เนื้อหา
- โครงสร้างข้อมูลและความเชี่ยวชาญอัลกอริทึม - มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียซานดิเอโก
- ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
- ความเชี่ยวชาญอัลกอริทึม - Stanford
- คณิตศาสตร์ไม่ต่อเนื่องเบื้องต้นสำหรับความเชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ - มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียซานดิเอโก
ที่มา: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Takeaway:
อัลกอริทึมเป็นหัวใจของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ในขณะที่การเรียนรู้เกี่ยวกับพวกเขาอาจเป็นเรื่องยากนี่เป็นหลักสูตรที่จะช่วยคุณ
การเรียนรู้เกี่ยวกับการสร้างการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่กระบวนการง่ายๆ นี่คือแนวคิดที่ซับซ้อนและซับซ้อนที่สุดที่คุณจะเห็นในสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ มันขึ้นอยู่กับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติที่ซับซ้อนรวมถึงกระบวนการทางตรรกะและทางเทคนิค
การทำงานของอัลกอริทึมเป็นส่วนหนึ่งของความก้าวหน้าระดับแนวหน้าของโลกที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีความต้องการสูง การเรียนรู้ในสาขานี้ต้องใช้การเรียนรู้และการฝึกอบรมมากมายเนื่องจากความซับซ้อนทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง โครงข่ายประสาทเทียมและโมเดล AI / ML อื่น ๆ สร้างขึ้นจากแนวคิดขั้นสูงบางประการเกี่ยวกับวิธีวิทยาการคอมพิวเตอร์และสิ่งที่นำเสนอ
ที่นี่มีแหล่งข้อมูลยอดเยี่ยมสี่แห่งสำหรับนักเรียนที่ต้องการพัฒนาความรู้ด้านอัลกอริธึมและโครงสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- โครงสร้างข้อมูลและความเชี่ยวชาญอัลกอริทึม - มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียซานดิเอโก
- ความเชี่ยวชาญอัลกอริทึม - Stanford
- อัลกอริทึม: ส่วนที่หนึ่ง - มหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน
- คณิตศาสตร์ไม่ต่อเนื่องเบื้องต้นสำหรับความเชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ - มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียซานดิเอโก
โครงสร้างข้อมูลและความเชี่ยวชาญอัลกอริทึม - มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียซานดิเอโก
หลักสูตรนี้เกี่ยวข้องกับการทำงานด้วยมือกับการพัฒนาอัลกอริทึมเพื่อช่วยให้นักเรียนได้ทำความคุ้นเคยกับวิธีการประเมินและสำรวจอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง มันแสดงให้เห็นว่ากรอบการทำงานสำหรับการย้ายไปสู่ ML / AI และวิศวกรรมอัลกอริทึม
ในหลักสูตรนี้นักเรียนจะใช้อัลกอริทึมโดยตรงในสถานการณ์การเขียนโค้ดเริ่มต้นงานที่เกี่ยวข้องจำนวนมากเพื่อรับแนวคิดเชิงลึกของอัลกอริทึมเป็นรหัส นักวางแผนได้ลงทุนหลายพันชั่วโมงในหลักสูตรที่ท้าทายนี้ซึ่งนักเรียนจะได้เรียนรู้การดีบักโปรแกรมและประเมิน codebase ตามความสามารถของอัลกอริทึม (ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับชีวิตของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่ลองดูบทบาทงาน: นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล)
ในแง่ของการครอบคลุมหัวข้อหลักสูตรนี้ครอบคลุมทั้งเครือข่ายขนาดใหญ่และการชุมนุมจีโนมด้วยการจัดรูปแบบแบบโต้ตอบที่ทำให้นักเรียนใกล้กับหัวใจของสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญทำในสภาพแวดล้อมการผลิต ด้วยการเรียนรู้ภาคปฏิบัติประเภทนี้นักเรียนจะสร้างฐานความรู้การทำงานที่เกี่ยวข้องกับวิธีการตั้งค่าและปรับแต่งอัลกอริทึมสำหรับ ML / AI
ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์
นักเรียนควรมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษารวมถึง Java, Python และ C ++
ความเชี่ยวชาญอัลกอริทึม - Stanford
นี่เป็นอีกหลักสูตรหนึ่งที่เตรียมนักเรียนอย่างเพียงพอสำหรับบทบาทที่ยิ่งใหญ่ในการสำรวจการพัฒนาและการใช้อัลกอริทึม หลักสูตรนี้จะแสดงแง่มุมที่สำคัญของการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องด้วยการใช้งานในเชิงลึกเกี่ยวกับอัลกอริทึม
ส่วนหนึ่งของวิธีการที่นี่คือเพื่อให้ผู้สำเร็จการศึกษาสามารถ "พูดภาษา" ของการพัฒนาอัลกอริทึม จากโปรโตคอลความปลอดภัยไปจนถึงการถดถอยเชิงตรรกะและเทคนิคการจัดหมวดหมู่มืออาชีพที่สามารถถือของตัวเองในการสนทนาประเภทนี้จะได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับงานและพัฒนาชื่อเสียงของพวกเขาในฐานะผู้นำทางความคิดในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักร
หลักสูตรนี้จะดูภาพรวมและการนำไปใช้ซ้ำ ๆ เพื่อช่วยให้นักเรียนมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคเช่นนี้
หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรระดับกลางที่มีตารางเรียนที่ยืดหยุ่น
หลักสูตรนี้มาจากแหล่ง Ivy League ชั้นนำครอบคลุมเนื้อหาพื้นฐานหลายประการของการพัฒนาอัลกอริทึมที่มุ่งเน้นที่โครงสร้างข้อมูล
ปรัชญาในที่นี้คือความเข้าใจพื้นฐานของอัลกอริทึมนั้นอาศัยการรู้มากขึ้นเกี่ยวกับการสร้างหน่วยการสร้าง จากป่าที่สุ่มและต้นไม้ตัดสินใจไปจนถึงระบบกล่องดำอย่างซับซ้อนเช่นเครื่องสะท้อนเสียงและเครื่อง Boltzmann การพัฒนาอัลกอริทึมทำงานบนกระบวนการจัดการข้อมูลในแบบวนซ้ำและบางครั้งก็วนซ้ำ
ดังนั้นส่วนที่หนึ่งของหลักสูตรนี้จะผ่านโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานและการเรียงลำดับในขณะที่ส่วนที่สองจะเน้นที่อัลกอริธึมการประมวลผลกราฟและสตรีม นักเรียนจะรู้สึกสะดวกสบายกับการประเมินโครงสร้างข้อมูลวิธีการตั้งค่าและวิธีการใช้งานโดยโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่อง (คุณมีความสนใจในการสร้างซอฟต์แวร์หรือไม่จากนั้นลองดู 6 แนวคิดการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่คุณสามารถเรียนรู้ผ่านหลักสูตรออนไลน์)
ไม่ยากที่จะดูว่าหลักสูตรการสำรวจประเภทนี้เตรียมนักเรียนสำหรับการทำงานในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างไร เริ่มจากโครงสร้างข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงลึกนักเรียนจะทำงานต่อไปในถั่วและ bolts ของวิธีการใช้วิธีการแนวคิดในการสร้างผลการปฏิบัติ
คณิตศาสตร์ไม่ต่อเนื่องเบื้องต้นสำหรับความเชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ - มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียซานดิเอโก
ภายใต้เทคนิคหลายอย่างที่เอื้อต่อการพัฒนาอัลกอริทึมอยู่การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ หลักสูตรพิเศษนี้จะมุ่งเน้นไปที่คณิตศาสตร์ไม่ต่อเนื่องเป็นส่วนประกอบของชุดเครื่องมือของวิศวกร การทำความเข้าใจคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ของโครงสร้างข้อมูลเป็นทักษะสำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้อื่นที่เกี่ยวข้องในการทำงานของอัลกอริทึม
เริ่มต้นด้วยความน่าจะเป็นพื้นฐานและทฤษฎีจำนวนหลักสูตรนี้จะย้ายนักเรียนไปตามเส้นทางเพื่อทำความเข้าใจคณิตศาสตร์ที่ไม่ต่อเนื่องและการประยุกต์ใช้กับการผลิตอัลกอริทึม นักเรียนจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคอัลกอริทึมพื้นฐานและการเรียงลำดับและรับประสบการณ์จริงที่พยายามแก้ไขปัญหา
พวกเขาจะดูกราฟและสตริงอัลกอริธึมและการประยุกต์ใช้ตัวอย่างเช่นในงานจีโนมของมนุษย์ นักเรียนจะดูการใช้เครื่องมือเช่นแผนผังการค้นหาแบบทวิภาคตารางแฮชคิวและการเรียงซ้อนและทำงานเพื่อแก้ไขปัญหาขั้นสูงด้วยการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นและอัลกอริทึมโดยประมาณ
หลักสูตรทั้งสี่นี้ให้แนวทางที่สำคัญของตนเองในสาขาวิชาชีพที่เกิดขึ้นใหม่อย่างรวดเร็วซึ่งไม่สามารถเข้าถึงได้สำหรับคนจำนวนมากเนื่องจากความยากลำบาก ไม่ใช่ทุกคนที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล แต่ผู้ที่รู้สึกว่าพวกเขามีคุณสมบัติและพร้อมที่จะเรียนรู้สามารถใช้ประโยชน์จากหลักสูตรเหล่านี้เพื่อสร้างความรู้ด้านเทคนิคเพื่อให้เหมาะกับความทะเยอทะยานเชิงตรรกะและเชิงอนุมาน