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課程介紹
MIT 18.S191 『Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia)』是全球頂級院校 MIT 麻省理工開設的計算機課程，創造性地將『Computer Science 計算機科學』『Mathematics 數學』『Applications 應用』三個領域的內容，融合進這門互動式編程課程，
課程圍繞計算科學及其應用，以Julia 這門超熱的新興編程語言為實踐依托，講解了計算思維與資料計算科學方向的基礎知識與建模方法，
課程致力于創建一個引人入勝、高效的學習解決方案，使學生成為現代互聯網的思考者、程式員和解決方案提供者，并為參與大型專案和開源活動等做出貢獻，
課程講師 Alan Edelman，應用數學教授，計算機科學與人工智能實驗室，Julia Lab 研究組組長，SIAM、ACM、IEEE、AMS 審稿人，
- 課程講師 David P. Sanders，UNAM 墨西哥國立大學科學系的物理系教授，
- 課程講師 Charles E. Leiserson，美國國家工程院院士，麻省理工學院計算機科學與工程系教授，計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的成員和前副主任兼首席運營官，榮獲 Margaret MacVicar Faculty Fellow 這一麻省理工學院本科教學的最高榮譽認可，
課程主題
課程官網發布了課程主題，ShowMeAI 對其進行了翻譯，對于想進階學習數學科學、計算科學和Julia語言的同學，這是一門不容錯過的好課，
Module 1: Images, Transformations, Abstractions
- Transformations with Images（影像處理與變換）
- The Newton Method（牛頓法）
- Dynamic Programming（動態規劃）
- Seam Carving（接縫裁剪）
- Taking Advantage of Structure（結構）
Module 2: Social Science & Data Science
- Principal Component Analysis（主成分分析）
- Sampling and Random Variables（抽樣與隨機變數）
- Modeling with Stochastic Simulation（隨機模擬建模）
- Random Walks（隨機游走）
- Discrete and Continuous（離散與連續）
- Linear Model,（線性模型）
- Optimization（優化）
Module 3: Climate Science
- Time stepping（時間步進）
- ODEs and parameterized types（工具庫和引數型別）
- GitHub & Open Source Software（GitHub與開源軟體）
- Snowball Earth and hysteresis（雪球地球與建模）
- Advection and diffusion in 1D（一維平流擴散偏微分方程）
- Advection and diffusion in 2D（二維平流擴散偏微分方程）
- Climate Economics（氣候變化建模）
課程資料 | 下載
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課程視頻 | B站
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作者：ShowMeAI內容團隊
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