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Github近5万赞的盘算机专业课程,从小白到大牛的进修之道

念要自学成才,打制盘算机科学坚实的根底?这是从中心常识到进阶运用所必需的课程,它们都是顶级高校 Coursera 等平台上绽放的课程,以是定心大胆地学起来吧。

盘算机科学不停是近年来高考报考的热萌莹业,是一门研讨盘算机相关法则的学科。近年来,跟着开源社区的兴旺开展,以及人工智能对各行各业的影响,许众人期望可以通过系统厉密地进修盘算机科学范畴的常识。近来, Github 上有一个自学盘算机科学的教程,总结了从零开端成为盘算机大牛的进修之道。

项目地址:https://github.com/ossu/computer-science

这是什么样的盘算机科学课程

这个盘算机科学课程是来自一个名为 OSSU 构造拾掇的课程,所有的实质都是收集课程,基本上是免费的。课程面向的是大学本科生(盘算机专业或盘算机辅修),或从大学非盘算机科学专业结业的人们。当然,进修者只需求有高中数学根底即可开端。

思索到盘算机科学本身的难度,项目作家提到,到场进修的人需求每周拿出 18 到 22 小时的时间,花大约两年完毕这项课程。

当然,有少许课程因为需求为功课项目打分而收取费用(基本上是后期高级课程),项目作家也夸张说进修者可以通过申请补贴或挑选性跳过的方法来自助决议。

本项目标课程主要分为两部分,即 CS 中心常识与 CS 进阶常识。CS 中心常识需求我们具备高中程度的理科常识,包罗几何、代数、简明微积分等等。当然,假如我们还记得大学学过的高数,那么配景常识就曾经十分充沛了。关于 CS 进阶常识,我们应当起首掌握通通 CS 的中心常识系统,从而进一步挑选念要进修的子范畴。

当然,进入中心常识系统前,我们可以通过一个课程先看看盘算机科学与编程终究是什么。

CS 中心常识

掌握 CS 中心常识需求进修以下所有课程。

中心编程

中心数学

中心系统

中心思论

中心运用

CS 进阶

完毕 CS 种种必修课后,我们应当从进阶课程中挑选少许。虽然并不是每个子范畴的课程都需求进修,但我们应当特别体恤某个子范畴的所有课程。进阶课程最终应当以某个特定范畴的高级运用为完毕,我们最终需求通过一个 Final Project 来实战所学到的常识。

进阶编程

进阶数学

进阶系统

进阶表面

进阶运用

这些专业课程最终要落实到板滞人、数据开掘、大数据、物联网、云盘算、全栈 web 开辟、数据科学和 Scala 函数式编程等实行运用中,而且有的需求提前掌握线性代数、编程、板滞进修、数据库等相关涉备课程。

完毕上面这些课程,差未几我们就有最坚实的 CS 本科常识了。着末,该项目还供应了少许关于 Final Project、专项课程和社区的倡议与资源,它们可以帮帮我们疾速融入 CS 这个大师庭,并继续晋升相关常识程度。

参考链接:https://github.com/ossu/computer-science

初学课程盘算机科学
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板滞进修技能

板滞进修是人工智能的一个分支,是一门众范畴交叉学科,涉及概率论、统计学、迫近论、凸剖析、盘算繁杂性表面等众门学科。板滞进修表面重假如计划和剖析少许让盘算机可以主动“进修”的算法。因为进修算法中涉及了大宗的统计学表面,板滞进修与推测统计学联络尤为亲密,也被称为统计进修表面。算法计划方面,板滞进修表面体恤可以完成的,卓有用果的进修算法。

数据科学技能

数据科学,又称材料科学,是一门应用数据进修常识的学科,其目标是通过从数据中提取出有代价的部分降生产数据产物。它联合了诸众范畴中的表面和技能,包罗运用数学、统计、方式识别、板滞进修、数据可视化、数据堆栈以及高功用盘算。数据科学通过运用种种相关的数据来帮帮非专业人士了解题目。

线性代数技能

线性代数是数学的一个分支,它的研讨对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是当代数学的一个主要课题;因此,线性代数被广泛地运用于笼统代数和泛函剖析中;通过解析几何,线性代数得以被精细外示。线性代数的表面已被泛化为算子表面。因为科学研讨中的非线性模子一般可以被近似为线性模子,使得线性代数被广泛地运用于自然科学和社会科学中。

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