算法设计与分析公开课

㈠ 《算法分析与设计》课程讲什么内容

《算法分析与设计》课程是理论性与应用性并重的专业课程。本课程以算法设计策略为知识单元，系统地介绍计算机算法的设计方法和分析技巧。课程教学主要内容包括：第一章，算法概述；第二章，递归与分治策略；第三章，动态规划；第四章，贪心算法；第五章，回溯法；第六章，分支限界法。通过介绍经典以及实用算法让同学掌握算法设计的基本方法。结合实例分析，让同学深入理解算法设计的技巧，以及分析算法的能力。

㈡ 软件开发都有哪些课程

㈢ 如何学习算法本人一大三学生，非计算机专业。想自学下计算机算法，哪位大神能给指条明路

不知道你想要什么样的满意答案，大家只能给你思路，不可能给你书单。

我觉得，语言是初期的，而算法不是
所以第一件事应该是学好一种语言
既然你已经学了java，已经能够解决很多问题了，比如在学java的时候一定会碰到些排序算法，以及类似汉诺塔一类有趣的算法——更重要的是你得实际的试试这些小程序

然后学好数据结构，如果想理解和应用［图］的算法，像队列、栈、树都得滚瓜烂熟吧？（树相关的算法也不少）
我不知道java实现的数据结构哪本书比较好，但是数据结构的书应该也不会相差太多吧，这个科目的写作已经很成熟了，你应该自己能找到。CSDN也有很多高手写类似博文。
要是真学好了数据结构（不跳过任何难的章节，对每段代码都亲身实践、烂熟），你掌握的算法就很了不得了－说实话计算机专业的人又有几人能做到这点...

关于《算法导论》（可能是让你觉得“感觉学了半天没有真正的学到知识”的其中之一），学数据结构的时候可以一块儿看 － 网易有公开课呢，连老师都有了。但重要的是多多把算法敲出来...

另外不得不说，ACM的题库可以增加学习的乐趣 ～ 最好买那些给出详解的书

计算机图形学里有很多算法－多数计算机图形学的书都是用c++的..
《计算机图形学》有国内老师写的也有国外的：国内的正规教材倾向于走马观花，没什么重点只是覆盖知识（我是在说清华大学出版社的几本）；国外经典的书大多是大部头，动辄600页里面还有大量数学分析。前者适合自学去了解相关领域的知识（你还能在网上找到相关的题和答案呢..）。后者不太容易懂，太数学了..
个人觉得如果学算法是为了研究、创造更好的算法，比如你下定了决心去编比Maya的某海浪功能更好的插件，那一定要好好读这些经典大部头。但如果是为了用，那就不必要。
完成上一步，起码对自己专业更了解了。说不定过程中你找到了特别感兴趣的方向－比如分形，比如用openGL或webGL做些小东西，比如你想要研究粒子，想研究物理碰撞，图形实时交互...有很多书就是专题讲这些的，也有很多网站、爱好者的圈子，你知道该如何提升。

㈣ 人工智能需要学习哪些东西

①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等

补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。

你也可以直接看看菜鸟窝的人工智能免费公开课，以上内容他们的阿里算法专家Chris都有讲到，需要也可以私我。或者你直接搜菜鸟窝官网。