Zawartość
- Specjalizacje w zakresie struktur danych i algorytmów - University of California San Diego
- Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
- Specjalizacja algorytmiczna - Stanford
- Wprowadzenie do dyskretnej matematyki dla specjalizacji informatycznej - University of California San Diego
Źródło: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Na wynos:
Algorytmy leżą u podstaw informatyki. Chociaż poznanie ich może być trudne, oto kilka kursów, które mogą ci pomóc.
Poznanie budowy algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji nie jest prostym procesem. Są to jedne z najbardziej wyszukanych i wyrafinowanych koncepcji, które zobaczysz w dziedzinie informatyki. Opierają się one na złożonym modelowaniu matematycznym i statystycznym, a także na procesach logicznych i technicznych.
Praca z algorytmami jest częścią awangardowego postępu w świecie, w którym poszukiwacze danych są bardzo poszukiwani. Opanowanie tej dziedziny wymaga dużo nauki i szkolenia ze względu na złożoność techniczną, która się z tym wiąże. Sieci neuronowe i inne modele AI / ML oparte są na zaawansowanych pomysłach na temat działania informatyki i tego, co ma do zaoferowania.
Oto cztery doskonałe zasoby dla studentów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat algorytmów i powiązanych struktur danych.
- Specjalizacje w zakresie struktur danych i algorytmów - University of California San Diego
- Specjalizacja algorytmiczna - Stanford
- Algorytmy: część pierwsza - Princeton University
- Wprowadzenie do dyskretnej matematyki dla specjalizacji informatycznej - University of California San Diego
Specjalizacje w zakresie struktur danych i algorytmów - University of California San Diego
Kurs obejmuje praktyczną pracę z opracowywaniem algorytmów, aby pomóc uczniowi w zapoznaniu się z metodami oceny i eksploracji algorytmów uczenia maszynowego. Zapewnia to ramy dla dalszego przejścia do ML / AI i inżynierii algorytmów.
Na tym kursie uczniowie będą bezpośrednio implementować algorytmy w scenariuszach kodowania, inicjując dziesiątki odpowiednich zadań, aby uzyskać dogłębne wyobrażenie o algorytmie jako kodzie. Planiści zainwestowali tysiące godzin w ten trudny kurs, w którym studenci nauczą się debugować programy i oceniać bazę kodu zgodnie z jego możliwościami algorytmicznymi. (Chcesz dowiedzieć się o życiu naukowca danych? Sprawdź Job Role: Data Scientist.)
Pod względem zakresu tematycznego ten kurs obejmuje zarówno duże sieci, jak i montaż genomu, z interaktywnym formatowaniem, które przybliża uczniom to, co robią profesjonaliści w środowisku produkcyjnym. Dzięki tego rodzaju praktycznemu uczeniu się uczniowie budują bazę wiedzy praktycznej obejmującej sposób konfigurowania i udoskonalania algorytmów ML / AI.
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
Studenci powinni posiadać podstawową znajomość jednego lub więcej języków programowania, w tym Java, Python i C ++.
Specjalizacja algorytmiczna - Stanford
Oto kolejny kurs, który odpowiednio przygotowuje studentów do większej roli w badaniu rozwoju i wykorzystania algorytmów. Ten kurs pokaże również główne aspekty oszustwa związanego z rozwojem uczenia maszynowego dzięki dogłębnej pracy nad implementacją algorytmów.
Częścią tego podejścia jest umożliwienie absolwentom „mówienia językiem” rozwoju algorytmu. Od protokołów bezpieczeństwa po regresję logiczną i techniki klasyfikacji - specjaliści, którzy mogą prowadzić własne rozmowy tego rodzaju, będą uczyć się dalej w pracy i umacniać swoją reputację jako lidera w procesach uczenia maszynowego.
Ten kurs przedstawia ogólny obraz i iteracyjne wdrożenie, aby pomóc uczniowi przygotować się do tego rodzaju wiedzy technicznej.
Jest to kurs na poziomie średniozaawansowanym z elastycznym harmonogramem.
Ten kurs, który pochodzi z czołowego źródła Ivy League, obejmuje wiele podstawowych aspektów rozwoju algorytmów, które koncentrują się na pracy nad strukturą danych.
Filozofia polega na tym, że podstawowe zrozumienie algorytmów polega na wiedzy na temat elementów składowych, z których są wykonane. Od losowych lasów i drzew decyzyjnych po rozbudowane systemy czarnych skrzynek, takie jak maszyny stanów echa i maszyny Boltzmanna, rozwój algorytmu działa na procesie manipulowania danymi w sposób iteracyjny, a czasem rekurencyjny.
Część pierwsza tego kursu omawia zatem podstawowe struktury danych i sortowanie, natomiast część druga skupi się na algorytmach przetwarzania wykresów i strumieni. Studenci poczują się swobodnie w ocenie struktur danych, ich konfiguracji i sposobu ich wykorzystania w programach uczenia maszynowego. (Czy jesteś zainteresowany tworzeniem oprogramowania? Sprawdź 6 koncepcji rozwoju oprogramowania, których możesz się nauczyć poprzez kursy online).
Nietrudno zobaczyć, jak ten rodzaj kursu ankietowego przygotowuje studentów do kariery zawodowej w dziedzinie informatyki. Począwszy od struktur danych i dogłębnej analizy, uczniowie pracują dalej nad szczegółami, w jaki sposób używać środków pojęciowych do budowania praktycznego rezultatu.
Wprowadzenie do dyskretnej matematyki dla specjalizacji informatycznej - University of California San Diego
W ramach wielu technik ułatwiających opracowywanie algorytmów leży modelowanie matematyczne. Ten specjalistyczny kurs skupi się na dyskretnej matematyce jako części zestawu narzędzi dla inżyniera. Zrozumienie matematycznych właściwości struktur danych jest kluczową umiejętnością dla badaczy danych i innych osób zaangażowanych w pracę algorytmów.
Począwszy od podstawowej teorii prawdopodobieństwa i teorii liczb, kurs ten poprowadzi studentów na ścieżkę do dalszego zrozumienia matematyki dyskretnej i jej zastosowania w produkcji algorytmów. Uczniowie poznają podstawowe techniki algorytmów i sortowania oraz zdobędą praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu problemów.
Przyjrzą się algorytmom grafowym i łańcuchowym oraz ich zastosowaniu, na przykład w pracy z ludzkim genomem. Uczniowie przyjrzą się również wykorzystaniu narzędzi, takich jak drzewa wyszukiwania binarnego, tabele skrótów, kolejki i układanie w stosy, i pracują nad zaawansowanym rozwiązywaniem problemów za pomocą programowania liniowego i algorytmów przybliżonych.
Wszystkie cztery kursy zapewniają własne kluczowe podejście do szybko rozwijającej się dziedziny zawodowej, która jest niedostępna dla wielu osób z powodu jej trudności. Nie każdy może być naukowcem danych, ale ci, którzy uważają się za wykwalifikowanych i gotowych do nauki, mogą skorzystać z tych ofert kursów, aby poszerzyć swoją wiedzę techniczną, aby spełnić swoje logiczne i dedukcyjne ambicje.