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Showing 103 courses
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Cloud Computing Concepts: Part 2
by Indranil Gupta- 4.6
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Approx. 20 hours to complete
Cloud computing systems today, whether open-source or used inside companies, are built using a common set of core techniques, algorithms, and design philosophies – all centered around distributed systems. Learn about such fundamental distributed computing "concepts" for cloud computing. Know how these systems work from the inside out. Get your hands dirty using these concepts with provided homework exercises....
算法设计与分析 Design and Analysis of Algorithms
by Wanling Qu- 4.7
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Approx. 25 hours to complete
课程教学目标 针对实际问题需求，进行数学建模并选择高效求解算法的训练，为提高学生的素质和创新能力打下必要的基础。主要内容涉及：面对实际问题建立数学模型、设计正确的求解算法、算法的效率估计、改进算法的途径、问题计算复杂度的估计、难解问题的确定和应对策略等等。本课程是算法课程的基础部分，主要涉及算法的设计、分析与改进途径，其他有关计算复杂性的内容将在后续课程中加以介绍。 课程内容安排 本课程的内容分成两大部分：算法的基础知识、通用算法设计技术与分析方法。 第一部分是算法基础知识，约占20%，主要介绍算法相关的基本概念和数学基础。比如，什么是算法的伪码描述？什么是算法最坏情况下和平均情况下的时间复杂度？算法时间复杂度函数的主要性质，算法复杂度估计中常用的数学方法，如序列求和及递推方程求解。 第二部分是通用的算法设计技术与分析方法，主要介绍分治策略、动态规划、贪心法、回溯与分支限界。主要介绍这些设计技术的使用条件、分析方法、改进途径，并给出一些重要的应用。 算法基础 001本周教学内容简介 002算法设计的两个例子 003问题的计算复杂度：排序问题 004货郎问题与计算复杂性 005算法及其时间复杂度 006算法的伪码表示 007函数的渐近的界 008有关函数渐近的界的定理 009几类重要的函数 第一周作业 序列求和与递推方程 010本周教学内容简介 011序列求和的方法 012递推方程与算法分析 013迭代法求解递推方程 014差消法求解递推方程 015递归树 016主定理及其证明 017主定理的应用 第二周作业 分治算法的设计与分析 018本周教学内容简介 019分治策略的设计思想 020分治算法的一般描述和分析方法 021芯片测试 022快速排序 023幂乘算法及应用 024改进分治算法的途径1：减少子问题数 025改进分治算法的途径2：增加预处理 第三周作业 分治算法的典型应用 026本周教学内容简介（01:19） 027选最大与选最小 028选第二大 029一般选择问题的算法设计 030一般选择问题的算法分析 031卷积及应用 032卷积计算 033快速傅立叶变换FFT算法 034平面点集的凸包 第四周作业 动态规划算法 035本周教学内容简介 036动态规划算法的例子...
Aprenda a ensinar programação com o Programaê!
by Tiago Maluta , Maristela Alcântara- 4.8
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Approx. 8 hours to complete
O curso "Aprenda a ensinar programação com o Programaê!" tem como objetivo apoiar professores no desenvolvimento de suas aulas com o ‘Programaê!’, um movimento que quer aproximar a programação do cotidiano de jovens de todo o Brasil por meio de um portal prático, agregador de ideias, soluções, dicas e planos de aula estruturados para professores....
离散数学概论 Discrete Mathematics Generality
by 陈斌- 4.7
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Approx. 27 hours to complete
离散数学是计算机科学的基础理论，离散结构的基础知识和逻辑思维的形式化是信息技术类学生的基本功，离散数学的基本概念是理科专业学生进行信息类课程学习的重要基础。 本课程介绍计算机科学和信息技术理论基础的概念和思想方法，介绍数理逻辑、集合论、图论、抽象代数和形式语言与自动机等各部分的基本概念，介绍离散数学基本概念和空间信息技术之间的联系与结合，培养学生理解和掌握离散数学基本概念，采用形式化方法分析问题，并能自觉运用逻辑分析、结构层次分析和同构类比等思想方法解决问题的能力。 数理逻辑：基本概念 01-课程介绍 02-正式内容之前：形式化及其极限 03-正式内容之前：悖论、版画、卡农 04-数理逻辑介绍 05-什么是命题 06-排中律 07-命题符号化 08-逻辑联结词（上） 09-逻辑联结词（下） 10-命题公式 11-真值函数 12-命题形式化 课件 测验#1 数理逻辑：命题逻辑及形式系统 13-重言式 14-逻辑等价式和逻辑蕴涵式 15-代入原理和替换原理 16-证明逻辑等价式和逻辑蕴涵式 17-范式及基本术语 18-求范式的一般步骤 19-主范式 20-联结词集完备性 21-形式系统和证明、演绎 22-命题演算形式系统PC 23-PC中的定理证明 24-三个元定理 25-定理判定问题 课件 测验#2 数理逻辑：谓词逻辑及形式系统 26-数理逻辑-个体、谓词和量词 27-数理逻辑-谓词公式 28-数理逻辑-谓词公式永真式 29-数理逻辑-谓词演算形式系统FC 30-数理逻辑-全称引入规则及存在消除规则 31-数理逻辑-自然推理系统 32-数理逻辑-ND中的定理证明 课件 测验#3 集合论：集合代数 33-集合论与无限 34-集合基本概念 35-子集合 36-集合基本运算 37-集合族及运算 38-归纳定义 39-自然数的定义...
Квантовые вычисления (Quantum computing)
by Сысоев Сергей Сергеевич- 0.0
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Approx. 14 hours to complete
Квантовые вычисления — это технологии будущего, в которых остро нуждаются уже в современном мире. Потребность в специалистах технологии будущего подтверждает актуальность данного курса сегодня. В течение курса учащиеся поймут где точки соприкосновения физики и информатики, знакомятся с алгоритмами для квантового компьютера, алгоритмами Шора и алгоритмами Гровера. Введение О чем этот курс?...
Algorithms on Strings
by Alexander S. Kulikov , Michael Levin , Pavel Pevzner , Neil Rhodes- 4.5
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Approx. 18 hours to complete
World and internet is full of textual information. We search for information using textual queries, we read websites, books, e-mails. All those are strings from the point of view of computer science. To make sense of all that information and make search efficient, search engines use many string algorithms. Suffix Trees...
Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance
by Igor Halperin- 3.8
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Approx. 13 hours to complete
In the last course of our specialization, Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance, we will take a deeper look into topics discussed in our third course, Reinforcement Learning in Finance. Finally, we will overview trending and potential applications of Reinforcement Learning for high-frequency trading, cryptocurrencies, peer-to-peer lending, and more....
Artificial Intelligence Data Fairness and Bias
by Brent Summers- 4.9
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Approx. 6 hours to complete
In this course, we will explore fundamental issues of fairness and bias in machine learning. As predictive models begin making important decisions, from college admission to loan decisions, it becomes paramount to keep models from making unfair predictions. From human bias to dataset awareness, we will explore many aspects of building more ethical models....
VLSI CAD Part II: Layout
by Rob A. Rutenbar- 4.8
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Approx. 24 hours to complete
You should complete the VLSI CAD Part I: Logic course before beginning this course. A modern VLSI chip is a remarkably complex beast: billions of transistors, millions of logic gates deployed for computation and control, big blocks of memory, embedded blocks of pre-designed functions designed by third parties (called “intellectual property” or IP blocks)....
Geometric Algorithms
by Kevin Buchin- 0.0
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Approx. 18 hours to complete
Course Information: In many areas of computer science such as robotics, computer graphics, virtual reality, and geographic information systems, it is necessary to store, analyze, and create or manipulate spatial data. This course deals with the algorithmic aspects of these tasks: we study techniques and concepts needed for the design and analysis of geometric algorithms and data structures....
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