Tartalom
- Adatszerkezetek és algoritmus-specializáció - Kaliforniai Egyetem, San Diego
- Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
- Algoritmus specializáció - Stanford
- Bevezetés a diszkrét matematikába a számítógépes tudomány szakirányában - Kaliforniai Egyetem, San Diego
Forrás: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Elvitel:
Az algoritmusok a számítástechnika középpontjában állnak. Noha nehéz megismerni őket, íme néhány tanfolyam, amelyek segítenek.
A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia algoritmusok megismerése nem egyszerű folyamat. Ezek a legkifinomultabb és legkifinomultabb fogalmak, amelyeket a számítástechnika területén látni fognak. Komplex matematikai és statisztikai modellezésen, valamint logikai és technikai folyamatokon alapulnak.
Az algoritmus munkája egy olyan világ élenjáró haladásának része, amelyben az adatok kutatói nagy igénybevételre szorulnak. E terület elsajátítása sok tanulást és képzést igényel, annak technikai összetettsége miatt. A neurális hálózatok és más AI / ML modellek néhány fejlett ötletre épülnek, hogyan működik a számítástechnika és mit kínál.
Íme négy kiváló forrás azoknak a hallgatóknak, akik tovább akarják tudni az algoritmusok és a kapcsolódó adatszerkezetek ismereteit.
- Adatszerkezetek és algoritmus-specializáció - Kaliforniai Egyetem, San Diego
- Algoritmus specializáció - Stanford
- Algoritmusok: 1. rész - Princeton University
- Bevezetés a diszkrét matematikába a számítógépes tudomány szakirányában - Kaliforniai Egyetem, San Diego
Adatszerkezetek és algoritmus-specializáció - Kaliforniai Egyetem, San Diego
Ez a kurzus magában foglalja az algoritmus fejlesztésével kapcsolatos gyakorlati munkát annak érdekében, hogy a hallgató megismerje a gépi tanulási algoritmusok kiértékelésének és felfedezésének módját. Ez biztosítja ezt a keretet az ML / AI és az algoritmustervezés továbbmozdításához.
Ebben a kurzusban a hallgatók közvetlenül alkalmazzák az algoritmusokat a kódolási forgatókönyvekben, tucatnyi releváns feladatot kezdeményezve, hogy mélységes képet kapjanak az algoritmusról mint kódról. A tervezők több ezer órát fektettek ebbe a kihívást jelentő kurzusba, amelyben a hallgatók megtanulják a programok hibakeresését és a kódbázis értékelését annak algoritmikus képességei szerint. (Szeretne többet megtudni egy adattudós életéről? Nézze meg a Munkakör szerepét: Adattudós.)
A topik szempontjából ez a kurzus kiterjed mind a nagy hálózatokra, mind a genomgyűjtésre, interaktív formázással, amely a hallgatók számára közelebb hozza azt a szívet, amit a szakemberek a termelési környezetben végeznek. Az ilyen típusú gyakorlati tanulással a hallgatók megalapozzák a munkatudás alapját, beleértve az ML / AI algoritmusainak beállítását és finomítását.
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
Nem javíthatja a programozási készségét, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
A hallgatóknak alapszintű ismeretekkel kell rendelkezniük egy vagy több programozási nyelvről, beleértve a Java, Python és C ++ programozási nyelveket.
Algoritmus specializáció - Stanford
Itt van egy másik tanfolyam, amely megfelelően felkészíti a hallgatókat az algoritmusok fejlesztésének és használatának feltárásában játszott nagyobb szerep betöltésére. Ez a kurzus megmutatja a gépi tanulás fejlesztésének fő szempontjait az algoritmusok alapos megvalósításával.
Ennek a megközelítésnek az a része, hogy lehetővé tegyék a diplomások számára az algoritmusok fejlesztésének „a nyelvét”. A biztonsági protokolloktól a logikus regressziós és osztályozási technikáktól kezdve azok a szakemberek, akik képesek megtartani az ilyen jellegű beszélgetéseket, továbbtanulnak a munkáról és előmozdítják hírnevüket a gépi tanulási folyamatok gondolatvezetőjeként.
Ez a kurzus a nagy képet és az iteratív megvalósítást szemlélteti annak érdekében, hogy a hallgató felkészülhessen az ilyen típusú technikai szaktudásra.
Ez egy középfokú tanfolyam, rugalmas ütemtervvel.
Ez a tanfolyam, amely a legjobb Ivy League forrásból származik, az algoritmusfejlesztés számos alapvető aspektusát fedi le, amelyek az adatszerkezeti munkára összpontosítanak.
A filozófia itt az, hogy az algoritmusok alapvető megértése azon alapul, hogy jobban megismerjük azokat az építőelemeket, amelyekből készülnek. A véletlenszerű erdőktől és döntési fáktól kezdve az olyan fekete dobozos rendszerek kidolgozásáig, mint az echo állapotgépek és a Boltzmann gépek, az algoritmusfejlesztés az adatok iteratív és néha rekurzív módon történő manipulálásának folyamatán működik.
Ezért a tanfolyam első része az elemi adatszerkezeteken és a szortírozáson megy keresztül, míg a második rész a gráf- és adatfeldolgozási algoritmusokra összpontosít. A hallgatók elégedettek lesznek az adatstruktúrák, a felépítésük és a gépi tanulási programok felhasználásának felmérésével. (Érdekli a szoftverek készítése? Akkor nézd meg a 6 szoftverfejlesztési koncepciót, amelyeket online tanfolyamokon lehet megtanulni.)
Nem nehéz belátni, hogy az ilyen típusú felmérési tanfolyam miként készíti fel a hallgatókat az adattudományi karrierre. Az adatszerkezetektől és a mélyreható elemzéstől kezdve a hallgatók tovább dolgoznak azon anyáknál és csavaroknál, amelyek a fogalmi eszközök használatát szolgálják a gyakorlati eredmény megteremtéséhez.
Bevezetés a diszkrét matematikába a számítógépes tudomány szakirányában - Kaliforniai Egyetem, San Diego
Az algoritmusok fejlesztését elősegítő technikák közül sok matematikai modellezés. Ez a speciális kurzus a diszkrét matematikára összpontosít, mint a mérnök eszközkészletének alkotóeleme. Az adatszerkezetek matematikai tulajdonságainak megértése kulcsfontosságú képesség az adattudósok és az algoritmusban részt vevő más személyek számára.
Az alapvető valószínűségtől és a számelmélettől kezdve ez a kurzus a diszkrét matematika és az algoritmus előállításának további megértéséhez vezet a hallgatók felé. A hallgatók megismerik az alapvető algoritmustechnikákat és a válogatást, és gyakorlati tapasztalatokat szereznek a problémák megoldásában.
Megvizsgálják a gráf- és karakterlánc-algoritmusokat és azok alkalmazását például az emberi genom munkájában. A hallgatók megvizsgálják az olyan eszközök használatát is, mint a bináris keresési fák, a kivonat-táblák, a sorok és a halmozás, valamint a fejlett problémamegoldás felé haladnak lineáris programozás és hozzávetőleges algoritmusok segítségével.
E négy tanfolyam a kulcsfontosságú megközelítését kínálja a gyorsan kialakuló szakterülethez, amely nehézségei miatt sok ember számára elérhetetlen. Nem mindenki lehet adattudós, de azok, akik úgy érzik, hogy képzettek és készen állnak a tanulásra, felhasználhatják ezeket a tanfolyam-ajánlatokat műszaki ismereteik felépítéséhez, hogy illeszkedjenek logikai és deduktív ambícióikhoz.