Dieser Kurs richtet sich an Studierende mit Vorkenntnissen in der Python-Programmierung und rudimentären Kenntnissen in rechnerischer Komplexität. Ziel ist es, den Studierenden eine kurze Einführung in viele Themen zu geben, damit sie eine Vorstellung davon haben, was machbar ist, wenn es später in ihrer Karriere an der Zeit ist, darüber nachzudenken, wie sie Computer nutzen können, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Die Studierenden werden viel Zeit damit verbringen, Programme zu schreiben, um die im Kurs behandelten Konzepte in die Praxis umzusetzen.. Zu den behandelten Themen gehören Tracing, Stochastische Programme, Wahrscheinlichkeit und Statistik, zufällige Spaziergänge, Monte-Carlo-Simulationen, Modellierungsdaten, Optimierungsprobleme und GruppierungDas "Gruppierung" Es handelt sich um ein Konzept, das sich auf die Organisation von Elementen oder Individuen in Gruppen mit gemeinsamen Merkmalen oder Zielen bezieht. Dieses Verfahren wird in verschiedenen Disziplinen eingesetzt, einschließlich Psychologie, Pädagogik und Biologie, um die Analyse und das Verständnis von Verhaltensweisen oder Phänomenen zu erleichtern. Im Bildungsbereich, zum Beispiel, Gruppenbildung kann die Interaktion und das Lernen unter den Schülern verbessern, indem sie die Arbeit fördert...
Was wirst du lernen?
Wenn Sie diesen Kurs erfolgreich abgeschlossen haben, werde haben:
- Entwickelte eine Idee des Verfahrens zum Übergang von einer mehrdeutigen Problemstellung zu einer rechnerischen Formulierung einer Methode zur Lösung des Problems,
- Erlernte eine Reihe nützlicher algorithmischer und problemminimierender Techniken,
- Sie haben gelernt, mithilfe von Simulationen Probleme zu beleuchten, die nicht so leicht geschlossenen Lösungen unterliegen.
- Umgang mit Rechenwerkzeugen gelernt, einschließlich einfacher Statistiktools, maschinelles Lernen und Plotten, Daten modellieren und verstehen.
Dauer
9 Wochen
15 Std
Vollzeit Teilzeit
Teilzeit
