Vsebina
- Podatkovne strukture in specializacija algoritmov - kalifornijska univerza San Diego
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Specializacija algoritma - Stanford
- Uvod v diskretno matematiko za specializacijo iz računalništva - University of California San Diego
Vir: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Odvzem:
Algoritmi so v središču računalništva. Čeprav je učenje o njih lahko težavno, je nekaj tečajev, ki vam bodo pomagali.
Spoznavanje gradnje algoritmov strojnega učenja in umetne inteligence ni preprost postopek. To je nekaj najbolj izpopolnjenih in najbolj izpopolnjenih konceptov, ki jih boste videli na področju računalništva. Temeljijo na zapletenem matematičnem in statističnem modeliranju ter logičnih in tehničnih procesih.
Delo z algoritmi je del nepredvidljivega napredka sveta, v katerem so znanstveniki po podatkih zelo povprašeni. Obvladovanje tega področja zahteva veliko učenja in usposabljanja zaradi tehnične zapletenosti. Nevronske mreže in drugi modeli AI / ML so zgrajeni na nekaterih naprednih idejah, kako deluje računalništvo in kaj lahko ponudi.
Tu so štirje odlični viri za študente, ki želijo napredovati svoje znanje o algoritmih in sorodnih strukturah podatkov.
- Podatkovne strukture in specializacija algoritmov - kalifornijska univerza San Diego
- Specializacija algoritma - Stanford
- Algoritmi: prvi del - Univerza Princeton
- Uvod v diskretno matematiko za specializacijo iz računalništva - University of California San Diego
Podatkovne strukture in specializacija algoritmov - kalifornijska univerza San Diego
Ta tečaj vključuje praktično delo z razvojem algoritmov, da se študentu pomaga spoznati, kako oceniti in raziskati algoritme strojnega učenja. Zagotavlja ta okvir za nadaljnje napredovanje v ML / AI in inženiring algoritmov.
V tem predmetu bodo študentje neposredno implementirali algoritme v kodiranje scenarijev in sprožili na desetine ustreznih nalog, da bi dobili poglobljeno predstavo o algoritmu kot kodi. Načrtovalci vložijo na tisoče ur v ta zahteven tečaj, v katerem se bodo študentje naučili odpravljati programe in ocenjevati kodno bazo v skladu z njenimi algoritmičnimi zmožnostmi. (Želite izvedeti o življenju podatkovnega znanstvenika? Oglejte si Job Role: Data Scientist.)
Kar zadeva tematsko pokritje, ta predmet zajema tako velika omrežja kot tudi sestavljanje genomov, z interaktivnim oblikovanjem, ki študentom približa bistvo tega, kar delajo profesionalci v proizvodnem okolju. S tovrstnim praktičnim učenjem študenti zgradijo bazo delovnega znanja, ki vključuje načine nastavitve in izpopolnjevanja algoritmov za ML / AI.
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih sposobnosti, če nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Študenti bi morali imeti osnovno znanje enega ali več programskih jezikov, vključno z Java, Python in C ++.
Specializacija algoritma - Stanford
Tu je še en tečaj, ki študente ustrezno pripravi na večjo vlogo pri raziskovanju in uporabi algoritmov. Ta tečaj bo prikazal tudi glavne vidike razvoja strojnega učenja s poglobljenim delom za izvajanje algoritmov.
Del pristopa je, da diplomanti omogočijo, da "govorijo jezik" razvoja algoritmov. Od varnostnih protokolov do logičnih regresij in tehnik klasifikacije, se bodo strokovnjaki, ki se lahko držijo svojih tovrstnih pogovorov, nadalje učili o delu in si prizadevali za svoj ugled vodilnega miselnega procesa v strojnem učenju.
Ta tečaj prikazuje veliko sliko in iterativno izvajanje, da bi študentu pomagal pri pripravi na tovrstno tehnično znanje.
To je tečaj vmesne stopnje s prilagodljivim urnikom.
Ta tečaj, ki prihaja iz najboljšega vira Ivy League, zajema številne temeljne vidike razvoja algoritmov, ki temeljijo na delu s strukturo podatkov.
Tukaj je filozofija, da se temeljno razumevanje algoritmov opira na poznavanje gradnikov, iz katerih so izdelani. Od naključnih gozdov in odločitvenih dreves do izpopolnjenih sistemov črne škatle, kot so stroji eho stanja in Boltzmannovi stroji, razvoj algoritmov deluje na proces manipulacije s podatki v iterativnih in včasih rekurzivnih načinih.
Prvi del tega predmeta bo torej presegal elementarne strukture podatkov in razvrščanje, drugi del pa se bo osredotočil na algoritme za obdelavo grafov in tokov. Študenti bodo postali udobni pri ocenjevanju podatkovnih struktur, kako so nastavljeni in kako jih uporabljajo strojni programi učenja. (Ali vas zanima ustvarjanje programske opreme? Nato si oglejte 6 konceptov za razvoj programske opreme, ki se jih lahko naučite na spletnih tečajih.)
Ni težko razumeti, kako tovrstni anketni tečaj pripravlja študente na delovno kariero na področju podatkovnih znanosti. Začenši s strukturo podatkov in poglobljeno analizo, študentje podrobneje razdelajo matice in vijake, kako uporabiti konceptualna sredstva za dosego praktičnega rezultata.
Uvod v diskretno matematiko za specializacijo iz računalništva - University of California San Diego
Pod mnogimi tehnikami, ki olajšajo razvoj algoritmov, se skriva matematično modeliranje. Ta specializirani tečaj se bo osredotočil na diskretno matematiko kot sestavino inženirske nabora. Razumevanje matematičnih lastnosti podatkovnih struktur je ključna spretnost za znanstvenike s podatki in druge, ki sodelujejo pri delu z algoritmi.
Začenši z osnovno teorijo verjetnosti in števil, bo ta predmet študente usmeril po nadaljnjem razumevanju diskretne matematike in njene uporabe pri izdelavi algoritmov. Študenti se bodo seznanili z osnovnimi tehnikami algoritmov in razvrščanjem ter pridobili praktične izkušnje pri reševanju težav.
Ogledali si bodo algoritme grafov in vrstic ter njihovo uporabo, na primer pri človeškem genomu. Študenti si bodo ogledali tudi uporabo orodij, kot so binarna iskalna drevesa, hash tabele, čakalne vrste in zlaganje ter se lotili naprednega reševanja problemov z linearnim programiranjem in približnimi algoritmi.
Vsi štirje te tečaji ponujajo svoje ključne pristope do hitro razvijajočega se poklicnega področja, ki je mnogim težavam nedostopno. Vsakdo ne more biti podatkovni znanstvenik, toda tisti, ki menijo, da so usposobljeni in pripravljeni na učenje, lahko te ponudbe tečajev uporabijo za nadgradnjo svojih tehničnih znanj, ki ustrezajo njihovim logičnim in dednim ambicijam.