Содержание
- Структуры данных и специализация алгоритмов - Калифорнийский университет в Сан-Диего
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- Специализация алгоритма - Стэнфорд
- Введение в дискретную математику для специализации информатики - Калифорнийский университет в Сан-Диего
Источник: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
вынос:
Алгоритмы лежат в основе информатики. Хотя узнать о них может быть сложно, вот несколько курсов, которые могут вам помочь.
Изучение алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта не является простым процессом. Это некоторые из самых сложных и сложных концепций, которые вы увидите в области компьютерных наук. Они основаны на сложном математическом и статистическом моделировании, а также на логических и технических процессах.
Работа с алгоритмами является частью авангардного прогресса в мире, в котором ученые данных пользуются большим спросом. Овладение этой областью требует большого обучения и подготовки из-за технической сложности, которая в нем задействована. Нейронные сети и другие модели AI / ML основаны на некоторых передовых представлениях о том, как работает компьютерная наука и что она может предложить.
Вот четыре отличных ресурса для студентов, которые хотят усовершенствовать свои знания алгоритмов и связанных структур данных.
- Структуры данных и специализация алгоритмов - Калифорнийский университет в Сан-Диего
- Специализация алгоритма - Стэнфорд
- Алгоритмы: часть первая - Принстонский университет
- Введение в дискретную математику для специализации информатики - Калифорнийский университет в Сан-Диего
Структуры данных и специализация алгоритмов - Калифорнийский университет в Сан-Диего
Этот курс включает в себя практическую работу с разработкой алгоритма, чтобы помочь студенту познакомиться с тем, как оценивать и изучать алгоритмы машинного обучения. Это обеспечивает эту основу для перехода к ML / AI и разработке алгоритмов.
В этом курсе студенты будут непосредственно реализовывать алгоритмы в сценариях кодирования, инициируя десятки соответствующих задач, чтобы получить углубленное представление об алгоритме как коде. Планировщики потратили тысячи часов на этот сложный курс, на котором студенты будут учиться отлаживать программы и оценивать кодовую базу в соответствии с ее алгоритмическими возможностями. (Хотите узнать о жизни ученого-данных? Проверьте работу: Data Scientist.)
С точки зрения тематического охвата, этот курс охватывает как большие сети, так и сборку генома, с интерактивным форматированием, которое приближает студентов к сердцу того, что профессионалы делают в производственной среде. С этим типом практического обучения студенты строят базу рабочих знаний, включающую, как настроить и усовершенствовать алгоритмы для ОД / ИИ.
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Студенты должны иметь базовые знания одного или нескольких языков программирования, включая Java, Python и C ++.
Специализация алгоритма - Стэнфорд
Вот еще один курс, который адекватно готовит студентов к большей роли в изучении разработки и использования алгоритмов. Этот курс также покажет основные аспекты мошенничества в разработке машинного обучения с углубленной работой по реализации алгоритмов.
Часть подхода заключается в том, чтобы позволить выпускникам «говорить на языке» разработки алгоритмов. От протоколов безопасности до методов логической регрессии и классификации - профессионалы, которые могут самостоятельно участвовать в такого рода разговорах, получат дальнейшее обучение в своей работе и укрепят свою репутацию лидера мысли в процессах машинного обучения.
Этот курс рассматривает общую картину и итеративную реализацию, чтобы помочь студенту подготовиться к такому техническому опыту.
Это курс среднего уровня с гибким графиком.
Этот курс, взятый из первоисточника Ivy League, охватывает многие фундаментальные аспекты разработки алгоритмов, которые сосредоточены на работе над структурой данных.
Философия здесь заключается в том, что фундаментальное понимание алгоритмов опирается на знание большего количества строительных блоков, из которых они сделаны. Разработка алгоритмов работает от процесса манипулирования данными итеративным, а иногда и рекурсивным образом, от случайных лесов и деревьев решений до разработки систем черного ящика, таких как машины эха и машины Больцмана.
Поэтому первая часть этого курса будет посвящена элементарным структурам данных и сортировке, а вторая часть будет посвящена алгоритмам обработки графиков и потоков. Студентам будет удобно оценивать структуры данных, как они настроены и как они используются в программах машинного обучения. (У вас есть интерес к созданию программного обеспечения? Затем ознакомьтесь с 6 концепциями разработки программного обеспечения, которые вы можете узнать через онлайн-курсы.)
Нетрудно понять, как этот тип учебного курса готовит студентов к трудовой карьере в науке о данных. Начиная со структур данных и углубленного анализа, учащиеся углубляются в основы того, как использовать концептуальные средства для достижения практического результата.
Введение в дискретную математику для специализации информатики - Калифорнийский университет в Сан-Диего
Под многими из методов, которые облегчают разработку алгоритма, лежит математическое моделирование. Этот специализированный курс будет посвящен дискретной математике как компоненту набора инструментов инженера. Понимание математических свойств структур данных является ключевым навыком для специалистов по данным и других, вовлеченных в работу алгоритма.
Начиная с базовой теории вероятностей и чисел, этот курс приведет студентов к дальнейшему пониманию дискретной математики и ее применения в производстве алгоритмов. Студенты узнают об основных методах алгоритмов и сортировке, а также получат практический опыт решения проблем.
Они будут смотреть на графические и строковые алгоритмы и их применение, например, в работе генома человека. Студенты также рассмотрят использование таких инструментов, как бинарные деревья поиска, хеш-таблицы, очереди и стекирование, и будут работать над продвинутым решением проблем с помощью линейного программирования и приближенных алгоритмов.
Все четыре из этих курсов предоставляют свои собственные ключевые подходы к быстро развивающейся профессиональной сфере, которая недоступна для многих людей из-за ее сложности. Не каждый может быть специалистом по обработке данных, но те, кто считает себя квалифицированным и готовым к обучению, могут использовать эти предложения курса для наращивания своих технических знаний в соответствии со своими логическими и дедуктивными амбициями.