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1. 商务专业人士的计算机科学

您将学到什么

• 计算思维
• 编程语言
• 互联网技术
• Web 开发
• 技术栈
• 云计算

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2. 理解技术

您将学到什么

• 互联网
• 多媒体
• 安全
• Web 开发
• 编程

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3. 计算机科学导论

您将学到什么

• 对计算机科学和编程有广泛而深入的理解
• 如何以算法的方式思考并有效地解决编程问题
• 抽象、算法、数据结构、封装、资源管理、安全、软件工程和 Web 开发等概念
• 熟悉多种语言，包括 C、Python、SQL、JavaScript 以及 CSS 和 HTML
• 如何与来自不同经验水平、志同道合的学习者组成的充满活力的社区互动
• 如何开发并向同学展示最终的编程项目

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4.律师计算机科学

您将学到什么

• 法律与技术交叉的挑战
• 计算思维
• 编程语言
• 算法、数据结构
• 密码学
• 网络安全

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5.设计组织结构

您将学到什么

• 探索如何建立一个有效的组织，激励员工追求你的愿景
• 确定您拥有的工具，使您的组织能够创造和提供价值并在市场中竞争，培养您可以创造和提供价值并在市场中竞争的领导技能
• 培养可应用于工作的领导技能

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6. TinyML 基础知识

您将学到什么

• 机器学习 (ML) 基础知识
• 深度学习基础
• 如何收集机器学习数据
• 如何训练和部署机器学习模型
• 理解嵌入式机器学习
• 负责任的人工智能设计

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7. TinyML 的应用

您将学到什么

• TinyML 一些最广泛使用的应用程序背后的代码
• TinyML 的实际行业应用
• 关键词识别和视觉唤醒词的原则
• 异常检测的概念
• 数据集工程原理
• 负责任的人工智能开发

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8.部署TinyM

您将学到什么

• 了解基于微控制器的设备硬件
• 基于微控制器的设备背后的软件回顾
• 如何编程你自己的 TinyML 设备
• 如何编写代码并部署到基于微控制器的设备
• 如何训练基于微控制器的设备
• 负责任的人工智能部署

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9.概率论导论

您将学到什么

• 如何思考不确定性和随机性
• 如何做出正确的预测
• 理解随机变量的故事方法
• 统计学和数据科学中常见的概率分布
• 如何利用条件概率解决复杂问题

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10.高维数据分析

您将学到什么

• 数学距离
• 降维
• 奇异值分解和主成分分析
• 多维缩放图
• 因子分析
• 处理批次效应

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11.统计推断和建模

您将学到什么

• 组织高通量数据
• 多重比较问题
• 全家族错误率
• 错误发现率
• 错误率控制程序
• Bonferroni 校正

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12. Python 人工智能简介

您将学到什么

• 图搜索算法
• 强化学习
• 人工智能原理
• 机器学习
• 如何设计智能系统
• 如何在 Python 程序中使用 AI

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13. Python编程简介

您将学到什么

• 函数、参数、返回值
• 变量、类型、异常
• 条件、布尔表达式
• 循环
• 对象、方法
• 文件 I/O、库

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14. 原理、统计和计算工具

您将学到什么

• 了解一系列概念、思维模式、分析范式以及计算和统计工具，它们共同支持数据科学和可重复研究。
• 使用案例研究来说明各种实践的可重复科学基础知识。
• 确保数据来源和可重复实验设计的关键要素。
• 用于可重复数据分析的统计方法。
• 用于可重复数据分析和版本控制（Git/GitHub、Emacs/RStudio/Spyder）、可重复数据（数据存储库/Dataverse）和可重复动态报告生成（Rmarkdown/R Notebook/Jupyter/Pandoc）的计算工具以及工作流程。
• 如何开发可重复研究和报告的新方法和工具，以及如何撰写自己的可重复论文。

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15. 使用 Python 和 JavaScript 进行 Web 编程

您将学到什么

• HTML、CSS
• JavaScript
• Python
• Django
• SQL、模型和迁移
• Git

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