NộI Dung
- Cấu trúc dữ liệu và chuyên ngành thuật toán - Đại học California San Diego
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Chuyên ngành thuật toán - Stanford
- Giới thiệu về Toán học rời rạc cho Chuyên ngành Khoa học Máy tính - Đại học California San Diego
Nguồn: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Lấy đi:
Các thuật toán là trung tâm của khoa học máy tính. Mặc dù học về chúng có thể khó khăn, đây là một số khóa học để giúp bạn.
Học về việc xây dựng các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo không phải là một quá trình đơn giản. Đây là một số khái niệm phức tạp và phức tạp nhất mà bạn sẽ thấy trong lĩnh vực khoa học máy tính. Họ đã dựa trên mô hình toán học và thống kê phức tạp, cũng như các quy trình logic và kỹ thuật.
Công việc thuật toán là một phần của sự tiến bộ tiên phong của một thế giới trong đó các nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu cao. Nắm vững lĩnh vực này đòi hỏi rất nhiều học tập và đào tạo, vì sự phức tạp kỹ thuật mà nó liên quan. Mạng lưới thần kinh và các mô hình AI / ML khác được xây dựng trên một số ý tưởng nâng cao về cách thức khoa học máy tính hoạt động và những gì nó cung cấp.
Dưới đây là bốn tài nguyên tuyệt vời cho những sinh viên muốn nâng cao kiến thức về thuật toán và cấu trúc dữ liệu liên quan.
- Cấu trúc dữ liệu và chuyên ngành thuật toán - Đại học California San Diego
- Chuyên ngành thuật toán - Stanford
- Thuật toán: Phần một - Đại học Princeton
- Giới thiệu về Toán học rời rạc cho Chuyên ngành Khoa học Máy tính - Đại học California San Diego
Cấu trúc dữ liệu và chuyên ngành thuật toán - Đại học California San Diego
Khóa học này bao gồm công việc thực hành với phát triển thuật toán để giúp sinh viên làm quen với cách đánh giá và khám phá các thuật toán học máy. Nó cung cấp khuôn khổ đó để tiến xa hơn vào ML / AI và kỹ thuật thuật toán.
Trong khóa học này, sinh viên sẽ trực tiếp thực hiện các thuật toán trong các kịch bản mã hóa, khởi xướng hàng tá nhiệm vụ có liên quan, để có được ý tưởng chuyên sâu về thuật toán dưới dạng mã. Các nhà hoạch định đã đầu tư hàng ngàn giờ vào khóa học đầy thách thức này, trong đó sinh viên sẽ học cách gỡ lỗi các chương trình và đánh giá một cơ sở mã theo khả năng thuật toán của nó. (Bạn muốn tìm hiểu về cuộc sống của một nhà khoa học dữ liệu? Hãy xem Vai trò công việc: Nhà khoa học dữ liệu.)
Về phạm vi bảo hiểm, khóa học này bao gồm cả mạng lớn và tập hợp bộ gen, với định dạng tương tác giúp sinh viên gần với trung tâm của những gì các chuyên gia làm trong môi trường sản xuất. Với kiểu học thực tế này, sinh viên xây dựng một nền tảng kiến thức làm việc liên quan đến cách thiết lập và tinh chỉnh thuật toán cho ML / AI.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Học sinh cần có kiến thức cơ bản về một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình bao gồm Java, Python và C ++.
Chuyên ngành thuật toán - Stanford
Ở đây, một khóa học khác, chuẩn bị đầy đủ cho sinh viên một vai trò lớn hơn trong việc khám phá các thuật toán phát triển và sử dụng thuật toán. Khóa học này cũng sẽ cho thấy các khía cạnh chính của con người phát triển học máy với công việc triển khai chuyên sâu về các thuật toán.
Một phần của cách tiếp cận ở đây là cho phép sinh viên tốt nghiệp để nói ngôn ngữ phát triển thuật toán. Từ các giao thức bảo mật đến hồi quy logic và kỹ thuật phân loại, các chuyên gia có thể tự mình tham gia vào các cuộc hội thoại này sẽ học hỏi thêm về công việc và nâng cao danh tiếng của họ như một nhà lãnh đạo tư duy trong các quy trình học máy.
Khóa học này nhìn vào bức tranh lớn và việc thực hiện lặp đi lặp lại để giúp sinh viên chuẩn bị cho loại chuyên môn kỹ thuật này.
Đây là một khóa học trung cấp với một lịch trình linh hoạt.
Khóa học này, xuất phát từ một nguồn Ivy League hàng đầu, bao gồm nhiều khía cạnh cơ bản của phát triển thuật toán tập trung vào cấu trúc dữ liệu hoạt động.
Triết lý ở đây là sự hiểu biết cơ bản về các thuật toán phụ thuộc vào việc biết thêm về các khối xây dựng mà chúng được tạo ra. Từ các khu rừng ngẫu nhiên và cây quyết định đến các hệ thống hộp đen phức tạp như máy trạng thái tiếng vang và máy Boltzmann, phát triển thuật toán hoạt động trên quy trình xử lý dữ liệu theo cách lặp và đôi khi đệ quy.
Do đó, phần một của khóa học này sẽ đi qua các cấu trúc dữ liệu cơ bản và sắp xếp, trong khi phần hai sẽ tập trung vào các thuật toán xử lý luồng và đồ thị. Học sinh sẽ trở nên thoải mái với việc đánh giá các cấu trúc dữ liệu, cách chúng được thiết lập và cách chúng được sử dụng bởi các chương trình học máy. (Bạn có quan tâm đến việc tạo phần mềm không? Sau đó hãy xem 6 Khái niệm phát triển phần mềm bạn có thể tìm hiểu thông qua các khóa học trực tuyến.)
Nó không khó để thấy cách loại khóa học khảo sát này chuẩn bị cho sinh viên cho một sự nghiệp làm việc trong khoa học dữ liệu. Bắt đầu với các cấu trúc dữ liệu và phân tích chuyên sâu, sinh viên nghiên cứu sâu hơn về các loại hạt và bu lông về cách sử dụng các phương tiện khái niệm để xây dựng kết quả thực tế.
Giới thiệu về Toán học rời rạc cho Chuyên ngành Khoa học Máy tính - Đại học California San Diego
Dưới nhiều kỹ thuật tạo điều kiện phát triển thuật toán nằm ở mô hình toán học. Khóa học chuyên ngành này sẽ tập trung vào toán học rời rạc như là một thành phần của bộ công cụ kỹ sư. Hiểu các đặc tính toán học của cấu trúc dữ liệu là một kỹ năng quan trọng cho các nhà khoa học dữ liệu và những người khác liên quan đến công việc thuật toán.
Bắt đầu với lý thuyết xác suất và số cơ bản, khóa học này sẽ đưa sinh viên theo con đường tìm hiểu sâu hơn về toán học rời rạc và ứng dụng của nó vào sản xuất thuật toán. Học sinh sẽ học về các kỹ thuật thuật toán cơ bản và sắp xếp, và có được kinh nghiệm thực tiễn khi cố gắng giải quyết vấn đề.
Họ sẽ xem xét các thuật toán đồ thị và chuỗi và ứng dụng của họ, ví dụ, trong công việc bộ gen của con người. Học sinh cũng sẽ xem xét việc sử dụng các công cụ như cây tìm kiếm nhị phân, bảng băm, hàng đợi và xếp chồng và hướng tới giải quyết vấn đề nâng cao với lập trình tuyến tính và thuật toán gần đúng.
Tất cả bốn khóa học này cung cấp các phương pháp tiếp cận chính của họ cho một lĩnh vực chuyên nghiệp đang nổi lên nhanh chóng mà nhiều người không thể tiếp cận được vì khó khăn của nó. Không phải ai cũng có thể là một nhà khoa học dữ liệu, nhưng những người cảm thấy họ có trình độ và sẵn sàng học hỏi có thể sử dụng các dịch vụ khóa học này để xây dựng kiến thức kỹ thuật của họ để phù hợp với tham vọng logic và suy diễn của họ.