İçerik
- Veri Yapıları ve Algoritma Uzmanlığı - California San Diego Üniversitesi
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Algoritma Uzmanlığı - Stanford
- Bilgisayar Bilimleri Uzmanlığı İçin Ayrık Matematiğe Giriş - California San Diego Üniversitesi
Kaynak: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
Paket servisi:
Algoritmalar bilgisayar biliminin merkezindedir. Bunları öğrenmek zor olsa da, size yardımcı olacak bazı kurslar burada.
Makine öğrenmesi ve yapay zeka algoritmaları yapımı hakkında bilgi edinmek basit bir işlem değildir. Bunlar, bilgisayar bilimi alanında göreceğiniz en ayrıntılı ve karmaşık kavramlardan bazılarıdır. Mantıksal ve teknik süreçlerin yanı sıra karmaşık matematiksel ve istatistiksel modellemeye dayanırlar.
Algoritma çalışması, veri bilim adamlarının yoğun talep gördüğü bir dünyanın öncü ilerlemesinin bir parçasıdır. Bu alana hakim olmak, içerdiği teknik karmaşıklık nedeniyle çok fazla öğrenme ve eğitim gerektirir. Yapay sinir ağları ve diğer AI / ML modelleri, bilgisayar biliminin nasıl çalıştığı ve ne sunabileceği konusunda bazı gelişmiş fikirler üzerine kuruludur.
Algoritmalar ve ilgili veri yapıları hakkındaki bilgilerini geliştirmek isteyen öğrenciler için dört mükemmel kaynak:
- Veri Yapıları ve Algoritma Uzmanlığı - California San Diego Üniversitesi
- Algoritma Uzmanlığı - Stanford
- Algoritmalar: Birinci Bölüm - Princeton Üniversitesi
- Bilgisayar Bilimleri Uzmanlığı İçin Ayrık Matematiğe Giriş - California San Diego Üniversitesi
Veri Yapıları ve Algoritma Uzmanlığı - California San Diego Üniversitesi
Bu ders, öğrencinin makine öğrenmesi algoritmalarının nasıl değerlendirileceğini ve araştırılacağını öğrenmesine yardımcı olmak için algoritma geliştirme ile uygulamalı çalışmaları içerir. Bu çerçevenin ML / AI ve algoritma mühendisliğine daha fazla ilerlemesini sağlar.
Bu derste, öğrenciler doğrudan kodlama senaryolarında algoritmalar uygulayacaklar ve algoritma hakkında derinlemesine bir fikir edinmek için düzinelerce ilgili görevi başlatacaklar. Planlayıcılar, öğrencilerin program hata ayıklamayı ve algoritmik yeteneklerine göre bir kod temeli değerlendirmeyi öğrenecekleri bu zorlu kursa binlerce saat yatırım yaptılar. (Bir veri bilimcisinin hayatı hakkında bilgi edinmek ister misiniz? İş Rolü: Veri Bilimcileri'ni inceleyin.)
Topikal kapsama açısından, bu kurs hem büyük ağları hem de genom montajını kapsar ve etkileşimli formatlama ile öğrencileri bir üretim ortamında profesyonellerin yaptıklarının kalbine yaklaştırır. Bu tür pratik öğrenme ile, öğrenciler ML / AI için algoritmaların nasıl ayarlanacağını ve rafine edileceğini içeren bir çalışma bilgisi tabanı oluşturur.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesini önemsemediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Öğrenciler Java, Python ve C ++ dahil bir veya daha fazla programlama dili hakkında temel bilgilere sahip olmalıdır.
Algoritma Uzmanlığı - Stanford
İşte algoritmaları geliştirmek ve kullanmak için öğrencileri daha iyi bir rol için hazırlayan başka bir kurs. Bu ders ayrıca, algoritmalar üzerinde derinlemesine uygulama çalışmaları ile birlikte makine öğrenmesi geliştirme konunun önemli yönlerini gösterecektir.
Buradaki yaklaşımın bir kısmı mezunların algoritma geliştirmenin “dilini” konuşmasını sağlamaktır. Güvenlik protokollerinden mantıksal regresyon ve sınıflandırma tekniklerine kadar, bu tür konuşmaları kendi başlarına yapabilen profesyoneller, işle ilgili daha fazla bilgi edinecek ve makine öğrenme süreçlerinde düşünce lideri olarak ünlerini ilerleteceklerdir.
Bu ders, öğrencinin bu tür teknik uzmanlık için hazırlanmasına yardımcı olmak için büyük resme ve yinelemeli uygulamaya bakar.
Bu esnek bir program ile orta seviye bir derstir.
En üstteki Ivy League kaynağından gelen bu kurs, veri yapısı çalışmalarına odaklanan algoritma geliştirmenin temel yönlerinin çoğunu kapsar.
Buradaki felsefe, algoritmaların temel anlayışının, yapıldığı yapı taşları hakkında daha fazla bilgi edinmeye dayanmasıdır. Rastgele ormanlardan ve karar ağaçlarından eko durum makineleri ve Boltzmann makineleri gibi ayrıntılı kara kutu sistemlerine kadar algoritma geliştirme, verileri yinelemeli ve bazen de özyinelemeli yollarla işleme süreci üzerinde çalışır.
Bu nedenle, bu dersin bir kısmı temel veri yapıları ve sıralamasını gözden geçirecek, ikinci kısım ise grafik ve akış işleme algoritmalarına odaklanacaktır. Öğrenciler veri yapılarını, nasıl kurulduğunu ve makine öğrenme programları tarafından nasıl kullanıldığını değerlendirmek konusunda rahat olacaklar. (Yazılım oluşturmaya ilgi duyuyor musunuz? Sonra Çevrimiçi Kurslarla Öğrenebileceğiniz 6 Yazılım Geliştirme Kavramını inceleyin.)
Bu tür bir anket kursunun öğrencileri veri biliminde çalışan bir kariyere nasıl hazırladığını görmek zor değil. Veri yapıları ve derinlemesine analizlerle başlayarak, öğrenciler pratik sonuçları oluşturmak için kavramsal araçların nasıl kullanılacağının somun ve cıvataları üzerinde daha fazla çalışırlar.
Bilgisayar Bilimleri Uzmanlığı İçin Ayrık Matematiğe Giriş - California San Diego Üniversitesi
Algoritma gelişimini kolaylaştıran tekniklerin çoğu altında matematiksel modelleme yatmaktadır. Bu özel ders, bir mühendisin araç setinin bir bileşeni olarak ayrık matematiğe odaklanacaktır. Veri yapılarının matematiksel özelliklerini anlamak, veri bilimcileri ve algoritma çalışmasına dahil olan diğer kişiler için kilit bir beceridir.
Temel olasılık ve sayı teorisi ile başlayarak, bu ders öğrencileri ayrık matematiği ve algoritma üretimine uygulanmasını daha da anlamak için yol boyunca ilerletecektir. Öğrenciler temel algoritma teknikleri ve sıralama hakkında bilgi edinecek ve problemleri çözmeye çalışırken uygulamalı deneyimler kazanacaklar.
Grafik ve string algoritmalarına ve bunların uygulamalarına, örneğin insan genomu çalışmasına bakacaklar. Öğrenciler ayrıca ikili arama ağaçları, karma tablolar, sıralar ve istifleme gibi araçların kullanımına bakacak ve doğrusal programlama ve yaklaşık algoritmalar ile ileri problem çözme için çalışacaklar.
Bu kursların dördü de, zorluk nedeniyle birçok insanın erişemeyeceği, hızla gelişen profesyonel bir alana kendi kilit yaklaşımlarını sunmaktadır. Herkes bir veri bilimcisi olamaz, ancak kalifiye ve öğrenmeye hazır olduklarını düşünenler bu kurs tekliflerini, mantıksal ve tümdengelimli hedeflerine uyacak şekilde teknik bilgilerini geliştirmek için kullanabilirler.