Saturs
- Datu struktūras un algoritmu specializācija - Kalifornijas Sandjego universitāte
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Algoritmu specializācija - Stenforda
- Ievads datorzinātņu specializācijas diskrētajā matemātikā - Kalifornijas Universitāte, Sandjego
Avots: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Izņemšana:
Algoritmi ir datorzinātnes pamatā. Lai gan uzzināt par viņiem var būt grūti, šeit ir daži kursi, kas jums palīdzēs.
Mācīšanās par mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta algoritmu uzbūvi nav vienkāršs process. Šie ir daži no vismodernākajiem un sarežģītākajiem jēdzieniem, ko redzēsit datorzinātņu jomā. Tie ir balstīti uz sarežģītu matemātisko un statistisko modelēšanu, kā arī loģiskajiem un tehniskajiem procesiem.
Algoritmu izstrāde ir daļa no avangardiskā progresa pasaulē, kurā datu zinātnieki ir ļoti pieprasīti. Šīs jomas apgūšana prasa daudz mācīšanās un apmācības, ņemot vērā tehnisko sarežģītību. Neironu tīkli un citi AI / ML modeļi ir balstīti uz dažām progresīvām idejām par to, kā darbojas datorzinātne un ko tā var piedāvāt.
Šeit ir četri lieliski resursi studentiem, kuri vēlas uzlabot savas zināšanas par algoritmiem un ar tiem saistītajām datu struktūrām.
- Datu struktūras un algoritmu specializācija - Kalifornijas Sandjego universitāte
- Algoritmu specializācija - Stenforda
- Algoritmi: Pirmā daļa - Prinstonas universitāte
- Ievads datorzinātņu specializācijas diskrētajā matemātikā - Kalifornijas Universitāte, Sandjego
Datu struktūras un algoritmu specializācija - Kalifornijas Sandjego universitāte
Šis kurss ietver praktisku darbu ar algoritmu izstrādi, lai palīdzētu studentam iepazīties ar to, kā novērtēt un izpētīt mašīnmācīšanās algoritmus. Tas nodrošina šo ietvaru tālākai ML / AI un algoritmu inženierijai.
Šajā kursā studenti tieši ieviesīs algoritmus kodēšanas scenārijos, iniciējot desmitiem atbilstošu uzdevumu, lai iegūtu padziļinātu priekšstatu par algoritmu kā kodu. Plānotāji ir ieguldījuši tūkstošiem stundu šajā izaicinošajā kursā, kurā studenti iemācīsies atkļūdot programmas un novērtēt kodu bāzi atbilstoši tās algoritmiskajām iespējām. (Vai vēlaties uzzināt par datu zinātnieka dzīvi? Pārbaudiet darba lomu: datu zinātnieks.)
Runājot par aktuālo, šis kurss aptver gan lielos tīklus, gan genoma montāžu ar interaktīvu formatējumu, kas studentiem liek pietuvoties tam, ko profesionāļi dara ražošanas vidē. Izmantojot šāda veida praktiskās mācības, studenti veido darba zināšanu bāzi, iekļaujot, kā iestatīt un pilnveidot ML / AI algoritmus.
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, ja nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Studentiem jābūt pamatzināšanām par vienu vai vairākām programmēšanas valodām, ieskaitot Java, Python un C ++.
Algoritmu specializācija - Stenforda
Šis ir vēl viens kurss, kas atbilstoši sagatavo studentus lielākai nozīmei algoritmu izstrādes un izmantošanas izpētē. Šis kurss parādīs arī mašīnmācīšanās attīstības galvenos aspektus ar padziļinātu algoritmu ieviešanas darbu.
Daļa no pieejas šeit ir dot iespēju absolventiem “runāt valodā” algoritmu izstrādē. Sākot no drošības protokoliem un beidzot ar loģiskas regresijas un klasifikācijas paņēmieniem, profesionāļi, kas var noturēt sevi šāda veida sarunās, mācīsies tālāk par darbu un uzlabos savu reputāciju kā mašīnmācības procesu domas vadītājs.
Šis kurss aplūko kopējo ainu un iteratīvo ieviešanu, lai palīdzētu studentam sagatavoties šāda veida tehniskām zināšanām.
Šis ir vidēja līmeņa kurss ar elastīgu grafiku.
Šis kurss, kas nāk no Ivy League augstākā līmeņa avota, aptver daudzus algoritmu izstrādes pamatelementus, kas koncentrējas uz datu struktūras darbu.
Šeit galvenā filozofija ir tāda, ka algoritmu pamatzināšanas ir atkarīgas no tā, lai vairāk zinātu par to veidojošajiem elementiem. Sākot no nejaušiem mežiem un lēmumu pieņemšanas kokiem līdz sarežģītu melno kastu sistēmām, piemēram, atbalss stāvokļa mašīnām un Boltzmana mašīnām, algoritmu izstrāde darbojas ar datu manipulācijas procesu iteratīvā un reizēm rekursīvā veidā.
Tāpēc šī kursa pirmajā daļā tiks apskatītas elementāras datu struktūras un šķirošana, savukārt otrajā daļā galvenā uzmanība tiks pievērsta grafiku un straumju apstrādes algoritmiem. Studenti varēs novērtēt datu struktūras, to izveidi un izmantošanu mašīnmācīšanās programmās. (Vai jums ir interese par programmatūras izveidi? Tad apskatiet 6 programmatūras izstrādes koncepcijas, kuras varat iemācīties tiešsaistes kursos.)
Nav grūti saprast, kā šāda veida aptaujas kursi sagatavo studentus darba karjerai datu zinātnē. Sākot ar datu struktūrām un padziļinātu analīzi, studenti padziļināti aplūko uzgriežņus un skrūves, kā izmantot konceptuālos līdzekļus praktiskā rezultāta izveidošanai.
Ievads datorzinātņu specializācijas diskrētajā matemātikā - Kalifornijas Universitāte, Sandjego
Daudzās metodēs, kas atvieglo algoritmu attīstību, ir matemātiskā modelēšana. Šis specializētais kurss koncentrēsies uz diskrētu matemātiku kā inženiera instrumentu komplekta sastāvdaļu. Izpratne par datu struktūru matemātiskajām īpašībām ir galvenā prasme datu zinātniekiem un citiem, kas iesaistīti algoritmu darbā.
Sākot ar pamata varbūtību un skaitļu teoriju, šis kurss studentus virzīs tālākai izpratnei par diskrēto matemātiku un tās piemērošanu algoritmu veidošanā. Studenti apgūs algoritmu pamatmetodes un šķirošanu, kā arī iegūs praktisku pieredzi problēmu risināšanā.
Viņi apskatīs grafu un virkņu algoritmus un to pielietojumu, piemēram, cilvēka genoma darbā. Studenti aplūkos arī tādu rīku izmantošanu kā bināri meklēšanas koki, jaukšanas tabulas, rindas un sakraušana, kā arī darbs pie progresīvas problēmu risināšanas ar lineāru programmēšanu un aptuveniem algoritmiem.
Visi četri no šiem kursiem sniedz savas galvenās pieejas strauji augošajā profesionālajā jomā, kas grūtību dēļ nav pieejama daudziem cilvēkiem. Ne visi var būt datu zinātnieki, bet tie, kuri jūtas kvalificēti un gatavi mācīties, var izmantot šos kursu piedāvājumus, lai pilnveidotu savas tehniskās zināšanas, lai tās atbilstu viņu loģiskajām un deduktīvajām ambīcijām.