演算法設計與分析公開課

㈠ 《演算法分析與設計》課程講什麼內容

《演算法分析與設計》課程是理論性與應用性並重的專業課程。本課程以演算法設計策略為知識單元，系統地介紹計算機演算法的設計方法和分析技巧。課程教學主要內容包括：第一章，演算法概述；第二章，遞歸與分治策略；第三章，動態規劃；第四章，貪心演算法；第五章，回溯法；第六章，分支限界法。通過介紹經典以及實用演算法讓同學掌握演算法設計的基本方法。結合實例分析，讓同學深入理解演算法設計的技巧，以及分析演算法的能力。

㈡ 軟體開發都有哪些課程

㈢ 如何學習演算法本人一大三學生，非計算機專業。想自學下計算機演算法，哪位大神能給指條明路

不知道你想要什麼樣的滿意答案，大家只能給你思路，不可能給你書單。

我覺得，語言是初期的，而演算法不是
所以第一件事應該是學好一種語言
既然你已經學了java，已經能夠解決很多問題了，比如在學java的時候一定會碰到些排序演算法，以及類似漢諾塔一類有趣的演算法——更重要的是你得實際的試試這些小程序

然後學好數據結構，如果想理解和應用［圖］的演算法，像隊列、棧、樹都得滾瓜爛熟吧？（樹相關的演算法也不少）
我不知道java實現的數據結構哪本書比較好，但是數據結構的書應該也不會相差太多吧，這個科目的寫作已經很成熟了，你應該自己能找到。CSDN也有很多高手寫類似博文。
要是真學好了數據結構（不跳過任何難的章節，對每段代碼都親身實踐、爛熟），你掌握的演算法就很了不得了－說實話計算機專業的人又有幾人能做到這點...

關於《演算法導論》（可能是讓你覺得「感覺學了半天沒有真正的學到知識」的其中之一），學數據結構的時候可以一塊兒看 － 網易有公開課呢，連老師都有了。但重要的是多多把演算法敲出來...

另外不得不說，ACM的題庫可以增加學習的樂趣 ～ 最好買那些給出詳解的書

計算機圖形學里有很多演算法－多數計算機圖形學的書都是用c++的..
《計算機圖形學》有國內老師寫的也有國外的：國內的正規教材傾向於走馬觀花，沒什麼重點只是覆蓋知識（我是在說清華大學出版社的幾本）；國外經典的書大多是大部頭，動輒600頁裡面還有大量數學分析。前者適合自學去了解相關領域的知識（你還能在網上找到相關的題和答案呢..）。後者不太容易懂，太數學了..
個人覺得如果學演算法是為了研究、創造更好的演算法，比如你下定了決心去編比Maya的某海浪功能更好的插件，那一定要好好讀這些經典大部頭。但如果是為了用，那就不必要。
完成上一步，起碼對自己專業更了解了。說不定過程中你找到了特別感興趣的方向－比如分形，比如用openGL或webGL做些小東西，比如你想要研究粒子，想研究物理碰撞，圖形實時交互...有很多書就是專題講這些的，也有很多網站、愛好者的圈子，你知道該如何提升。

㈣ 人工智慧需要學習哪些東西

①機器學習的基礎是數學，入門AI必須掌握一些必要的數學基礎，但是並不是全部的數學知識都要學，只學工作上實際有用到的，比如是微積分、概率論、線性代數、凸優化等這些。

②數據分析里需要應用到的內容也需要掌握，但不是網上所說的從0開始幫你做數據分析的那種，而是數據挖掘或者說是數據科學領域相關的東西，比如要知道計算機裡面怎麼挖掘數據、相關的數據挖掘工具等等

補足了以上數學和數據挖掘基本知識，才可以正式進行機器學習演算法原理的學習。

③演算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數據方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是後台開發、app開發、數據分析、項目管理，則是一個學習演算法的一個加分項。

④最後需要對人工智慧有全局的認知，包括機器學習、深度學習兩大模塊，相關的演算法原理、推導和應用的掌握，以及最重要演算法思想。

你也可以直接看看菜鳥窩的人工智慧免費公開課，以上內容他們的阿里演算法專家Chris都有講到，需要也可以私我。或者你直接搜菜鳥窩官網。