Innehåll
- Datakonstruktioner och algoritmspecialisering - University of California San Diego
- Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
- Algoritmspecialisering - Stanford
- Introduktion till diskret matematik för datavetenskaplig specialisering - University of California San Diego
Källa: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Hämtmat:
Algoritmer är kärnan i datavetenskapen. Även om det kan vara svårt att lära sig om dem, här är några kurser för att hjälpa dig.
Att lära sig om konstruktionen av maskininlärning och algoritmer för artificiell intelligens är inte en enkel process. Detta är några av de mest utarbetade och sofistikerade koncept som du kommer att se inom datavetenskapsområdet. De bygger på komplex matematisk och statistisk modellering samt logiska och tekniska processer.
Algoritmarbete är en del av framstegets framsteg i en värld där dataforskare är efterfrågade. Att behärska detta område kräver mycket lärande och utbildning på grund av den tekniska komplexiteten som det innebär. Neurala nätverk och andra AI / ML-modeller bygger på några avancerade idéer om hur datavetenskap fungerar och vad den har att erbjuda.
Här är fyra utmärkta resurser för studenter som vill utveckla sina kunskaper om algoritmer och relaterade datastrukturer.
- Datakonstruktioner och algoritmspecialisering - University of California San Diego
- Algoritmspecialisering - Stanford
- Algoritmer: Del en - Princeton University
- Introduktion till diskret matematik för datavetenskaplig specialisering - University of California San Diego
Datakonstruktioner och algoritmspecialisering - University of California San Diego
Denna kurs involverar praktiskt arbete med algoritmutveckling för att hjälpa eleven att bekanta sig med hur man utvärderar och utforskar maskininlärningsalgoritmer. Det tillhandahåller den ramen för att gå vidare till ML / AI och algoritmteknik.
I den här kursen kommer eleverna att direkt implementera algoritmer i kodningsscenarier, initiera dussintals relevanta uppgifter, för att få en djupgående uppfattning om algoritmen som kod. Planerare har investerat tusentals timmar i denna utmanande kurs där elever kommer att lära sig att felsöka program och utvärdera en kodbas enligt dess algoritmiska förmågor. (Vill du lära dig mer om en dataforskares liv? Kolla in Jobbroll: Datavetare.)
När det gäller aktuell täckning täcker den här kursen både stora nätverk och genommontering, med interaktiv formatering som får eleverna nära hjärtat av vad professionella gör i en produktionsmiljö. Med denna typ av praktiskt lärande bygger eleverna en bas av arbetskunskap som involverar hur man ställer in och förfinar algoritmer för ML / AI.
Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.
Studenter ska ha grundläggande kunskaper i ett eller flera programmeringsspråk inklusive Java, Python och C ++.
Algoritmspecialisering - Stanford
Här är en annan kurs som på lämpligt sätt förbereder eleverna för en större roll i att utforska algoritmernas utveckling och användning. Denna kurs kommer också att visa viktiga aspekter av utvecklingen av maskininlärningsutveckling med ett djupgående implementeringsarbete för algoritmer.
En del av tillvägagångssättet här är att göra det möjligt för kandidater att "tala språket" i algoritmutveckling. Från säkerhetsprotokoll till logisk regression och klassificeringstekniker kommer proffs som kan hålla sina egna i dessa slags konversationer att lära sig mer om jobbet och främja sitt rykte som en tankeledare inom maskininlärningsprocesser.
Den här kursen tittar på den stora bilden och iterativ implementering för att hjälpa eleven att anpassa sig till denna typ av teknisk expertis.
Detta är en kurs på mellannivå med ett flexibelt schema.
Denna kurs, som kommer från en topp Ivy League-källa, täcker många av de grundläggande aspekterna av algoritmutveckling som bygger på datastrukturarbete.
Filosofin här är att den grundläggande förståelsen av algoritmer är beroende av att veta mer om de byggstenar som de är gjorda av. Från slumpmässiga skogar och beslutsträd för att utarbeta svarta lådessystem som ekotillståndsmaskiner och Boltzmann-maskiner arbetar algoritmutvecklingen med processen att manipulera data på iterativa och ibland rekursiva sätt.
Del en av denna kurs kommer därför att gå över elementära datastrukturer och sortering, medan del två kommer att fokusera på graf- och strömbehandlingsalgoritmer. Eleverna kommer att bli bekväma med att utvärdera datastrukturer, hur de ställs in och hur de används av maskininlärningsprogram. (Har du ett intresse av att skapa programvara? Kolla sedan in 6 programvaruutvecklingskoncept som du kan lära dig genom online-kurser.)
Det är inte svårt att se hur denna typ av undersökningskurser förbereder studenter för en arbetskarriär inom datavetenskap. Från och med datastrukturer och djupanalys arbetar eleverna vidare med muttrar och bultar för hur man använder de konceptuella medlen för att bygga det praktiska resultatet.
Introduktion till diskret matematik för datavetenskaplig specialisering - University of California San Diego
Under många av de tekniker som underlättar algoritmutveckling ligger matematisk modellering. Den här specialiserade kursen kommer att fokusera på diskret matematik som en del av en ingenjörs verktygssats. Att förstå de matematiska egenskaperna hos datastrukturer är en nyckelfärdighet för datavetare och andra som är involverade i algoritmarbete.
Från och med grundläggande sannolikhet och talteori kommer kursen att flytta eleverna längs vägen för att ytterligare förstå diskret matematik och dess tillämpning på algoritmproduktion. Studenter kommer att lära sig om grundläggande algoritmtekniker och sortering och få praktisk erfarenhet av att försöka lösa problem.
De kommer att titta på graf- och strängalgoritmer och deras tillämpning, till exempel i mänskligt genomarbete. Studenter kommer också att titta på användningen av verktyg som binära sökträd, hashbord, köer och stapling och arbeta mot avancerad problemlösning med linjär programmering och ungefärliga algoritmer.
Alla dessa fyra kurser tillhandahåller sina egna nyckelmetoder till ett snabbt växande yrkesområde som är otillgängligt för många på grund av dess svårigheter. Inte alla kan vara datavetare, men de som känner att de är kvalificerade och redo att lära sig kan använda dessa kurserbjudanden för att bygga upp sin tekniska kunskap för att passa sina logiska och deduktiva ambitioner.