MIT计算思维导论(Julia)-学习资料
MIT计算思维导论(Julia)课程,内容覆盖计算科学、Julia、矩阵运算、图像变换、随机变量、线性拟合、非线性拟合、微分方程等

关键词标签: MIT, 计算科学, Julia, 拟合, 微分方程
18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论
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Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia)
计算思维导论(Julia)
Massachusetts Institute of Technology
麻省理工学院(MIT)
18.S191
⭐⭐⭐⭐⭐


课程介绍

18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论

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。

18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论

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。

18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论

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

Module 2: Social Science & Data Science

Module 3: Climate Science


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18.S191; Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia); 计算思维导论

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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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本文作者 韩信子
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