哈佛计算机科学导论-学习资料
哈佛计算机科学导论课程,内容覆盖计算机基础、C语言、数据结构、Python、数据库、SQL、算法、网络编程、计算机安全、人工智能等

关键词标签: 哈佛, 计算机基础, C语言, 数据结构, Python, 数据库, SQL, 人工智能

课程介绍

CS50 · Introduction to CS是全球顶级院校Harvard哈佛开设的计算机导论课程,除了内容的专业度和权威性,Harvard的课程有着非常与众不同的授课风格,整个课程在舞台形态的讲台上,以极具激情的方式讲授。

本课程内容覆盖 计算机基础知识、C语言、数据结构、python编程语言、数据库、SQL、信息安全、人工智能、算法、网络编程等。能帮助想学习CS方向的同学快速全面地对计算机科学构建知识体系。


课时编号 课时内容
第0讲 计算机科学基础知识
第1讲 C语言(语法与格式)
第2讲 字符串、数组、调试方法
第3讲 算法(结构体、搜索与排序)
第4讲 IO、存储与内存管理
第5讲 数据结构(数组、链表、树、哈希表、字典树、堆、栈、队列)
第6讲 Python从语法到应用实战
第7讲 数据库与SQL知识体系
第8讲 网络编程全指南(网络协议、HTML、CSS、JavaScript),计算机安全
第9讲 FLask网络请求与爬虫数据编程
第10讲 计算机与道德话题

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技术方向 课程及链接
计算机数学基础 MIT-计算机科学的数学基础
辛辛那提大学-微积分I
辛辛那提大学-微积分II
辛辛那提大学-离散数学
斯坦福-线性代数与矩阵方法导论
计算机科学导论 斯坦福-计算机科学导论
哈佛-计算机科学导论
MIT-计算机科学与Python编程导论
数据结构与算法 MIT-数据结构与算法设计
马里兰大学-数据结构
数据库 CMU-数据库系统导论
CMU-数据库系统进阶
机器学习及应用 斯坦福CS229
MIT-机器学习导论
深度学习及应用 斯坦福CS230
哈佛-Python人工智能入门
MIT-深度学习导论
李宏毅-机器学习(&深度学习)
应用深度学习(全知识点覆盖)
UC Berkeley-深度神经网络设计、可视化与理解
威斯康星-深度学习和生成模型导论
UC Berkeley-全栈深度学习训练营
自然语言处理 斯坦福CS224n(深度学习与NLP)
斯坦福CS124(从语言到信息)
斯坦福CS520(知识图谱)
马萨诸塞-自然语言处理进阶
计算机视觉 斯坦福CS231n(深度学习与CV)
密歇根eecs498(CS231n进阶课)
慕尼黑工大adl4cv(深度学习与CV高阶课)
多模态 CMU-多模态机器学习
图机器学习 斯坦福CS224w
强化学习 斯坦福CS234(强化学习)
伯克利CS285(深度强化学习)
无监督学习 伯克利CS294-158(深度无监督学习)
AI与生物医疗 MIT-面向生命科学的深度学习
MIT-基因组学机器学习
MIT-医疗机器学习
图形学与几何 CMU-计算机图形学
AMMI-几何深度学习
其他课程 哈佛-基于Python/JavaScript的web编程
MIT-计算思维导论(Julia)
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本文作者 韩信子
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