Садржај
- Структуре података и специјализација алгоритма - Универзитет у Калифорнији Сан Диего
- Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
- Специјализација алгоритма - Станфорд
- Увод у дискретну математику за специјализацију рачунара - Универзитет у Калифорнији Сан Диего
Извор: Ваве Бреак Медиа Лтд / Дреамстиме.цом
Одузети:
Алгоритми су у срцу рачунарске науке. Иако учење о њима може бити тешко, ево неколико курсева који ће вам помоћи.
Учење о конструкцији алгоритама машинског учења и вештачке интелигенције није једноставан процес. Ово су неки од најразвијенијих и најсофистициранијих концепата које ћете видети у пољу рачунарске науке. Они се заснивају на сложеном математичком и статистичком моделирању, као и на логичким и техничким процесима.
Рад с алгоритмима је део авангардног напретка света у којем су за научницима података велика потражња. За савладавање ове области потребно је много учења и обуке, због техничке сложености коју укључује. Неуронске мреже и други АИ / МЛ модели изграђени су на неким напредним идејама о томе како ради рачунарска наука и шта она може да понуди.
Ево четири одлична извора за студенте који желе да унапреде своје знање о алгоритмима и сродним структурама података.
- Структуре података и специјализација алгоритма - Универзитет у Калифорнији Сан Диего
- Специјализација алгоритма - Станфорд
- Алгоритми: Први део - Универзитет Принцетон
- Увод у дискретну математику за специјализацију рачунара - Универзитет у Калифорнији Сан Диего
Структуре података и специјализација алгоритма - Универзитет у Калифорнији Сан Диего
Овај курс укључује практични рад на развоју алгоритама како би се студенту помогло да се упозна са начином оцењивања и истраживања алгоритама машинског учења. Омогућује тај оквир за даљње напредовање у МЛ / АИ и инжењеринг алгоритама.
У овом курсу, студенти ће директно имплементирати алгоритме у сценарије кодирања, покрећући на десетине релевантних задатака, како би добили дубинску представу о алгоритму као коду. Планери су уложили хиљаде сати у овај изазован курс у којем ће студенти научити отклањање грешака у програмима и процењивање базе кода у складу са алгоритамским могућностима. (Желите да сазнате о животу научника података? Погледајте улогу посла: Дата Сциентист.)
У погледу тематске покривености, овај курс покрива велике мреже и монтажу генома, уз интерактивно обликовање које студентима приближава срце онога што професионалци раде у производном окружењу. Са овом врстом практичног учења, студенти граде основу радног знања које укључује како поставити и прецизирати алгоритме за МЛ / АИ.
Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
Не можете побољшати своје програмирање кад никога није брига за квалитет софтвера.
Студенти треба да имају основно знање једног или више програмских језика, укључујући Јава, Питхон и Ц ++.
Специјализација алгоритма - Станфорд
Ево још једног курса који на адекватан начин припрема студенте на већу улогу у истраживању развоја и употребе алгоритама. Овај курс ће такође показати главне аспекте недостатка машинског учења са детаљним радом на имплементацији алгоритама.
Део приступа овде је омогућавање матурантима да „говоре језик“ развоја алгоритама. Од сигурносних протокола до логичке регресије и техника класификације, професионалци који могу држати своје у оваквим разговорима научиће даље посао и унапредити своју репутацију водитеља мисли у процесима машинског учења.
Овај курс гледа на велику слику и итеративну имплементацију како би се студенту помогло да се припреми за ову врсту техничке експертизе.
Ово је курс средњег нивоа са флексибилним распоредом.
Овај курс, који долази из врхунског извора Иви Леагуе, покрива многе основне аспекте развоја алгоритама који се фокусирају на структури података.
Филозофија је овде да се основно разумевање алгоритама ослања на сазнање више о грађевним блоковима од којих су направљени. Од случајних шума и стабала одлука до разраде система црне кутије попут машина за ехо стање и Болтзманнових машина, развој алгоритама ради на процесу манипулације подацима итеративним, а понекад и рекурзивним начинима.
Први део овог курса ће, дакле, ићи на елементарне структуре података и сортирање, док ће се други део фокусирати на алгоритме за обраду графова и токова. Ученицима ће бити лагано да процењују структуре података, како су постављене и како их користе програми машинског учења. (Да ли имате интересовање за креирање софтвера? Затим погледајте 6 концепата за развој софтвера које можете научити путем онлајн курсева.)
Није тешко видети како ова врста анкетног курса припрема студенте за радну каријеру у науци о подацима. Полазећи од структуре података и дубинске анализе, студенти се даље баве матицама и вијцима како да користе концептуална средства за изградњу практичног резултата.
Увод у дискретну математику за специјализацију рачунара - Универзитет у Калифорнији Сан Диего
Под многим техникама које олакшавају израду алгоритама лежи математичко моделирање. Овај специјализовани курс ће се фокусирати на дискретну математику као компоненту инжењерског скупа алата. Разумевање математичких својстава структура података кључна је вештина научника података и осталих који су укључени у рад алгоритама.
Почевши од основне теорије вероватноће и бројева, овај курс ће покренути студенте на путу даљег разумевања дискретне математике и њене примене у производњи алгоритама. Студенти ће научити основне технике алгоритма и сортирање, и стећи ће практично искуство покушавајући да реше проблеме.
Гледаће алгоритме графова и низова и њихову примену, на пример, у раду на људском геному. Студенти ће такође прегледати употребу алата као што су бинарна стабла за претраживање, хасх табеле, редови чекања и слагање и радити на напредном решавању проблема са линеарним програмирањем и приближним алгоритмима.
Сва четири ова курса пружају сопствене кључне приступе професионалном пољу које се брзо развија и које је многим људима недоступно због својих потешкоћа. Не може свако бити научник података, али они који осећају да су квалификовани и спремни за учење могу да користе ове курсеве за изградњу техничког знања како би се прилагодили њиховим логичким и дедуктивним амбицијама.