Sadržaj
- Strukture podataka i specijalizacija algoritma - Kalifornijsko sveučilište San Diego
- Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
- Specijalizacija algoritma - Stanford
- Uvod u diskretnu matematiku za specijalizaciju računalnih znanosti - Sveučilište u Kaliforniji San Diego
Izvor: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Oduzeti:
Algoritmi su u srcu informatike. Iako učenje o njima može biti teško, evo nekoliko tečajeva koji će vam pomoći.
Učenje o konstrukciji algoritama strojnog učenja i umjetne inteligencije nije jednostavan proces. Ovo su neki od najrazvijenijih i najsofisticiranijih koncepata koje ćete vidjeti u području informatike. Temelje se na složenom matematičkom i statističkom modeliranju, kao i logičkim i tehničkim procesima.
Rad s algoritmima dio je avangardnog napretka svijeta u kojem su za podacima znanstvenici velika potražnja. Za savladavanje ovog područja potrebno je puno učenja i obuke, zbog tehničke složenosti koja uključuje. Neuronske mreže i drugi AI / ML modeli izgrađeni su na nekim naprednim idejama o tome kako funkcionira informatika i što može ponuditi.
Evo četiri izvrsna izvora za studente koji žele unaprijediti svoje znanje o algoritmima i srodnim strukturama podataka.
- Strukture podataka i specijalizacija algoritma - Kalifornijsko sveučilište San Diego
- Specijalizacija algoritma - Stanford
- Algoritmi: prvi dio - Sveučilište Princeton
- Uvod u diskretnu matematiku za specijalizaciju računalnih znanosti - Sveučilište u Kaliforniji San Diego
Strukture podataka i specijalizacija algoritma - Kalifornijsko sveučilište San Diego
Ovaj tečaj uključuje praktični rad na razvoju algoritama kako bi se studentu pomoglo da se upozna s načinom procjene i istraživanja algoritama strojnog učenja. Pruža taj okvir za daljnje napredovanje u ML / AI i inženjering algoritama.
U ovom će tečaju studenti izravno implementirati algoritme u scenarije kodiranja, pokrećući na desetke relevantnih zadataka kako bi dobili detaljnu ideju algoritma kao koda. Planeri su uložili tisuće sati u ovaj izazovan tečaj u kojem će studenti naučiti otklanjanje programa i procjenu baze podataka prema algoritmičkim mogućnostima. (Želite saznati život znanstvenika podataka? Pogledajte ulogu uposlenika: Data Scientist.)
U pogledu tematske pokrivenosti, ovaj tečaj pokriva velike mreže i skupljanje genoma, s interaktivnim oblikovanjem koje studentima približava srce onoga što profesionalci rade u proizvodnom okruženju. S ovom vrstom praktičnog učenja, studenti grade bazu radnog znanja koja uključuje kako postaviti i pročistiti algoritme za ML / AI.
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
Studenti trebaju imati osnovno znanje jednog ili više programskih jezika, uključujući Java, Python i C ++.
Specijalizacija algoritma - Stanford
Evo još jednog tečaja koji na odgovarajući način priprema studente na veću ulogu u istraživanju razvoja i upotrebe algoritama. Ovaj tečaj će također pokazati glavne aspekte nedostatka strojnog učenja s detaljnim radom na implementaciji algoritama.
Dio ovdje pristupa je omogućiti maturantima da "govore jezikom" razvoja algoritama. Od sigurnosnih protokola do logičke regresije i tehnika klasifikacije, profesionalci koji se mogu držati svoje u ovakvim razgovorima naučit će dalje posao i unaprijediti svoju reputaciju voditelja misli u procesima strojnog učenja.
Ovaj se tečaj osvrće na veliku sliku i iterativnu provedbu kako bi se studentu pomoglo da se pripremi za ovu vrstu tehničke stručnosti.
Ovo je tečaj srednje razine s fleksibilnim rasporedom.
Ovaj tečaj, koji dolazi iz vrhunskog izvora Ivy League, pokriva mnoge temeljne aspekte razvoja algoritama koji se usredotočuju na strukturu podataka.
Ovdje je filozofija da se temeljno razumijevanje algoritama oslanja na poznavanje više građevnih blokova od kojih su izrađeni. Od slučajnih šuma i stabala odluka do razrade sustava crne kutije poput strojeva za eho i Boltzmannovih strojeva, razvoj algoritama djeluje na proces manipulacije podacima iterativnim, a ponekad i rekurzivnim načinima.
Prvi će dio ovog tečaja prelaziti na elementarne strukture podataka i razvrstavanje, dok će se drugi dio usredotočiti na algoritme obrade grafova i struje. Učenicima će biti ugodno procjenjivati strukture podataka, kako su postavljene i kako ih koriste programi strojnog učenja. (Imate li interesa za stvaranje softvera? Potom pogledajte 6 koncepata razvoja softvera koje možete naučiti putem internetskih tečajeva.)
Nije teško vidjeti kako ova vrsta anketnog tečaja priprema studente za radnu karijeru u znanosti podataka. Polazeći od strukture podataka i detaljne analize, studenti dalje razmišljaju o maticama i vijcima kako koristiti konceptualna sredstva za izgradnju praktičnog rezultata.
Uvod u diskretnu matematiku za specijalizaciju računalnih znanosti - Sveučilište u Kaliforniji San Diego
Pod mnogim tehnikama koje olakšavaju razvoj algoritama leži matematičko modeliranje. Ovaj će se specijalizirani tečaj usredotočiti na diskretnu matematiku kao komponentu skupa alata za inženjere. Razumijevanje matematičkih svojstava struktura podataka ključna je vještina za znanstvenike s podacima i ostale koji su uključeni u rad algoritama.
Počevši od osnovne teorije vjerojatnosti i broja, ovaj predmet će pokrenuti studente na putu daljnjeg razumijevanja diskretne matematike i njezine primjene u proizvodnji algoritama. Studenti će naučiti osnovne tehnike algoritma i sortiranje, te steći praktično iskustvo pokušavajući riješiti probleme.
Oni će pregledati algoritme grafova i nizova i njihovu primjenu, na primjer, u radu na ljudskom genomu. Studenti će također pregledati upotrebu alata kao što su binarna stabla za pretraživanje, hash tablice, redovi i slaganje te raditi na naprednom rješavanju problema s linearnim programiranjem i približnim algoritmima.
Sva četiri tečaja nude vlastite ključne pristupe profesionalnom polju koje se brzo razvija i koje je mnogim ljudima nedostupno zbog svojih poteškoća. Ne može svatko biti istraživač podataka, ali oni koji smatraju da su kvalificirani i spremni učiti mogu se poslužiti ovim ponudama tečaja kako bi izgradili svoje tehničko znanje kako bi se uklopili u svoje logičke i deduktivne ambicije.