Съдържание
- Структури на данни и специализация на алгоритмите - Калифорнийския университет в Сан Диего
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
- Специализация по алгоритъм - Станфорд
- Въведение в дискретната математика за специализация в компютърните науки - Калифорнийския университет в Сан Диего
Източник: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
За вкъщи:
Алгоритмите са в основата на компютърните науки. Докато да научите за тях може да бъде трудно, ето няколко курса, които да ви помогнат.
Научаването за изграждането на алгоритми за машинно обучение и изкуствен интелект не е лесен процес. Това са някои от най-сложните и сложни концепции, които ще видите в областта на компютърните науки. Те се основават на сложно математическо и статистическо моделиране, както и на логически и технически процеси.
Работата с алгоритми е част от авангардния прогрес на свят, в който учените за данни имат голямо търсене. Овладяването на тази област изисква много обучение и обучение, поради техническата сложност, която включва. Невронните мрежи и други AI / ML модели са изградени върху някои съвременни идеи за това как работи компютърната наука и какво може да предложи.
Ето четири отлични ресурса за студенти, които искат да усъвършенстват знанията си за алгоритми и свързани структури от данни.
- Структури на данни и специализация на алгоритмите - Калифорнийския университет в Сан Диего
- Специализация по алгоритъм - Станфорд
- Алгоритми: първа част - Принстънски университет
- Въведение в дискретната математика за специализация в компютърните науки - Калифорнийския университет в Сан Диего
Структури на данни и специализация на алгоритмите - Калифорнийския университет в Сан Диего
Този курс включва практическа работа с разработката на алгоритми, за да помогне на студента да се запознае с това как да оценява и изследва алгоритмите за машинно обучение. Той предоставя тази рамка за преминаване по-нататък в ML / AI и алгоритъм за проектиране.
В този курс студентите ще внедрят директно алгоритмите в сценарии за кодиране, инициирайки десетки подходящи задачи, за да получат задълбочена представа за алгоритъма като код. Планиращите са инвестирали хиляди часове в този предизвикателен курс, в който студентите ще се научат да отстраняват грешки в програмите и да оценяват кодова база според нейните алгоритмични възможности. (Искате ли да научите за живота на учен с данни? Вижте роля на работа: Data Scientist.)
По отношение на актуалното покритие, този курс обхваща както големи мрежи, така и сглобяване на геноми, с интерактивно форматиране, което дава на студентите близо до сърцето на това, което професионалистите правят в производствена среда. С този тип практическо обучение студентите изграждат база от работни знания, включващи как да настроят и усъвършенстват алгоритмите за ML / AI.
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Студентите трябва да имат основни познания по един или повече езици за програмиране, включително Java, Python и C ++.
Специализация по алгоритъм - Станфорд
Ето още един курс, който адекватно подготвя учениците за по-голяма роля в проучването и разработването на алгоритмите. Този курс ще покаже и основните аспекти на състоянието на машинното обучение с задълбочена работа по внедряване на алгоритми.
Част от подхода тук е да се даде възможност на завършилите да говорят езика на разработката на алгоритми. От протоколи за сигурност до логическа регресия и техники за класифициране, професионалистите, които могат да се държат в този вид разговори, ще научат по-нататък за работата и ще подобрят репутацията си на мислен лидер в процесите на машинно обучение.
Този курс разглежда голямата картина и итеративното изпълнение, за да помогне на студента да се подготви за този вид технически познания.
Това е курс за средно ниво с гъвкав график.
Този курс, който идва от водещ източник на Ivy League, обхваща много от основните аспекти на разработването на алгоритми, които се фокусират върху работата на структурата на данните.
Философията тук е, че фундаменталното разбиране на алгоритмите се основава на познаването на повече за градивните елементи, от които са направени. От случайни гори и дървета на решения до сложни системи за черни кутии като машини за ехо състояние и машини на Болтцман, разработката на алгоритми работи върху процеса на манипулиране на данни по итеративни и понякога рекурсивни начини.
Следователно част първа от този курс ще премине през елементарни структури от данни и сортиране, докато втората част ще се фокусира върху алгоритмите за обработка на графи и потоци. Студентите ще станат удобни при оценяването на структурите на данните, как са създадени и как се използват от програмите за машинно обучение. (Имате ли интерес да създадете софтуер? След това разгледайте 6 концепции за разработка на софтуер, които можете да научите чрез онлайн курсове.)
Не е трудно да се види как този вид анкетиращ курс подготвя студентите за трудова кариера в областта на науката за данни. Започвайки със структурите на данните и задълбочения анализ, студентите работят по-нататък в гайките и болтовете как да използват концептуалните средства за изграждане на практическия резултат.
Въведение в дискретната математика за специализация в компютърните науки - Калифорнийския университет в Сан Диего
Под много от техниките, които улесняват разработването на алгоритми, се крие математическо моделиране. Този специализиран курс ще се съсредоточи върху дискретната математика като компонент от инструменталния набор от инструменти. Разбирането на математическите свойства на структурите от данни е ключово умение за учените по данни и други, участващи в работата на алгоритмите.
Започвайки с основна теория на вероятностите и числата, този курс ще премести студентите по пътя към по-нататъшно разбиране на дискретна математика и нейното приложение към производството на алгоритми. Студентите ще се запознаят с основните техники за алгоритъм и сортиране и ще получат практически опит в опит да решат проблемите.
Те ще разгледат графичните и стринг алгоритмите и тяхното приложение, например, в работата на човешкия геном. Студентите също ще разгледат използването на инструменти като двоични дървета за търсене, хеш-таблици, опашки и подреждане и ще работят за разширено решаване на проблеми с линейно програмиране и приблизителни алгоритми.
И четирите тези курса предоставят свои собствени ключови подходи към бързо развиваща се професионална област, която е недостъпна за много хора поради трудността. Не всеки може да бъде учен с данни, но онези, които смятат, че са квалифицирани и готови да се учат, могат да използват тези предложения за курсове, за да натрупат техническите си знания, за да отговарят на своите логически и дедуктивни амбиции.