课程介绍
MIT 18.S191 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『Computer Science 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方法。
课程致力于创建一个引人入胜、高效的学习解决方案，使学生成为现代互联网的思考者、程序员和解决方案提供者，并为参与大型项目和开源活动等做出贡献。
课程讲师 Alan Edelman，应用数学教授，计算机科学与人工智能实验室，Julia Lab 研究组组长，SIAM、ACM、IEEE、AMS 审稿人。
课程讲师 David P. Sanders，UNAM 墨西哥国立大学科学系的物理系教授。
课程讲师 Charles E. Leiserson，美国国家工程院院士，麻省理工学院计算机科学与工程系教授，计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的成员和前副主任兼首席运营官。荣获 Margaret MacVicar Faculty Fellow 这一麻省理工学院本科教学的最高荣誉认可。
课程主题
课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译。对于想进阶学习数学科学、计算科学和Julia语言的同学，这是一门不容错过的好课。
Module 1: Images, Transformations, Abstractions
- Transformations with Images（图像处理与变换）
- The Newton Method（牛顿法）
- Dynamic Programming（动态规划）
- Seam Carving（接缝裁剪）
- Taking Advantage of Structure（结构）
Module 2: Social Science & Data Science
- Principal Component Analysis（主成分分析）
- Sampling and Random Variables（抽样与随机变量）
- Modeling with Stochastic Simulation（随机模拟建模）
- Random Walks（随机游走）
- Discrete and Continuous（离散与连续）
- Linear Model,（线性模型）
- Optimization（优化）
Module 3: Climate Science
- Time stepping（时间步进）
- ODEs and parameterized types（工具库和参数类型）
- GitHub & Open Source Software（GitHub与开源软件）
- Snowball Earth and hysteresis（雪球地球与建模）
- Advection and diffusion in 1D（一维平流扩散偏微分方程）
- Advection and diffusion in 2D（二维平流扩散偏微分方程）
- Climate Economics（气候变化建模）
课程资料 | 下载
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- 📚 官方资料：notebook、pluto-deployment-environment、tools、速查表等资料。
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课程视频 | B站
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本门课程，ShowMeAI 将部分章节进行了切分，按照主题形成更短小的视频片段，便于按照标题进行更快速的检索。切分后的视频清单列写在这里：
| 课时编号 | 课时内容 |
|---|---|
| 第1讲 | 课程简介，数组和图像知识 |
| 第2讲 | 图像处理与变换 |
| 第3讲 | 变换：自动微分 |
| 第4讲 | 变换：线性变化与非线性变化，组合变换 |
| 第5讲 | 逆变换、牛顿法 |
| 第6讲 | 动态规划与接缝裁剪 (Seam Carving) |
| 第7讲 | 结构 |
| 第8讲 | 主成分分析 |
| 第9讲 | 抽样与随机变量 |
| 第10讲 | 随机模拟建模 |
| 第11讲 | 作为类型的随机变量 |
| 第12讲 | 随机游走1 |
| 第13讲 | 随机游动2 |
| 第14讲 | 离散与连续 |
| 第15讲 | 线性模型和模拟 |
| 第16讲 | 优化 |
| 第17讲 | 时间步进与微分方程 |
| 第18讲 | 工具库和参数类型 |
| 第19讲 | 为什么我们不能预测天气 |
| 第20讲 | 第一个气候模型 |
| 第21讲 | 如何在软件上进行协作 |
| 第22讲 | 雪球地球与建模 |
| 第23讲 | 一维平流扩散偏微分方程 |
| 第24讲 | 电阻器、模板和气候模型 |
| 第25讲 | 气候变化建模 |
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