisí tak různě.

Strávila jsem nemalé množství času snahou vyhodnotit, co mi vyhovuje líp a kde se naučím víc věcí. A čím víc nad tím přemýšlím, tím víc mám pocit, že to ve výsledku mělo dost srovnatelnou kvalitu, i když mě to asi rozvíjelo v jiných věcech a jsem ráda, že jsem si vyzkoušela obojí.

Samotné přednášky mi asi v průměru přijdou lepší doma. Tady byly některé fajn, ale hodně mi jich přišlo buď jako dlouhé plácání v abstraktních konceptech bez úplně jasného ukotvení do aplikací, nebo brutálně rychlý výčet algoritmů a vzorců, kdy jsem nestíhala do hloubky přímo tam pochopit jediný z nich. Trochu jsem měla pocit, že to, že se nepočítá s tím, že se to všechno musíme pořádně naučit, přednášku na jednu stranu dost odlehčuje, ale na druhou to odebírá jakousi kotvu toho, že by měla plynout rozumným tempem.

Nutno říct, že se považuju za docela náročného studenta: pokud se rychlost a obtížnost přednášky přesně netrefí do mého vnímání, fakt rychle ztrácím pozornost. Málokdy mám takovou čistou radost z vědění věcí, jako spousta mých kamarádů (mnohem víc mě baví na všechno přicházet sama, ale na to je na přednáškách prostor málokdy). A u výuky v angličtině je to s pozorností zpravidla ještě horší. Každopádně tady, přestože jsem (kromě prvního týdne s covidem) nevynechala žádnou přednášku a snažila se dávat pozor, jsem tu pozornost ztrácela hodně často, ale o to víc si vážím těch učitelů, kterým se dařilo mě udržet. Čeho jsem si ještě všimla je, že se tu oproti tomu, na co jsem zvyklá, vlastně všude hrálo mnohem míň na nějaký formální matematický zápis, typování věcí a tak, což mi ve chvílích, kdy jsem něco chtěla fakt pochopit, dost znesnadňovalo život.

Projekty naopak hodnotím dost pozitivně, mám pocit, že snad všude byly vymyšlené výborně, sáhla jsem si díky nim na zajímavé věci a bavilo mě to. Taky mě teda (jako všechno…) občas přiváděly k zoufalství, kdy jsem měla pocit, že nerozumím ničemu, jsem úplně ztracená v kostrách kódu, co jsme dostali, a kdybych nebyla ve dvojici s Petrem, tak to v životě nemám šanci zvládnout. Ale to k tomu asi prostě patří. Ke konci semestru bylo odevzdávání všeho naráz stres, který mi vyžral všechen hořčík z těla… přesně ve stejné intenzitě jako se mi to dělo poslední semestry ve zkouškovém (akorát teď ze mě navíc vedro udělalo agresivní bestii, se kterou muselo být peklo žít).

O všem, co jsme dělali, pak bylo potřeba sepsat ještě report, což byl mnohem větší opruz, než samotné programování, ale alespoň mi přijde, že teď mám obstojný nácvik na diplomku (a počet dokumentů na mém OverLeafu se během semestru asi tak zdvojnásobil).

Co jsem si uvědomila, že u nás (minimálně na našem oboru) vlastně strašně chybí, je skupinová práce, která podle mě všemu, co člověk dělá, přidává novou dimenzi nutnosti vysvětlovat své myšlenky dál a přibližuje ho to nějaké pracovní realitě. Zároveň to má své nevýhody, když se nějaký člen týmu prostě jen sveze na práci ostatních a blbě se to z pozice učitele hodnotí, ale možná stačí slevit z toho nekonečného důrazu na hodnocení a vlastně to zas tak moc nevadí. I když mi to s mojí introvertní povahou bylo odjakživa trochu nepříjemný, považuju to za dobrý výukový koncept (a taky to byl patrně jediný způsob, jak si najít kamarády).

My s Petrem jsme se asi hodně snažili. To soudím z toho, že jsme školou trávili dost času a že máme dost dobré známky (tedy, Petr je asi v půlce našich předmětů nejlepší ze všech, já mám prostě jen lepší známky, než mívám doma). Bylo to jednak proto, že jsme moc nevěděli, jaká kvalita se od našich projektů očekává, druhak proto, že jsme nemuseli řešit spoustu našich domácích problémů a povinností, třeťak jsme asi prostě šprti. Ve výsledku si myslím, že jsem spotřebovala o dost víc času na kredit (kterých jsem úspěšně absolvovala jen 24,5), než doma (a to si nemyslím, že na FI máme časově levné kredity), ale otázka je, jak by to bylo, kdybych šla cestou nejmenšího odporu a ne na dobré známky.

Známky jsou mimochodem taky legrační věc, protože se nepoužívá normální A-F, ale 0-10. Neexistuje žádný standardně platný španělský ani fakultní přepočet mezi těmito dvěma stupnicemi a oficiální výpis známek z erasmu nám zatím nikdo nedal, takže je to pořád ještě napínavé. Vlastně jsem celou dobu ani netušila, jaká je hranice pro projití. Ale u většiny přemětů mám výslednou známku kolem 9.

A teď už asi k jednotlivým předmětům, pokud někoho zajímají.

ADS-MIRI Advanced Data Structures

Náš jediný předmět mimo obor Master in Artificial Intelligence, náš jediný předmět se dvěma přednáškami týdně. Předmět, co mě nakonec dost bavil (neměla jsem radši studovat nějaký jiný obor vlastně?).

V přednášení se vystřídali celkem 4 učitelé po nějakých dvou nebo třech týdnech. První z nich (Conrado Martínez) mi moc nesedl, vyrazil na nás druhý týden s nějakou brutální matikou a dokazováním složitosti podivnými způsoby a já jsem měla sto chutí využít možnosti si ještě upravit předměty, protože tohle vypadalo, že na to prostě intelektuálně nemám. Naštěstí jsem vytrvala, další týden už jsme se věnovali fakt nějakým datovým strukturám, které jsem chápala alespoň trošku, a pak se učitelé prostřídali.

Druhá byla Amalia Duch, hlavní přednášející, a ta jela naopak místy až zbytečně pomalu, ale konečně jsem všechno chápala, občas jsem i vymyslela nějaký krok, a začínalo mě to brutálně bavit. Od každého z těchhle dvou jsme dostali na výběr z asi pěti úkolů typu naprogramovat strukturu a její využití v zadaném algoritmu a pak experimentálně měřit složitost a zhodnotit to. Takže jsem měla spoustu prostoru hrát si v C (vyšší jazyky jsou pro slabochy!) a hledat v něm svých 1000 dementních chyb, což já z nějakého důvodu dělám ráda, jakkoliv se u toho vztekám.

Největší miláček byl třetí přednášející, Salvador Roura. Jednak některé věci, co nám ukazoval, byly fakt cool, druhak mi jeho styl učení fakt vyhovoval, prostě slast. Jako práci k němu stačilo vyřešit 3 z 9 vybraných příkladů na jutge.org: Prostě taková matematická olympiáda kategorie P, akorát jsme věděli, jakou z probraných struktur máme na daný příklad použít, takže to bylo jednoduché. Nějak jsem od svých středoškolských let zapomněla, jak mě tohle baví a jakým uspokojením mě nabíjí, že mi to jde. Asi bych si někdy měla dát Codeforces nebo něco.

Poslední část se týkala aplikací v bioinformatice, práci s genomem. Přednášel to starší učitel Xavier Peypoch a byla to opět slabší část, ale naštěstí ne tím způsobem, že bych zase byla úplně ztracená, takže to šlo. Dostali jsme od něj dva jednodušší úkoly, kde už nebylo potřeba nic implementovat, jen si vyzkoušet nějaké nástroje.

AHLT-MAI Advanced Human Language Technologies

Zasvěcení a vytrvalí čtenáři tohoto blogu možná ví, že jsem se asi tak ve druháku na střední rozhodla, že na vysoké chci studovat počítačovou lingvistiku. Dále taky můžete vědět, že to tak úplně nevyšlo, protože se mi během bakaláře tento obor úplně znechutil způsobem výuky a částečně možná i obsahem, který mě nějak bavit přestal. Tak mě zajímalo, jaké to bude jinde. Bylo to znatelně lepší, ale furt mě to nebavilo.

První půlka semestru byla o klasických metodách. Bylo tam toho hodně, ale nic nebylo až tak zajímavé, často věci, které už člověk znal, nebo prostě vzorečky, ve strašném množství. Druhá byla o neuronkách a učil ji první rok nový mladý učitel, který prostě (snad zatím) učit neuměl, takže jsem usínala pro změnu z toho, že ke mě ty informace prostě nedotekly ve srozumitelné formě.

Kromě toho to byl jediný předmět, kde jsme měli plnohodnotná cvičení jednou za čtrnáct dní v počítačové učebně, kde jsme měli pracovat na našich projektech, vyhledávání léků a vztahů mezi nimi v medicínských textech. To mě oproti ostatním projektům taky moc nebavilo, bylo to jen nekonečné zkoušení náhodných kombinací věcí a přišlo mi, že nebýt ve dvojici s Petrem, jsem úplně ztracená. Ale ten tvrdil, že mám dobré nápady, tak já teda nevím.

Pak to bylo ještě výjimečné tím, že to mělo netriviální zkoušku tvořící polovinu hodnocení. Poctivě jsem se naučila všechny klasické metody a na příkladech je aplikovala asi dost ukázkově, neuronky jsem totálně podcenila a nepamatovala jsem si nic na úrovni, na které jsem asi měla, protože tam byl úplně jiný typ otázek, než v předchozích letech. Ve výsledku mám v podstatě plný počet bodů z první půlky písemky a v podstatě nulu z druhé. A taky drtivě nejhorší známku ze všech předmětů.

MASD-MAI Multiagent System Design

Jestli jste četli deníčkové zápisky, tak jste tohle museli zaregistrovat. Předmět, kde jsem si našla kamarády. Předmět, kde jsem se zamilovala do divnýho programovacího jazyka. A tak.

Přednášky vlastně nevím, jak hodnotit. Nemyslím si, že mi daly moc po nějaké informatické stránce, ale učitel byl expert na vkládání divných faktů o mouchách a Katalánsku, které mě bavily. A celkově mi ten předmět dal do mozku nějaké koncepty, které ovlivnily, jak se teď vyjadřuju a přemýšlím, což mi přijde hustý.

A projekt byl super. Protože náš tým byl super. A protože GOAL byl super. Programovali jsme simulaci hospody, zatímco jsme se scházeli v hospodách. Od programování aby to fungovalo jsme se dostali k programování aby to bylo goalistické. Asi to mělo celé být mnohem víc o designu, ale komu by se chtělo.

Hodnocení se skládalo z prezentací o divných jazycích, samotného projektu a sranda zkoušky, která byla nakonec neplánovaně online a všichni měli předmět absolvovaný i bez ní.

MLCG-MAI Machine Learning in Computer Graphics

Moc hezkej předmět. Myslím, že jel první rok, učil ho mladý učitel z Portugalska a bylo to fajn. Hráli jsme si s renderováním, o kterém jsem předtím nevěděla asi tak vůbec nic.

Hlavní věc tu byl programovací projekt, na kterém jsme celý semestr pracovali vždycky ve druhé půlce dvouhodinovky a aplikovali v Pythonu všechno, co jsme se naučili. Byl to předmět, kde mě nejvíc bolelo být ve dvojici s Petrem ‒ nějak jsme vůbec nebyli schopní spolupracovat, ze začátku jsme dělali jednoduché věci a neubránili jsme se touze si to zkoušet oba každý u sebe, pak to ale začalo být těžší a začali jsme pracovat jen u něj, jenže se ukázalo, že on už si kostru upravil tak, že já jí vůbec nerozumím a přišla jsem si úplně zbytečná. Ale i tak jsme byli asi nejúspěšnější dvojice (tzn. Petr byl nejúspěšnější dvojice), tak si radši moc nestěžuju.

Kromě toho jsme měli přečíst nějaký článek o příbuzném tématu a udělat o něm prezentaci pro ostatní. Dlouho jsem nečetla nic, co by se četlo tak blbě a byla bych v tom tak ztracená, jako to, co jsme si vybrali, ale zvládli jsme to.

SOAS-MAI Self Organizing Multiagent Systems

Ti druzí agenti. Přednášky byly poněkud chaotický průlet vším možným hrozně zběžně, ale většinu předmětu tvořilo vlastně to, že pořád něco prezentovali nějací studenti.

Nejdřív jsme si každý vybrali nějaký článek, který jsme odprezentovali, pak jsme se spojili do dvojic a pokoušeli se nějak naimplementovat nějakou část toho článku a nějak to vyhodnotit.

My jsme měli asi šťastnou ruku na články, které se dobře četly a prezentovaly. Pak nám ale přišlo, že naimplementovat ten deep reinforcement learning v libovolném z nich je nad naše programovací i výpočetní síly (i když spousta jiných dvojic to u svých článků nějak zvládla, tak jsme možná slaboši) a radši jsme to jaksi obešli poměrně jednoduchou neučící se simulací v NetLogu a o to zajímavější analýzou odpovídající těm článkům. A asi se nám nějak strašně podařilo trefit celým naším snažením do vkusu paní přednášející, protože si nás strašně oblíbila, přestože si myslím, že někteří jiní dosáhli možná působivějších výsledků.

ATCI-MAI Advanced Topics in Computational Intelligence

A na závěr mé selhání, předmět, kterým jsem se nechala v půlce semestru odradit a neudělala ho. Reinforcement learning.

Jelo to strašně rychle a moje pozornost to nedávala, nějak jsem nezvládla včas pochytit základní koncepty a pak neměla na co nabalovat, takže jsem prospávala další a další přednášky a bylo to horší a horší. Několik lidí z mého okolí včetně Petra zároveň tvrdilo, že to byl nejlepší předmět semestru, což mi způsobuje ještě větší smutek, ale já prostě měla pocit, že množství času, které bych tomu v té půlce semestru musela věnovat, abych to všechno dohnala a pochopila a zvládla udělat všechny podmínky hodnocení, tomu v té chvíli prostě dát nechci. Zpětně, když vidím, že to ostatní zvládli docela v pohodě, toho celkem lituju. Ještě přemýšlím, že se k těm materiálům během léta vrátím a doučím se to, je to totiž jediný předmět, co má dostupné nahrávky přednášek. Ale nevím teda, znám se totiž.

Objektivně to asi bylo dobré, já jsem hloupoučká. Ale nějaká znalost těch věcí dopředu vám určitě pomůže, protože tohle bylo fakt rychlý a intenzivní.

Jazykový kurz

Jen odkaz sem. Dostala jsem za to dva kredity, tak to sem taky ještě jednou patří.