이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:
고급 단계

Completion of previous courses. Calculus, probability theory: distributions, expectations and moments. Some programming experience with Python.

완료하는 데 약 38시간 필요
영어

배울 내용

  • Describe basic algorithm design techniques

  • Create divide and conquer, dynamic programming, and greedy algorithms

  • Understand intractable problems, P vs NP and the use of integer programming solvers to tackle some of these problems

귀하가 습득할 기술

  • Analysis of Algorithms
  • Algorithm Design
  • Python Programming
  • Data Structure Design
  • Intractability
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제공자:

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콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스

학위 취득의 첫걸음을 내디뎌 보세요.

이 강좌는 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스에서 제공하는 1개 온라인 학위 프로그램의 일부입니다. 대학을 통해 학점을 위한 비학위 강좌에 등록하고 온라인에서 수료할 경우 CU-Boulder 학위에 대한 학점 시간으로 간주됩니다. 대학을 통해 지원하기만 하면 됩니다.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

1
1
완료하는 데 11시간 필요

Divide and Conquer Algorithms

완료하는 데 11시간 필요
9개 동영상 (총 231분), 11 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
2
2
완료하는 데 9시간 필요

Dynamic Programming Algorithms

완료하는 데 9시간 필요
6개 동영상 (총 131분), 6 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
3
3
완료하는 데 7시간 필요

Greedy Algorithms

완료하는 데 7시간 필요
5개 동영상 (총 102분), 4 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
4
4
완료하는 데 11시간 필요

Intractability and Supplement on Quantum Computing

완료하는 데 11시간 필요
9개 동영상 (총 288분), 5 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트

검토

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Data Science Foundations: Data Structures and Algorithms

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