Tag: アルゴリズム

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/algorithmic-thinking-1 こんにちは、皆さん！今日はCourseraの「Algorithmic Thinking（パート1）」コースをご紹介したいと思います。このコースは計算機科学の基礎を押さえた上で、実際のコンピュータ問題を効率よく解決するための数学的な考え方やプロセスを学べる内容になっています。 このコースは2部構成になっており、まずはパート1の学習内容を見ていきましょう。 ### コース概要 「Algorithmic Thinking」コースでは、経験豊富なコンピュータ科学者がどのように計算問題を高い抽象度で分析し、解決していくのかを学びます。特に重要なのは、「アルゴリズム的思考」というプロセスを学び、それを使ってシンプルで効率的な解決策を見出す力が身につく点です。 ### シラバス 1. **モジュール1 – コア教材** – アルゴリズム的思考とは？ – クラス構造 – グラフ – ブルートフォースアルゴリズム 2. **モジュール1 – プロジェクトと応用** – グラフ表現…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/algorithmic-thinking-2 コース概要 「Algorithmic Thinking (Part 2)」は、経験豊富なコンピュータ科学者が特定のプログラミング言語を超えた抽象レベルで計算問題を分析し解決する方法を学ぶコースです。この2部構成のクラスは、学生が「アルゴリズミック・シンキング」の数学的概念とプロセスを訓練し、計算問題に対するより簡潔で効率的な解決策を構築できるように設計されています。 コース内容 Part 2では、分割統治法（divide-and-conquer）や動的計画法（dynamic programming）などの高度なアルゴリズム技術を学びます。具体的には、以下のモジュールが含まれています： モジュール3 – コアマテリアルソート、探索、ビッグO記法、マスター定理 モジュール3 – プロジェクトと応用最も近い点のペア、ポイントのクラスタリング、クラスタリングアルゴリズムの比較 モジュール4 – コアマテリアル動的計画法、DPアルゴリズムの実行時間、局所およびグローバル配列アラインメント モジュール4 – プロジェクトと応用配列アラインメントの計算、ゲノム学やテキスト比較への応用 レビュー このコースは、コンピュータサイエンスを学ぶ上で非常に貴重な内容です。特に、動的計画法は多くの現実の問題に対して効果的なソリューションを提供します。分割統治法の理解も進むため、アルゴリズムの効率的な設計に役立ちます。 モジュール内のプロジェクトは実践的で、理論を学ぶだけでなく、実際に手を動かして学べる点が良いですね。また、最新のアルゴリズム技術や応用方法についての理解が深まるため、多くのプログラミングやデータ分析のプロジェクトに応用できるスキルが身につきます。 おすすめの理由 ミドルレベル以上のプログラマーやコンピュータサイエンスに興味がある方には特に推薦したいコースです。計算問題を効率的に解決するためのスキルを身につけることで、さらなるキャリアアップの手助けになるでしょう。最新のアルゴリズム技術をマスターして、より根本的な問題解決能力を高めたい方には最適です！ Enroll…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox はじめに 最近、計算問題を解決するための基本的なアルゴリズム技法を学ぶことができるオンラインコース「アルゴリズミックツールボックス」を受講しました。このコースは、実用的なアプリケーションに頻繁に現れるアルゴリズム技術をカバーしており、ソートや検索、分割統治法、貪欲法、動的計画法など多岐にわたる内容を扱っています。 コースの概要 コースは、プログラミングチャレンジやアルゴリズミックなウォームアップから始まります。これらのモジュールでは、どこでアルゴリズムが使用されているのかを理解し、いくつかのサンプルプログラミングチャレンジを通じてアルゴリズムの実装方法を学びます。また、貪欲法や分割統治法、動的計画法に関する詳細な理論とその実用例についても学ぶことができます。 このコースでは、たくさんの理論をわかりやすく学びながら、実際のプログラミングチャレンジにも取り組むことができるため、サラリーマンや学生、および技術者の方々に特におすすめです。 内容のポイント プログラミングチャレンジ: 本コースでは、プログラミングを実装することでアルゴリズムを理解することの重要性を強調しています。 効率的なアルゴリズム: 効率的なアルゴリズムが従来のアルゴリズムよりも数十億倍早く問題を解決できることに注目します。 貪欲法: 簡単そうに見えるが、強力な貪欲法の概念をしっかりと学びます。 分割統治法: このテクニックを使って、大規模データベース検索の効率を劇的に向上させます。 動的計画法: 最適化問題を解決するための強力なテクニックを学び、多様な実用的な応用に挑戦します。 総評 この「アルゴリズミックツールボックス」コースは、理論と実践がバランス良く組み合わさっており、私のアルゴリズムに対する理解を深めるのに非常に役立ちました。特に動的計画法のモジュールは、複雑な問題を解決するための新しい視点を提供してくれました。 最後に、アルゴリズムやデータ構造に興味のある方には、このコースを強くおすすめします。あなたのプログラミングスキルを一段と向上させる的確な内容が詰まっています！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox