المحتوى
- هياكل البيانات وتخصص الخوارزمية - جامعة كاليفورنيا سان دييغو
- No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
- تخصص خوارزمية - ستانفورد
- مقدمة في الرياضيات المنفصلة لتخصص علوم الكمبيوتر - جامعة كاليفورنيا سان دييغو
المصدر: Wave Break Media Ltd / Dreamstime.com
يبعد:
الخوارزميات هي في قلب علوم الكمبيوتر. في حين أن التعلم عنها قد يكون أمرًا صعبًا ، إليك بعض الدورات التدريبية لمساعدتك.
تعلم بناء خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ليست عملية بسيطة. هذه بعض المفاهيم الأكثر تعقيدًا وتطوراً التي ستراها في مجال علوم الكمبيوتر. إنها تستند إلى نماذج رياضية وإحصائية معقدة ، بالإضافة إلى عمليات منطقية وفنية.
يعد عمل الخوارزمية جزءًا من التقدم الطليعي لعالم يزداد فيه الطلب على علماء البيانات. يتطلب إتقان هذا المجال الكثير من التعلم والتدريب ، بسبب التعقيد التقني الذي ينطوي عليه. الشبكات العصبية ونماذج AI / ML الأخرى مبنية على بعض الأفكار المتقدمة حول كيفية عمل علوم الكمبيوتر وما تقدمه.
فيما يلي أربعة موارد ممتازة للطلاب الذين يرغبون في تعزيز معرفتهم بالخوارزميات وهياكل البيانات ذات الصلة.
- هياكل البيانات وتخصص الخوارزمية - جامعة كاليفورنيا سان دييغو
- تخصص خوارزمية - ستانفورد
- الخوارزميات: الجزء الأول - جامعة برينستون
- مقدمة في الرياضيات المنفصلة لتخصص علوم الكمبيوتر - جامعة كاليفورنيا سان دييغو
هياكل البيانات وتخصص الخوارزمية - جامعة كاليفورنيا سان دييغو
تتضمن هذه الدورة عملًا عمليًا لتطوير الخوارزمية لمساعدة الطالب على التعرف على كيفية تقييم خوارزميات التعلم الآلي واستكشافها. ويوفر هذا الإطار لمزيد من الانتقال إلى ML / AI وهندسة الخوارزمية.
في هذه الدورة ، سيقوم الطلاب بتنفيذ الخوارزميات مباشرة في سيناريوهات الترميز ، والبدء في عشرات المهام ذات الصلة ، للحصول على فكرة معمقة عن الخوارزمية كرمز. استثمر المخططون آلاف الساعات في هذه الدورة الصعبة التي سيتعلم فيها الطلاب تصحيح البرامج وتقييم قاعدة الكود وفقًا لقدراته الحسابية. (هل تريد معرفة المزيد عن حياة عالم البيانات؟ راجع الدور الوظيفي: عالم بيانات.)
من حيث التغطية الموضعية ، تغطي هذه الدورة كل من الشبكات الكبيرة وتجميع الجينوم ، مع التنسيق التفاعلي الذي يجعل الطلاب على مقربة من ما يفعله المهنيون في بيئة الإنتاج. من خلال هذا النوع من التعلم العملي ، يبني الطلاب قاعدة من المعرفة العملية تتضمن كيفية إعداد الخوارزميات وتحسينها في ML / AI.
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
يجب أن يكون لدى الطلاب معرفة أساسية بلغة أو أكثر من لغات البرمجة بما في ذلك Java و Python و C ++.
تخصص خوارزمية - ستانفورد
إليك دورة أخرى تعد الطلاب بشكل مناسب للقيام بدور أكبر في استكشاف تطور الخوارزميات واستخدامها. ستوضح هذه الدورة أيضًا الجوانب الرئيسية لتطور عملية التعلم الآلي مع تنفيذ متعمق للخوارزميات.
جزء من النهج هنا هو تمكين الخريجين من "التحدث بلغة" تطوير الخوارزمية. بدءًا من بروتوكولات الأمان وحتى تقنيات الانحدار والتصنيف المنطقي ، سيتعلم المحترفون الذين يستطيعون الاحتفاظ بأنفسهم في هذه الأنواع من المحادثات مزيدًا من العمل وتعزيز سمعتهم كرائد فكري في عمليات التعلم الآلي.
تبحث هذه الدورة في الصورة الكبيرة والتطبيق التكراري لمساعدة الطالب على الاستعداد لهذا النوع من الخبرة التقنية.
هذه هي دورة المستوى المتوسط مع جدول زمني مرن.
تغطي هذه الدورة التدريبية ، التي تأتي من مصدر Ivy League ، العديد من الجوانب الأساسية لتطوير الخوارزمية التي تركز على عمل بنية البيانات.
تتمثل الفلسفة هنا في أن الفهم الأساسي للخوارزميات يعتمد على معرفة المزيد عن لبنات البناء التي صنعت منها. من الغابات العشوائية وأشجار القرار إلى تطوير أنظمة الصندوق الأسود مثل آلات حالة الصدى وآلات Boltzmann ، تعمل عملية تطوير الخوارزمية على معالجة البيانات بطرق تكرارية وتكرارية أحيانًا.
لذلك ، سيتناول الجزء الأول من هذه الدورة التدريبية هياكل البيانات الأولية والفرز ، بينما سيركز الجزء الثاني على خوارزميات معالجة الرسم البياني والدفق. سيصبح الطلاب مرتاحين لتقييم هياكل البيانات ، وكيفية إعدادها ، وكيفية استخدامها بواسطة برامج التعلم الآلي. (هل لديك مصلحة في إنشاء البرامج؟ ثم تحقق من 6 مفاهيم تطوير البرامج التي يمكنك تعلمها من خلال الدورات التدريبية عبر الإنترنت.)
ليس من الصعب معرفة كيفية إعداد هذا النوع من دورات الاستبيان الطلاب لمهنة عمل في علم البيانات. بدءًا من هياكل البيانات والتحليل المتعمق ، يعمل الطلاب بشكل أكبر على الصواميل والمسامير الخاصة بكيفية استخدام الوسائل المفاهيمية لبناء النتيجة العملية.
مقدمة في الرياضيات المنفصلة لتخصص علوم الكمبيوتر - جامعة كاليفورنيا سان دييغو
في ظل العديد من التقنيات التي تسهل تطوير الخوارزمية ، تكمن النماذج الرياضية. ستركز هذه الدورة المتخصصة على الرياضيات المنفصلة كعنصر في مجموعة أدوات المهندس. يعد فهم الخصائص الرياضية لهياكل البيانات مهارة أساسية لعلماء البيانات وغيرهم من المشاركين في عمل الخوارزمية.
بدءًا من الاحتمالات الأساسية ونظرية الأعداد ، ستنقل هذه الدورة الطلاب إلى مسار فهم الرياضيات المنفصلة وتطبيقها على إنتاج الخوارزمية. سوف يتعلم الطلاب حول تقنيات الخوارزمية الأساسية والفرز ، والحصول على خبرة عملية في محاولة لحل المشاكل.
سوف يبحثون في خوارزميات الرسم البياني والسلسلة وتطبيقاتها ، على سبيل المثال ، في عمل الجينوم البشري. سينظر الطلاب أيضًا في استخدام أدوات مثل أشجار البحث الثنائية وجداول التجزئة وقوائم الانتظار والتكدس والعمل على حل المشكلات المتقدم باستخدام البرمجة الخطية والخوارزميات التقريبية.
توفر كل هذه الدورات الأربع مناهجها الرئيسية الخاصة بمجال مهني ناشئ سريعًا يتعذر على الكثير من الناس الوصول إليه بسبب الصعوبة التي يواجهها. لا يمكن للجميع أن يكونوا عالِم بيانات ، ولكن يمكن لأولئك الذين يشعرون أنهم مؤهلون ومستعدون للتعلم الاستفادة من عروض الدورات التدريبية هذه لبناء معرفتهم التقنية لتناسب طموحاتهم المنطقية والاستنتاجية.