Sisältö
- Tietorakenteet ja algoritmien erikoistuminen - Kalifornian yliopisto San Diego
- Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
- Algoritmien erikoistuminen - Stanford
- Johdatus erilliseen matematiikkaan tietotekniikan erikoistumiseen - Kalifornian yliopisto San Diegossa
Lähde: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Algoritmit ovat tietotekniikan ytimessä. Vaikka niistä oppiminen voi olla vaikeaa, tässä on joitain kursseja, jotka auttavat sinua.
Koneoppimisen ja tekoälyn algoritmien rakentamisen oppiminen ei ole yksinkertainen prosessi. Nämä ovat joitain pisimmällä ja hienostuneimmista käsitteistä, joita näet tietotekniikan kentällä. Ne perustuvat monimutkaiseen matemaattiseen ja tilastolliseen mallintamiseen sekä loogisiin ja teknisiin prosesseihin.
Algoritmityö on osa eturintamassa olevaa kehitystä maailmassa, jossa tietotieteilijöillä on suuri kysyntä. Tämän alan hallitseminen vaatii paljon oppimista ja koulutusta siihen liittyvän teknisen monimutkaisuuden vuoksi. Neuraaliverkot ja muut AI / ML-mallit perustuvat joihinkin edistyneisiin ideoihin siitä, kuinka tietotekniikka toimii ja mitä sillä on tarjottavanaan.
Tässä on neljä erinomaista resurssia opiskelijoille, jotka haluavat parantaa algoritmien ja niihin liittyvien tietorakenteiden tuntemusta.
- Tietorakenteet ja algoritmien erikoistuminen - Kalifornian yliopisto San Diego
- Algoritmien erikoistuminen - Stanford
- Algoritmit: Osa 1 - Princetonin yliopisto
- Johdatus erilliseen matematiikkaan tietotekniikan erikoistumiseen - Kalifornian yliopisto San Diegossa
Tietorakenteet ja algoritmien erikoistuminen - Kalifornian yliopisto San Diego
Kurssi sisältää käytännön työskentelyn algoritmien kehittämisen kanssa auttaakseen opiskelijaa perehtymään koneoppimisalgoritmien arviointiin ja tutkimiseen. Se tarjoaa tämän kehyksen siirtymiseksi edelleen ML / AI: n ja algoritmien suunnitteluun.
Tällä kurssilla opiskelijat toteuttavat algoritmit suoraan koodausskenaarioissa aloittamalla kymmeniä asiaan liittyviä tehtäviä saadakseen perusteellisen kuvan algoritmista koodina. Suunnittelijat ovat investoineet tuhansia tunteja tähän haastavaan kurssiin, jossa opiskelijat oppivat vikaamaan ohjelmia ja arvioimaan koodipohjaa sen algoritmisten ominaisuuksien mukaan. (Haluatko tietää tietotekijän elämästä? Tutustu työtehtävään: Data Scientist.)
Ajankohtaisen kattavuuden kannalta tämä kurssi kattaa sekä suuret verkot että genomikokoonpanon interaktiivisella muotoilulla, joka saa opiskelijat lähelle sitä, mitä ammattilaiset tekevät tuotantoympäristössä. Tämän tyyppisen käytännön oppimisen avulla opiskelijat rakentavat perustan työtä koskevasta tietämyksestä, jotka liittyvät ML / AI-algoritmien määrittämiseen ja tarkentamiseen.
Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.
Opiskelijoilla tulee olla perustiedot yhdestä tai useammasta ohjelmointikielestä, mukaan lukien Java, Python ja C ++.
Algoritmien erikoistuminen - Stanford
Tässä on toinen kurssi, joka valmistelee riittävästi opiskelijoita suurempaan rooliin algoritmien kehittämisen ja käytön tutkimisessa. Kurssi osoittaa myös koneoppimisen kehityksen tärkeimmät näkökohdat algoritmien perusteellisen käyttöönoton kanssa.
Osa tässä lähestymistapaa on antaa tutkinnon suorittaneille mahdollisuus “puhua kieltä” algoritmien kehittämisessä. Turvallisuusprotokollista loogiseen regressio- ja luokittelutekniikkaan ammattilaiset, jotka voivat pitää itsensä tällaisissa keskusteluissa, opiskelevat edelleen työtä ja edistävät mainettaan koneoppimisprosessien ajattelijana.
Kurssilla tarkastellaan kokonaiskuvaa ja iteratiivista toteutusta, jotta opiskelija voi auttaa siirtymään tällaiseen tekniseen asiantuntemukseen.
Tämä on keskitason kurssi joustavalla aikataululla.
Tämä kurssi, joka on peräisin parhaimmalta Ivy League -lähteeltä, kattaa monet algoritmien kehittämisen perustekijät, jotka keskittyvät tietorakenteen työhön.
Tässä filosofia on, että algoritmien perusteellinen ymmärtäminen perustuu tietämiseen enemmän rakennuspalikoista, joista ne tehdään. Satunnaisista metsistä ja päätöspuista kehitettäviin mustalaatikkojärjestelmiin, kuten kaikutilakoneisiin ja Boltzmann-koneisiin, algoritmien kehittäminen toimii datan manipulointiprosessin iteratiivisilla ja toisinaan rekursiivisilla tavoilla.
Kurssin ensimmäinen osa menee siis elementtisten tietorakenteiden ja lajittelun yli, kun taas toinen osa keskittyy kuvaaja- ja virtaprosessointialgoritmeihin. Opiskelija osaa arvioida tietorakenteita, niiden perustamista ja kuinka koneoppimisohjelmat käyttävät niitä. (Onko sinulla kiinnostusta luoda ohjelmistoja? Katso sitten 6 ohjelmistokehityskonseptia, jotka voit oppia verkkokurssien kautta.)
Ei ole vaikea ymmärtää, kuinka tämäntyyppinen kyselykurssi valmistaa opiskelijoita työuraan tietotekniikassa. Tietorakenteista ja perusteellisesta analyysista alkaen opiskelijat työskentelevät edelleen muttereilla ja pulteilla, miten konseptuaalisia keinoja voidaan käyttää käytännön tuloksen rakentamiseen.
Johdatus erilliseen matematiikkaan tietotekniikan erikoistumiseen - Kalifornian yliopisto San Diegossa
Monissa algoritmien kehittämistä helpottavilla tekniikoilla on matemaattinen mallintaminen. Tämä erikoistunut kurssi keskittyy diskreettiin matematiikkaan osana insinöörin työkalusarjaa. Tietorakenteiden matemaattisten ominaisuuksien ymmärtäminen on avaintaido tietojen tutkijoille ja muille algoritmityöhön osallistuville.
Alkaen todennäköisyysperusteista ja lukuteoriasta, tämä kurssi siirtää opiskelijaa tietämään erillinen matematiikka ja sen soveltaminen algoritmien tuotantoon. Opiskelija oppii algoritmitekniikoita ja lajittelua sekä saa käytännön kokemuksen ongelmien ratkaisemisesta.
Opiskelija tarkastelee kuvaaja- ja merkkijonoalgoritmeja ja niiden soveltamista esimerkiksi ihmisen genomityöhön. Opiskelija tarkastelee myös työkalujen, kuten binaaristen hakupuiden, hash-taulukoiden, jonojen ja pinoamisen, käyttöä ja työskentelee kohti edistynyttä ongelmanratkaisua lineaarisella ohjelmoinnilla ja likimääräisillä algoritmeilla.
Kaikki nämä neljä kurssia tarjoavat omat keskeiset lähestymistavansa nopeasti kehittyvään ammatilliseen kenttään, johon monien ihmisten on vaikea päästä sen vaikeuksien vuoksi. Kaikki eivät voi olla tietotieteilijöitä, mutta ne, jotka tuntevat olevansa päteviä ja valmiita oppimaan, voivat hyödyntää näitä kurssitarjontoja teknisen tietämyksensä rakentamiseksi loogisten ja deduktiivisten tavoitteidensa mukaiseksi.