全球名校AI课程库（33）| MIT麻省理工 · 计算思维导论(Julia)课程『Introduction to Computational Thinking』

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课程介绍

MIT 18.S191 『Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia)』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）

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作者：ShowMeAI内容团队
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