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Introduction

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全球名校AI课程库(24) | MIT麻省理工 · 计算机科学与Python编程导论课程『Introduction to Computer Science and Programming』

?课程学习中心|?计算机基础课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍MIT6.0001是全球顶校麻省理工开设的Python编程基础课程,课程系统讲解了Python的语法与注意点。课程以知识广度为更高的目标,将分支、循环、字符串、近似、函数、元组等娓娓道来,并且将内容深度控制在了非常友好的层面,初学者也能理解计算并通过程序解决实际的问题。6.0001适用于编程经验很少或没有编程经验的学生,帮助他们掌握编程程序的能力,培养更广泛的竞争力——包括但不限于实现某个目标、在相关课程或项目中变现更为出色等。通过本课程学习,可以完整掌握Python编程实战应用能力,培养变成兴趣和信心,并

全球名校AI课程库(24) | MIT麻省理工 · 计算机科学与Python编程导论课程『Introduction to Computer Science and Programming』

?课程学习中心|?计算机基础课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍MIT6.0001是全球顶校麻省理工开设的Python编程基础课程,课程系统讲解了Python的语法与注意点。课程以知识广度为更高的目标,将分支、循环、字符串、近似、函数、元组等娓娓道来,并且将内容深度控制在了非常友好的层面,初学者也能理解计算并通过程序解决实际的问题。6.0001适用于编程经验很少或没有编程经验的学生,帮助他们掌握编程程序的能力,培养更广泛的竞争力——包括但不限于实现某个目标、在相关课程或项目中变现更为出色等。通过本课程学习,可以完整掌握Python编程实战应用能力,培养变成兴趣和信心,并

全球名校AI课程库(31)| MIT麻省理工 · 深度学习导论课程『Introduction to Deep Learning』

?课程学习中心|?深度学习课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍MIT6.S191是全球顶校麻省理工开设的深度学习方向的入门课程。课程讲解了深度学习算法的基础知识,并帮助学生使用TensorFlow构建神经网络。课程覆盖了计算机视觉、自然语言处理、生物学等诸多方向和领域,帮助初入门深度学习的同学,构建良好全面的基础知识体系。MIT6.S191课程内容覆盖深度学习经典模型(深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、强化学习),也体现了研究界和工业界的关注点。课程包含多个实践项目,可以有效培养学生的动手能力。课程学习的必要前置知识包括微积分和线性代数;具备Python编程经验

全球名校AI课程库(31)| MIT麻省理工 · 深度学习导论课程『Introduction to Deep Learning』

?课程学习中心|?深度学习课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍MIT6.S191是全球顶校麻省理工开设的深度学习方向的入门课程。课程讲解了深度学习算法的基础知识,并帮助学生使用TensorFlow构建神经网络。课程覆盖了计算机视觉、自然语言处理、生物学等诸多方向和领域,帮助初入门深度学习的同学,构建良好全面的基础知识体系。MIT6.S191课程内容覆盖深度学习经典模型(深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、强化学习),也体现了研究界和工业界的关注点。课程包含多个实践项目,可以有效培养学生的动手能力。课程学习的必要前置知识包括微积分和线性代数;具备Python编程经验

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』

?课程学习中心|?计算机基础课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍MIT18.S191『IntroductiontoComputationalThinking:Mathfromcomputation,mathwithcomputation(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『ComputerScience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。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

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』

?课程学习中心|?计算机基础课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍MIT18.S191『IntroductiontoComputationalThinking:Mathfromcomputation,mathwithcomputation(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『ComputerScience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。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

Graph Theory の brief introduction

一.图的概念  1.定义  某类具体事物(顶点)和这些事物之间的联系(边),由顶点(vertex)和边(edge)组成,顶点的集合V,边的集合E,图记为G=(V,E) 2.分类    1、无向图Def:边没有指定方向的图    2、有向图Def:边具有指定方向的图(有向图中的边又称为弧,起点称为弧头,终点称为弧尾)                   3.带权图Def:边上带有权值的图。(不同问题中,权值意义不同,可以是距离、时间、价格、代价等不同属性)              3.无向图的术语  两个顶点之间如果有边连接,那么就视为两个顶点相邻。 路径:相邻顶点的序列。 圈:起点和终点重合

Graph Theory の brief introduction

一.图的概念  1.定义  某类具体事物(顶点)和这些事物之间的联系(边),由顶点(vertex)和边(edge)组成,顶点的集合V,边的集合E,图记为G=(V,E) 2.分类    1、无向图Def:边没有指定方向的图    2、有向图Def:边具有指定方向的图(有向图中的边又称为弧,起点称为弧头,终点称为弧尾)                   3.带权图Def:边上带有权值的图。(不同问题中,权值意义不同,可以是距离、时间、价格、代价等不同属性)              3.无向图的术语  两个顶点之间如果有边连接,那么就视为两个顶点相邻。 路径:相邻顶点的序列。 圈:起点和终点重合

全球名校AI课程库(15)| Stanford斯坦福 · 线性代数与矩阵方法导论课程『Introduction to Applied Linear Algebra』

?课程学习中心|?CS数学基础课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍线性代数,是数据科学高阶课程的前置课程,也是前沿热门应用领域的根基。数据科学、机器学习、人工智能、信号和图像处理、层析成像、导航、金融等等,都建立在数学的基础之上。如果你想快速补充线性代数的相关知识,ENGR108这门课是非常好的选择!ENGR108(曾用名:EE103、CME103)是全球顶级院校斯坦福开设的以线性代数和矩阵论为主题的专业课程。不同于定理证明、矩阵运算的传统内容,这门课程更直观,用非常多的例子和图标,来表示向量、矩阵与复杂世界的关系,并能够解决现实问题。线性代数的相关知识,向量、矩阵与矩

全球名校AI课程库(15)| Stanford斯坦福 · 线性代数与矩阵方法导论课程『Introduction to Applied Linear Algebra』

?课程学习中心|?CS数学基础课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍线性代数,是数据科学高阶课程的前置课程,也是前沿热门应用领域的根基。数据科学、机器学习、人工智能、信号和图像处理、层析成像、导航、金融等等,都建立在数学的基础之上。如果你想快速补充线性代数的相关知识,ENGR108这门课是非常好的选择!ENGR108(曾用名:EE103、CME103)是全球顶级院校斯坦福开设的以线性代数和矩阵论为主题的专业课程。不同于定理证明、矩阵运算的传统内容,这门课程更直观,用非常多的例子和图标,来表示向量、矩阵与复杂世界的关系,并能够解决现实问题。线性代数的相关知识,向量、矩阵与矩