• 数学建模案例选讲(2019夏)

    随堂模式 数学学科
    张运杰
    • 张运杰教授 大连海事大学理学院
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    • 7已更新至第8章

    简介 《数学建模案例选讲》课程自开课以来,不断完善和提高,以本课程为实践课程的“大学生创新能力迁移的探索与实践”项目获得辽宁省普通高等教育本科教学成果奖二等奖(2018年),“大学生创新意识和实践能力培养的研究与实践”项目获得辽宁省普通高等教育本科教学成果奖三等奖(2009年),其前期课程《数学建模》评为辽宁省精品课(2009年)。    本课程自开课以来,每学年都开设,数学建模案例选讲(英文)在每学年上学期开设,数学建模案例选讲(中文)在每学年下学期开设,是全校公共选修课。同时,除课堂授课外,每学期还进行数学建模案例培训。参加学习的学生来自航海技术、轮机工程、信息工程、计算机、管理、软件工程、应用数学、统计学、市场营销等全校各个专业,学习人数在2000人左右。    本课程的教师团队教学质量优秀并获得多项荣誉:教师团队成员多次获得校级教学质量优秀奖、优秀教学奖、教学成果奖一等奖,辽宁高等院校教育教学成果二、三等奖,并多次在全国数学建模微课竞赛中获奖。    《数学建模案例选讲》是面向全校各专业本科学生的一门公共选修课,本课程的主要目的是通过典型的数学建模案例,扩充一些本科生可以接受的应用数学知识,揭示综合性问题的数学建模过程和数学建模方法。课程有以下优势: 1.课程内容知识面广,拓宽学生的视野 《数学建模案例选讲》选取了八个案例,它们借鉴了《UMAP数学建模案例精选》和全国大学生数学建模竞赛优秀论文,每个案例都是精心挑选,案例解决过程中涉及了不同的数学模型、方法,课程内容尽可能囊括各个学科内容,能够让学生在有限时间内了解和应用多方面的理论知识,拓宽学生的知识面。 2.案例内容层次清晰,适合不同层次学习者 《数学建模案例选讲》涉及的理论知识跨专业,跨学科,在精选案例时,从基本模型入手,8个模型知识结构清晰,适合理科、工科、文科及管理等各个专业,不同数学基础的学习者学习,尽可能做到通识教育。 3.授课模块化,提升学生建模能力 数学建模案例都来源于实际问题,问题开放性大,将问题进行模块处理,分成问题分析,模型建立,模型求解,模型分析四个模块,引导学生形成循序渐进地解决案例的思维。同时,也培养学生从问题出发,检索所需要而未知的知识,快速提取和简化至能直接为解决问题而用的形式(步骤)。 4.课程授课深入浅出,激发学生学习兴趣 课程团队具有丰富的教学经验,教学方法与时俱进,因此有1人获得辽宁省高等学校教学名师称号,2人在校、市、省及国家级教学比赛中获奖。课程内容设计简单明了,逻辑分明,由浅入深,讲解过程自然流畅,表述清楚,轻松自如,能有效激发学生的学习热情。 5.在线数学建模案例分析同类课程少,提高竞争优势 在中国大学幕课、学堂在线等国内著名教学平台上,数学建模案例选讲类的课程较少,这为本课程提供了广阔的发展空间。 本课程的劣势:在学习本门课程之前需要,需掌握相关的基础理论知识,相比通识课具有一定的难度。

    章节第一章 招聘公务员问题 第二章 碎纸片的拼接复原 第三章 创意平板折叠桌 第四章 彩票中的数学 第五章 我国粮食最低收购价政策问题研究 第六章 葡萄酒评价 第七章 南沙群岛部队驻扎问题研究 第八章 热水澡问题

  • 算法训练营(第四期)

    邓俊辉
    • 邓俊辉教授 清华大学计算机系
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    • 7已更新至第8章

    简介 你是否渴望进入国内外IT名企,却屡屡在算法类面试中折戟,苦恼不知如何破解困境? 你是否因为算法能力不足而错过无数次的升职加薪,困扰不知如何突破瓶颈? 你是否梦想在各类程序设计竞技场大放异彩,却因为缺乏名师指导而不得要领,学习止步不前,梦想不能如愿? 你是否憧憬着神奇的算法世界,渴望感悟算法之美,却难以寻觅一套理想的学习宝典? ——  别怕,“清华邓俊辉算法训练营”最懂你!  —— 课程简介<br/> “算法训练营(第二期)”是由学堂在线&知乎大学强强联手,邀请清华大学计算机系邓俊辉教授及其教学团队共同研发的、针对算法学习而设计的课程。 课程面向所有对于算法感兴趣、需要学习和提升算法能力的学习者,包括但不限于IT从业者/大学生/中小学生。 致力于通过专业的课程设计和科学的学习管理,解决算法学习中的各类问题,最大化地保证学习者的学习效果,并为优秀学员提供权威认证。 授课团队 主讲教师 邓俊辉 清华大学 计算机系 教授 清华大学博士,学生尊称其为“邓公”,清华大学教学领域最高荣誉「新百年教学成就奖」首届获得者,曾获清华大学“清韵烛光•我最喜爱的教师”称号,多次被评为 “毕业生心目中的好教师”。 教学名师,主讲数据结构、算法类课程20余年,编著的精品教材《数据结构(C++语言版)》在教学界享有盛誉。 国内首批慕课教师之一,曾荣获“清华慕课教师突出贡献奖”,其《数据结构》慕课于2015年入选“全球MOOC排行榜Top 50”。其开设的算法类慕课已有来自全世界 160 多个国家 / 地区的30W学员选修。 辅导教师团队 王逸松 清华大学 计算机系 全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)金牌,国家集训队,“虹软杯” 中国大学生程序设计竞赛 (杭州赛区)金奖,ACM-ICPC亚洲区域赛金奖,“蓝桥杯”程序设计大赛全国一等奖。命题经验丰富,多次参与国家级重点赛事的命题工作。 王聿中 清华大学 计算机系 全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)金牌,国家集训队,ACM-ICPC2017 EC Final金奖(第3名),CCPC2017区域赛哈尔滨赛区冠军,ACM-ICPC2017亚洲区域赛西安赛区冠军,codechef SnackDown2017决赛第16名。清华大学算法协会赛务部副主席,清华Code+月赛命题组组长。“算法训练营(第一期)”习题课主讲。 徐良钦 清华大学 计算机系 全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)银牌第一名,连续三年NOIP提高组一等奖,擅长算法并精通多种计算机语言。现为清华大学算法协会平台部成员,曾参与OJ的搭建。“算法训练营(第一期)”习题课主讲。 学习模式 混合式双师教学 清华名师邓俊辉教授主讲,ACM/NOI金牌辅导教师解题指导,直播互动授课+个性化录播巩固复习; 针对性实战演练 针对课程内容的精编习题,测例丰富而经典,基于刻意练习的大量解题训练,让你不断走出舒适区,突破自我; 大数据分析反馈 Online Judge即时反馈,大数据学情分析,教师针对性批改和评讲,帮你及时清除盲点; 班主任导学督学 班主任/助教全程导学督学,不断鞭策你学习、练习和复习,帮你对抗拖延、战胜低效; 全天候答疑讨论 班级/讨论区24h互动交流,教师/助教及时答疑解惑,学霸分享学习心得,和志同道合的小伙伴一起学习进步,打怪升级; 周期性班会总结 组织复盘活动,温故知新,带领大家及时复习和反思,不错过任何一次进步的机会; 报名须知 课程全程采用“科学训练营”的授课模式,历时5周,开课时间为2018年7月30日。另外,课程对于学习者有一定要求,如下所述,请大家务必仔细阅读。 1 至少熟练使用一门计算机语言,若能掌握基本的数据结构更佳; 2 可以合理安排时间上课,尽量保证全勤并完成课后练习; 3 学习过程中积极交流讨论并参与答疑互动,主动记录学习体验,提出课程建议; 你将获得 1 完成课程学习并通过考核可获得专业权威的结业证书; 2 优秀学员将获得IT名企就业/实习推荐服务,更有机会获得免笔试绿色通道; 3 优秀学员将获得高额奖学金,最高可减免学费; 常见问题 1 如何报名本次“算法训练营”? 直接在本页面付费报名即可,报名成功后将收到提示。(若非本人使用,可点击“送好友”按钮购买赠送) 2 课程是直播还是录播? 课程采用直播授课,如果错过直播,可以观看录播视频,建议尽量跟随课程进度安排学习。 3 如何参与学习?作业如何提交? 报名成功后,务必关注“学堂精品课”公众号并添加学堂MM(xuetangx1)申请加入班级群,在班级中跟随授课进度学习。作业提交要求和考核标准可参考当期“算法训练营”的教学要求。 4 课程购买后还能退课吗? 购买之日3天内可无条件退款,但从开课前3天开始不再受理退款申请,请思虑周全后购买。 5 对于“算法训练营”有疑惑,如何咨询? 热线:010-82152562(陈老师) 微信号:xuetangx1(学堂MM) 邮箱:chenjian@xuetangx.com

    章节第0周:调整姿势,迎接算法挑战 ୧(๑•̀◡•́๑)૭ 第1周:初入宝山,窥探算法奥秘 (*^▽^*) 第2周:渐入佳境,领略算法之美 ٩(๑>◡ 第3周:坚持不懈,修炼算法内功ヾ(◍°∇°◍)ノ゙ 第4周:持续烧脑,精研算法之妙(=@__@=) 第5周:蓄力前行,勇攀算法高峰o( ̄▽ ̄)d 【⭐榜样】学长/学姐の故事 第6周:蓄力前行,勇攀算法高峰o( ̄▽ ̄)d

  • 【第4期】郑莉教授的C++编程训练营

    郑莉
    • 郑莉教授 清华大学计算机系
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    • g382人
    • V10-15小时/周

    简介 我们为什么要学习C++? 1. 人才需求大: C/C++ 语言虽然年头最老,但在世界语言排行榜中仍然稳居前列。据百度招聘数据显示,北京C++工程师招聘数量达11018个;据职友网数据显示,上海C/C++工程师招聘数量达51343个,人才需求数量极大(缺口大)。 2. 就业薪水高: 所谓“物以稀为贵”,需求大又稀缺就是C++的核心竞争力,就意味着有很多高薪职位。据智联招聘数据不完全显示,北京C++工程师薪资基本上在10K以上。 3.就业前景广: C/C++被称为“永不过时的开发语言”,应用特别广泛,无论是在PC、移动设备、网络、通讯、图像、游戏、硬件驱动、嵌入式等行业,都占据了足够大的市场份额,其稳定性及跨平台性远非其他编程语言能比。 为什么要选择C++训练营?  √ 双师教学,深入浅出: 清华大学郑莉教授携计算机系学霸助教团,用心打磨课程,深入浅出,使晦涩难懂的知识更容易学! √ 金牌助教,24h带练: 每周1-2次习题课+1-2次知识串讲直播,24h内在线答疑、审验代码,1-2次直播,快狠准消灭“拦路虎”,清除盲点,不怕学不会! √ 海量题库,讲练结合: 科学规划学习计划,200+个课程视频+近300道习题,讲练结合,循序渐进,让你不断巩固所学! √ 小班精学,全程督导: 小班授课,小群互动,班主任日日陪伴,全程督学,关注你的点滴进步,比男朋友更懂你,不怕拖延症! √ 每周复盘,因材施教: 每周组织1次阶段性测试,出具个性化学习报告,实时调整学习计划,找准疑难点,不错过任何一次进步的机会! √ 线上认证,权威靠谱: 学堂在线将特别为完成课程学习和考核的学员颁发郑莉老师亲笔签名的训练营毕业证书,助力你的IT高薪之路! 你将获得什么? ☑ 掌握一门永不过时、一通万通的编程语言! ☑ 可获得专业、权威的结业证书,证明自己! ☑ 优秀学员可获得高额奖学金,最高可减免学费! 适合人群 ①计算机专业的在校大学生 ②期望稳固编程基础的新手程序猿 ③试图学好却缺乏正确指点的学员 ④想学/转行却对编程语言一无所知的小白

  • 高等数学先修课

    随堂模式 数学学科
    朱文莉
    • 朱文莉教授 西南财经大学经济数学学院
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    • g325人
    • 7已更新至第4章

    简介“高等数学先修课”内容包括函数的概念与性质、反函数、分段函数、初等函数、常用的经济函数、曲线的极坐标方程与参数方程、数集的扩充与复数的引入、排列与组合 、行列式、高等数学思想及方法。其中函数的概念与性质、反函数、曲线的极坐标方程与参数方程、数集的扩充与复数的引入、排列与组合、行列式等是“高等数学先修课”与初等数学完全重合的知识点。反三角函数的定义和性质及其图形、曲线的极坐标方程与参数方程、数集的扩充与复数的引入、排列与组合以及行列式等却是各地中学作为选修的内容;幂的运算性质、对数的运算性质、三角函数的和差化积与积化和差公式以及二倍角公式等是高等数学学习中常出错的知识点。而分段函数、初等函数、常用的经济函数等也是高等数学的主要研究对象, 这些是新增知识点。 

    章节引言 第一讲 函数的概念与性质 第二讲 反函数 第三讲 分段函数 第四讲 初等函数 第五讲 常用的经济函数 第六讲 曲线的极坐标方程与参数方程 第七讲 数系的扩充与复数的引入 第八讲 排列与组合 第九讲 行列式 第十讲 高等数学思想及方法 期末考试

  • CS精英挑战营(暑期班)

    邓俊辉
    • 邓俊辉教授 清华大学计算机系
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    • 7已更新至第8章

    简介 AI时代背景之下,数据&信息科学技术发展迅速,大数据和人工智能成为实施国家创新创业战略的主战场,各大社会机构和企业,都急需各类计算机科学及其交叉学科人才。 而那些拥有优秀的计算思维、数学思维和编程能力的人才将成为行业的宠儿、时代的精英、国家的栋梁。为此,学堂在线特邀清华大学知名教授,联合推出—— 暑期CS精英挑战营,火热招募中 “CS精英挑战营”是学堂在线联合清华大学计算机系邓俊辉、徐明星、马昱春三位导师共同研发的计算机科学综合能力提升课程,涉及CS三大核心领域:程序设计、数学思维、算法与数据结构。 课程包含“教学-实训-比赛”三大环节,通过系统深入的专题讲解和针对性的实战练习,融合线上+线下、互动教室+班级社群的混合式教学模式,配以清华金牌解题教练 + 学霸指导员全程辅导,帮助学员全面提升计算思维、数学思维以及编程实践能力。 【六大特色保障,带你突出重围】 1、面对面名师点拨 4周体系化线上集训(必修)+ 2天线下面授交流(选修),清华名师天团帮你梳理知识脉络,构建认知体系,不再畏惧编程、数学、算法三大拦路虎。 2、手把手助教辅导 清华算法竞赛金牌选手习题精讲课,带你强化装备,传授突围秘籍,学霸指导员和你24h并肩作战,为你排忧解难,助你扫除障碍,突出重围。 3、实打实精题演练 精选针对性专题练习,测例丰富经典,考验你的韧性和耐性。基于刻意练习的解题训练,逼你不断走出舒适区,超越对手,超越自我。 4、硬碰硬高手切磋 荟聚全国各路CS精英,班级群/讨论区全天候互动交流,相互学习,相互比拼,硬碰硬高手过招,激发智慧火花,享受智力角逐的乐趣。 5、心连心领队督学 专属领队全程悉心导学督学,了解你的学习数据,关注你的点滴成长,是你疲惫时刻的强心剂,帮你战胜怠惰,坚持到底。 6、优中优学霸晋级 努力学习就有机会获取“高阶权限”,开启THU/CST清华校内习题权限,同清华学子同场竞技。甚至晋级为“社区助教”,加入教学团队,和名师天团一起迭代课程。 【学过的同学怎么说?】 课程内容非常赞,数学和代码也能有很好的结合,不至于让同学们只会知识而不会应用,算法方面邓公课件的图片的动画非常形象,很多本来难以理解的算法过程通过这样一模拟就清晰可见了一般。有关程序设计思维的变与不变的课程,不仅开拓了我看问题的角度,更拔高了我看问题的高度,从而更容易洞悉不同问题的相似之处,也便于对琐碎知识的整理总结。 这次挑战营的体验可以用wonderful来形容了,既提高了我个人的数学算法编程能力,又成功地见到了各位老师,更是有幸和老师们合影,得到了邓公亲笔签名的证书。希望今后类似的活动能越办越好,也希望我自己能在算法竞赛的路上越走越远。 ——范同学 北京邮电大学 本次训练营特点突出,编程技巧训练、数学、算法提升的搭配对于计算机能力确实是比较全面的覆盖。我之前对组合问题有些犯怵,马老师直接将组合归类到放球问题的扩展,这样梳理知识让我对组合数学的问题有了更清晰的了解,并对组合数学重新燃起了热情。徐老师的举例循循善诱,层层递进、逐渐接触到通用问题的本质,总结的模板可以拿下不少题目,很实用。 邓老师对于数据结构的讲解令人景行仰止,精准的理论阐述配合直观的动画展示,处处让人感受到计算机科学的魅力。本次训练营虽然强度大、内容多,但对我的提升特别明显,这种方式也令我反思我当下的学习,应当通过更多挑战来实现自我提升。感谢本次训练营所有工作人员的付出,感谢你们提供的特别有意义的教育方式! ——仝同学 北京邮电大学 这次学习使我受益匪浅。一方面,在徐老师和邓公的指导下,我可以从不同的角度看待已学知识,比如枚举问题的一般步骤和从“乱序对”的角度分析排序算法效率;另一方面,我也接触到很多新的内容,令我大开眼界,比如计算几何和马老师讲的组合数学,虽然高中接触过一些几何中的反演,但莫比乌斯反演在一些数论问题上的应用还是令我惊叹。 ——于同学  北京师范大学 印象最深刻的是最后一天讲的计算几何。当我们一步步顺着邓公的思路,将一个个看似复杂的问题全部转换成了凸包,全部转换成了简单的左测试,这才恍然大悟,又不由得对计算几何有更深的理解!正如邓公所说,计算几何绝对不是计算本身,如果硬是去算,反而不美。 更重要的一点是,三位老师的讲解和这次学习经历,大大开阔了我的眼界!在和同学们一同挑战的同时,收获满满,对未来的规划也更加清晰与明确。 ——杨同学 中央民族大学 课程信息量大,时间紧凑,虽然全部消化下来具有挑战,但高屋建瓴地指明了计算机科学的正确学习方向。试题包罗万象,OJ排行榜和班主任敦促很有效,终极挑战很有仪式感,奖金也很高。全程安排都比较细心,考虑了很多细致的地方,因此可以不用为琐事分心而专心学习,点赞! ——张同学 北京某公司研发工程师

    章节新手村:精英聚集,蓄势待发! 7月15日:开营仪式(直播) 第1周:初入宝山,窥探CS奥秘 (*^▽^*) 第2周:渐入佳境,领略CS之美 ٩(๑>◡<๑)۶ 第3周:坚持不懈,修炼CS内功ヾ(◍°∇°◍)ノ゙ 第4周:持续烧脑,精研CS之妙(=@__@=)

  • 量化分析训练营(第二期)

    汪浩
    • 汪浩清华本硕 清华大学电子系
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    • V8小时/周

    简介 学堂在线联合清华大学《金融大数据及量化分析》原班师资团队,重磅打造“量化分析训练营”!本训练营以《金融大数据及量化分析》课程体系为基础,融合各位导师一线量化交易系统搭建经验及量化策略实盘交易体会,层层构建实战型量化人才应具备的能力体系,帮助大家在高薪高科技的金融界和IT界游刃有余,成为复合型人才。 ●适合人群● 1、在校学生:理工科背景,同时毕业后想加入金融圈 2、在职白领:从业于金融行业,尤其与量化投资工作相关 3、程序员:会写编程、又想进金融圈的有志青年 4、未雨绸缪的小白:对量化投资感兴趣,想未来从事量化相关工作 ●导师介绍● 汪浩 清华大学电子系本硕,赫尔辛基理工大学计算工程专业博士 清华大学校级《金融大数据及量化分析》课程主讲老师 曾任诺基亚、联想高管,中国计算机学会普适计算专委委员 领导实战量化交易团队,在量化金融、人工智能、大数据等领域有二十多年的深厚积累 宋战江 清华大学计算机博士,南开大学计算机本硕 普量云首席技术官,主导研发智能形态识别工具及量化智慧数据平台 在人工智能、计算机网络、大数据领域有十多年的深厚积累 孟康健 曾任诺基亚研究院首席系统架构师、技术总监,大型互联网公司/软件公司项目经理 在量化交易系统搭建、智慧数据平台开发领域有雄厚的理论基础和丰富的实战经验,主导搭建普量云量化系统 刘英斐 普量云首席产品总监,量化投资经理、基金经理 拥有10余年人工智能大数据领域的工作经验 主导量化策略研发和验证平台的实现,在量化策略制作、实盘操作领域成绩斐然

    章节量化分析训练营:预习周 量化分析训练营:第一周 量化分析训练营:第二周 量化分析训练营:第三周 量化分析训练营:第四周 量化分析训练营:第五周 结业测试

  • 深度学习实战训练营(第二期)

    袁源
    • 袁源资深科学家 美国微软总部AI
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    • 7已更新至第9章

    简介 深度学习训练营,专为您打造 “深度学习实战训练营”是学堂在线联合贪心科技共同研发的实战类课程,由美国一线科学家/工程师团队精心打造。课程面向希望成为深度学习工程师或从事AI相关工作的学习者,从入门到精通,让学员掌握深度学习相关的所有核心技能。 本课程结合了大量精心设计的工业界场景以及真实案例,学员需要在导师指导下动手去实操。让你在实战中了解深度学习的工作原理和应用方法,并积累高质量项目经验。完成本课程意味着基本达到了业界深度学习一线工程师的招聘要求。 顶级实战专家,带你精研深度学习 课程导师 袁源,美国微软总部资深AI科学家 美国微软总部和美国亚马逊总部的资深推荐系统工程师、主导多款核心推荐系统的研发,是人工智能、分布式系统、云计算方面的专家。博士毕业于美国新泽西理工,拥有14年人工智能、推荐系统、自然语言处理、数字图像和视频处理项目经验。 客座导师 Danny,美国卡内基梅陇大学博士 现任Google科学家,曾任美国智能监控公司的首席科学家, 对视频和多媒体的智能分析有深入研究。作为主要成员,他曾代表卡耐基梅隆大学在美国国家标准总局(NIST)举办的视频智能分析大赛中连续多年进入前三。 客座导师 Henry,卡内基梅隆大学机器人系访问学者 拥有10多年人工智能领域相关研发和研究经历,负责过美国政府多项人工智能基金项目。美国南加州大学人工智能博士,卡内基梅隆大学机器人系访问学者,先后在 ICML、AAAI、IJCAI、ICDM等国际顶级会议上发表数篇论文,引用次数高达1000。 “五大”课程特色,助你练就AI硬技能 顶级团队 双师教学 微软一线实战专家主讲,北美名校助教团队项目指导,精彩视频+在线辅导,个性化学习体验; 产学结合 真实案例 真实的工业级项目,助您既全面又有针对性地突破所需技能点,完善您的知识树; 金牌助教 24h辅导 博士助教团队全天候在线答疑,细致代码审核,帮助您快速扫除盲点,消灭“拦路虎”,不再担心学不会; 小班精学 全程监督 小班辅导,小群互动,班主任日日陪伴,全程督学,关注你点滴进步,不再畏惧拖延症; 权威认证 助力求职 达到结业标准者将获得专业、权威的认证证书,优秀学员可获得名企就业/实习推荐服务,甚至面试绿色通道!

    章节基础篇Part1:逻辑回归 基础篇Part2:神经网络 基础篇Part3:深度神经网络 实战项目1:自动为图片生成描述 实战项目2:自动驾驶之交通牌识别 实战项目3: (开放式)自动驾驶之方向盘操纵 使用自动驾驶模拟器的教程 直播答疑

  • 深度学习实战训练营

    袁源
    • 袁源资深科学家 美国微软总部AI
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    • g122人
    • 7已更新至第8章

    简介 深度学习训练营,专为您打造 “深度学习实战训练营”是学堂在线联合贪心科技共同研发的实战类课程,由美国一线科学家/工程师团队精心打造。课程面向希望成为深度学习工程师或从事AI相关工作的学习者,从入门到精通,让学员掌握深度学习相关的所有核心技能。 本课程结合了大量精心设计的工业界场景以及真实案例,学员需要在导师指导下动手去实操。让你在实战中了解深度学习的工作原理和应用方法,并积累高质量项目经验。完成本课程意味着基本达到了业界深度学习一线工程师的招聘要求。 顶级实战专家,带你精研深度学习 课程导师 袁源,美国微软总部资深AI科学家 美国微软总部和美国亚马逊总部的资深推荐系统工程师、主导多款核心推荐系统的研发,是人工智能、分布式系统、云计算方面的专家。博士毕业于美国新泽西理工,拥有14年人工智能、推荐系统、自然语言处理、数字图像和视频处理项目经验。 客座导师 Danny,美国卡内基梅陇大学博士 现任Google科学家,曾任美国智能监控公司的首席科学家, 对视频和多媒体的智能分析有深入研究。作为主要成员,他曾代表卡耐基梅隆大学在美国国家标准总局(NIST)举办的视频智能分析大赛中连续多年进入前三。 客座导师 Henry,卡内基梅隆大学机器人系访问学者 拥有10多年人工智能领域相关研发和研究经历,负责过美国政府多项人工智能基金项目。美国南加州大学人工智能博士,卡内基梅隆大学机器人系访问学者,先后在 ICML、AAAI、IJCAI、ICDM等国际顶级会议上发表数篇论文,引用次数高达1000。 “五大”课程特色,助你练就AI硬技能 顶级团队 双师教学 微软一线实战专家主讲,北美名校助教团队项目指导,精彩视频+在线辅导,个性化学习体验; 产学结合 真实案例 真实的工业级项目,助您既全面又有针对性地突破所需技能点,完善您的知识树; 金牌助教 24h辅导 博士助教团队全天候在线答疑,细致代码审核,帮助您快速扫除盲点,消灭“拦路虎”,不再担心学不会; 小班精学 全程监督 小班辅导,小群互动,班主任日日陪伴,全程督学,关注你点滴进步,不再畏惧拖延症; 权威认证 助力求职 达到结业标准者将获得专业、权威的认证证书,优秀学员可获得名企就业/实习推荐服务,甚至面试绿色通道!

    章节基础篇Part1:逻辑回归 基础篇Part2:神经网络 基础篇Part3:深度神经网络 实战项目1:自动为图片生成描述 实战项目2:自动驾驶之交通牌识别 实战项目3: (开放式)自动驾驶之方向盘操纵 直播答疑

  • 复合材料力学(2019暑期)

    杨庆生
    • 杨庆生教授 北京工业大学机电学院
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    • g97人
    • 7已更新至第13章

    简介         复合材料力学研究复合材料的宏细观力学行为,是固体力学的一个重要分支,也是蓬勃发展中的新兴交叉学科。         由两种或两种以上的单一材料复合而成的材料,称为复合材料。复合材料力学就是从宏观上研究复合材料的结构力学行为,从细观上研究由相组分和界面组成的细观结构的相互作用。因此,复合材料力学一般被简单地分为复合材料细观力学和复合材料结构力学。         复合材料力学的研究方法有解析、实验和数值方法,涉及到复合材料的细观和宏观两种层次的力学性能。在实际研究和应用中,需要根据复合材料的特点将多种研究手段进行综合应用,以对于复合材料的力学行为和其他物理性能具有更为全面的理解和认识。         复合材料力学随着工程复合材料的迅速发展和广泛应用而兴起。随着复合材料的日益发展和广泛应用,复合材料力学的研究范围也在逐渐扩大,特别是随着纳米复合材料和智能复合材料的发展,复合材料力学正在向多尺度和多场耦合的方向延伸,例如从原子尺度、细观尺度到宏观工程尺度的力学行为关联;热、电、磁、光、化学等多物理作用下复合材料的力学行为等。一些极端环境下,如超高、低温、高辐射、超高速冲击的问题,也是复合材料力学的研究热点。         本课程主要讲述复合材料力学的基本理论和研究方法,包括复合材料细观力学和复合材料结构力学两大部分,共有28讲。

    章节第一章 概述 第二章 细观结构的数学描述 第三章 细观力学基础 第四章 细观结构的均匀化与复合材料有效性能 第五章 复合材料界面力学 第六章 复合材料细观损伤力学 第七章 单层板理论 第八章 层合板理论 第九章 层合板的弯曲、屈曲和振动 第十章 复合材料计算力学 第十一章 复合材料实验力学 第十二章 精选习题 结业考试

  • 算法设计与分析

    王振波
    • 王振波副教授 清华大学数学科学系
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    • g43人

    简介      本课程系统介绍算法设计与分析的方法和理论,包括算法基础、图、贪婪算法、分治、动态规划、网络流、计算复杂性初步、近似算法及随机算法等。同时,本课程还包含算法领域的一些前沿课题和最新进展。本课程可以作为数学、计算机等相关专业的研究生和高年级本科生关于算法理论的基础课程。       算法设计与分析是计算机科学及运筹学的一门基础性课程,在清华大学数学系已经开设了10几年的时间,一般在秋季学期开设,4学分64课时,有来自数学系,计算机系,工业工程,经管学院及一些工科院系的研究生和高年级本课程选课,选课学生比较踊跃,课容量多次扩大,目前选课人数在50人以上。学生普遍反映课程内容精彩、有用、有趣。在算法广泛应用和飞速发展的时代,学生通过对这门课程的学习,进入了算法领域,掌握其基本理论和方法,提升思维方式,为今后的学习、科研和工作打下坚实基础。

    章节1 Introduction of Algorithm 2 Basics of Algorithm Analysis 3 Graph 4 Greedy Algorithms 5 Divide and Conquer 6 Dynamic Programming 7 Network Flow 8 NP and Computational Intractability 9 Approximation Algorithms 10 Local Search 11 Randomized Algorithms Exam