全球名校AI课程库(33)| MIT麻省理工 · 计算思维导论(Julia)课程『Introduction to Computational Thinking』

MIT深度学习课程:开启人工智能的探索之旅 麻省理工学院(MIT)的深度学习课程是当今最受欢迎的人工智能课程之一。这门课程由MIT的顶尖研究人员和教授精心设计,旨在为学生提供深度学习领域的基础知识和前沿技术。无论你是计算机科学专业的学生,还是对人工智能感兴趣的从业者,这门课程都能为你打开一扇通往深度学习世界的大门。课程的官方网站是,在这里你可以找到课程的详细信息、讲义和相关资源。此外,课程的所有材料都开源在GitHub仓库上,方便学习者随时查阅和实践。MIT深度学习课程为学习者提供了一个全面、系统的深度学习学习路径。 阅读详情
18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论

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课程介绍

MIT 18.S191 『Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia)』是全球顶级院校 MIT 麻省理工开设的计算机课程,创造性地将『Computer Science 计算机科学』『Mathematics 数学』『Applications 应用』三个领域的内容,融合进这门交互式编程课程。

18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论

课程围绕计算科学及其应用,以Julia 这门超热的新兴编程语言为实践依托,讲解了计算思维与数据计算科学方向的基础知识与建模方法。

课程致力于创建一个引人入胜、高效的学习解决方案,使学生成为现代互联网的思考者、程序员和解决方案提供者,并为参与大型项目和开源活动等做出贡献。

18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论

课程讲师 Alan Edelman,应用数学教授,计算机科学与人工智能实验室,Julia Lab 研究组组长,SIAM、ACM、IEEE、AMS 审稿人。

  • 课程讲师 David P. Sanders,UNAM 墨西哥国立大学科学系的物理系教授。
  • 课程讲师 Charles E. Leiserson,美国国家工程院院士,麻省理工学院计算机科学与工程系教授,计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的成员和前副主任兼首席运营官。荣获 Margaret MacVicar Faculty Fellow 这一麻省理工学院本科教学的最高荣誉认可。

课程主题

课程官网发布了课程主题,ShowMeAI 对其进行了翻译。对于想进阶学习数学科学、计算科学和Julia语言的同学,这是一门不容错过的好课。

Module 1: Images, Transformations, Abstractions

  • Transformations with Images(图像处理与变换)
  • The Newton Method(牛顿法)
  • Dynamic Programming(动态规划)
  • Seam Carving(接缝裁剪)
  • Taking Advantage of Structure(结构)

Module 2: Social Science & Data Science

  • Principal Component Analysis(主成分分析)
  • Sampling and Random Variables(抽样与随机变量)
  • Modeling with Stochastic Simulation(随机模拟建模)
  • Random Walks(随机游走)
  • Discrete and Continuous(离散与连续)
  • Linear Model,(线性模型)
  • Optimization(优化)

Module 3: Climate Science

  • Time stepping(时间步进)
  • ODEs and parameterized types(工具库和参数类型)
  • GitHub & Open Source Software(GitHub与开源软件)
  • Snowball Earth and hysteresis(雪球地球与建模)
  • Advection and diffusion in 1D(一维平流扩散偏微分方程)
  • Advection and diffusion in 2D(二维平流扩散偏微分方程)
  • Climate Economics(气候变化建模)

课程资料 | 下载

18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论

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18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论
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ShowMeAI 对课程资料进行了梳理,整理成这份完备且清晰的资料包:

  • 📚 官方资料:notebook、pluto-deployment-environment、tools、速查表等资料。
  • 📚 作业答案:整理一位学霸笔记,所有homework的答案(.jl文件)。

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【双语字幕+资料下载】MIT 18.S191 | 计算机思维导论-Julia(2021最新·完整版)

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全球名校AI课程合辑

作者:ShowMeAI内容团队
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