Зміст
- Структури даних та спеціалізація алгоритму - Каліфорнійський університет у Сан-Дієго
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Спеціалізація з алгоритму - Стенфорд
- Вступ до дискретної математики для спеціалізації з інформатики - Каліфорнійський університет у Сан-Дієго
Джерело: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Винос:
Алгоритми лежать в основі інформатики. Хоча дізнатися про них може бути важко, ось кілька курсів, які допоможуть вам допомогти.
Дізнатися про побудову алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту непростий процес. Це кілька найбільш складних і найскладніших концепцій, які ви побачите в галузі інформатики. Вони базуються на складному математичному та статистичному моделюванні, а також на логічних і технічних процесах.
Робота з алгоритмом є частиною авангардного прогресу світу, в якому вчені користуються великим попитом. Оволодіння цією галуззю вимагає багато навчання та навчання через технічну складність, яку вона передбачає. Нейронні мережі та інші моделі AI / ML побудовані на деяких передових ідеях того, як працює інформатика та що вона може запропонувати.
Ось чотири чудові ресурси для студентів, які хочуть просунути свої знання алгоритмів та пов'язаних з ними структур даних.
- Структури даних та спеціалізація алгоритму - Каліфорнійський університет у Сан-Дієго
- Спеціалізація з алгоритму - Стенфорд
- Алгоритми: частина перша - Принстонський університет
- Вступ до дискретної математики для спеціалізації з інформатики - Каліфорнійський університет у Сан-Дієго
Структури даних та спеціалізація алгоритму - Каліфорнійський університет у Сан-Дієго
Цей курс передбачає практичну роботу з розробкою алгоритмів, щоб допомогти студенту ознайомитись з тим, як оцінювати та досліджувати алгоритми машинного навчання. Він забезпечує цю основу для подальшого переходу до ML / AI та алгоритму інженерії.
У цьому курсі студенти будуть безпосередньо реалізовувати алгоритми в сценаріях кодування, ініціюючи десятки відповідних завдань, щоб отримати поглиблене уявлення про алгоритм як код. Планувальники вклали тисячі годин у цей складний курс, в якому студенти навчаться налагоджувати програми та оцінювати кодову базу відповідно до її алгоритмічних можливостей. (Хочете дізнатися про життя науковця даних? Ознайомтеся з роллю роботи: Data Scientist.)
Що стосується актуального висвітлення, цей курс охоплює як великі мережі, так і збірку геномів, з інтерактивним форматуванням, що дає студентам близьке до серця того, що роблять професіонали у виробничих умовах. За допомогою цього типу практичного навчання студенти будують базу робочих знань, що передбачають, як створити та вдосконалити алгоритми для ML / AI.
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Студенти повинні мати базові знання однієї або декількох мов програмування, включаючи Java, Python та C ++.
Спеціалізація з алгоритму - Стенфорд
Ось ще один курс, який адекватно готує студентів до більшої ролі у вивченні розробки та використання алгоритмів. Цей курс також покаже основні аспекти розвитку машинного навчання з поглибленою роботою з впровадження алгоритмів.
Частина підходу тут полягає в тому, щоб випускники могли «розмовляти мовою» розробки алгоритму. Від протоколів безпеки до логічних методів регресії та класифікації, професіонали, які зможуть власноруч утримуватись у подібних розмовах, дізнаються далі про роботу та просунуть свою репутацію як лідера на думку в машинному процесі навчання.
Цей курс розглядає велику картину та ітеративну реалізацію, щоб допомогти студенту підготуватися до такого роду технічної експертизи.
Це курс середнього рівня з гнучким графіком.
Цей курс, який походить від провідного джерела Ivy League, охоплює багато основних аспектів розробки алгоритмів, які зосереджені на роботі зі структурою даних.
Філософія тут полягає в тому, що фундаментальне розуміння алгоритмів залежить від того, щоб знати більше про ті будівельні блоки, з яких вони виготовлені. Від випадкових лісів і дерев рішень до розроблених систем чорного ящика, таких як машини ехо-стану та машини Больцмана, розробка алгоритму працює над процесом маніпулювання даними ітераційним, а іноді і рекурсивним способом.
Таким чином, частина перша цього курсу буде спрямована на елементарні структури даних та сортування, тоді як частина друга буде зосереджена на алгоритмах обробки графіків та потоків. Студентам стане комфортно оцінювати структури даних, як вони налаштовані та як їх використовують програми машинного навчання. (Чи є у вас інтерес до створення програмного забезпечення? Потім перегляньте 6 концепцій розробки програмного забезпечення, які ви можете дізнатись через Інтернет-курси.)
Не важко зрозуміти, як цей тип опитувального курсу готує студентів до трудової кар'єри в галузі даних. Починаючи із структури даних та поглибленого аналізу, студенти далі працюють над гайками та болтами того, як використовувати концептуальні засоби для побудови практичного результату.
Вступ до дискретної математики для спеціалізації з інформатики - Каліфорнійський університет у Сан-Дієго
Під багатьма методами, що полегшують розробку алгоритму, лежить математичне моделювання. Цей спеціалізований курс буде зосереджений на дискретній математиці як складовій частині набору інструментів інженера. Розуміння математичних властивостей структур даних є ключовим навиком для науковців даних та інших, які беруть участь у роботі алгоритму.
Починаючи з базової теорії ймовірностей та чисел, цей курс перемістить студентів по шляху подальшого розуміння дискретної математики та її застосування до виготовлення алгоритму. Студенти дізнаються про основні методи алгоритму та сортування та отримають практичний досвід, намагаючись вирішити проблеми.
Вони розглянуть графічні та рядкові алгоритми та їх застосування, наприклад, у роботі з геномом людини. Студенти також роздивляться використання інструментів, таких як двійкові дерева пошуку, хеш-таблиці, черги та складання, і працюватимуть над розширеним рішенням проблем за допомогою лінійного програмування та приблизних алгоритмів.
Усі чотири ці курси пропонують власні ключові підходи до швидко розвивається професійної галузі, яка недоступна для багатьох людей через її труднощі. Не кожен може бути науковцем даних, але ті, хто вважає, що вони кваліфіковані та готові вчитися, можуть використовувати ці курсові пропозиції для формування своїх технічних знань, щоб відповідати їх логічним та дедуктивним амбіціям.