このコースについて
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次における4の4コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約19時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-8 hours/week...

英語

字幕:英語

習得するスキル

Data StructureAlgorithmsNp-CompletenessDynamic Programming
このCourseを受講している学習者は
  • Machine Learning Engineers
  • Tutors
  • Data Scientists
  • Software Engineers
  • Data Engineers

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中級レベル

約19時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-8 hours/week...

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シラバス - 本コースの学習内容

1
3時間で修了

Week 1

14件のビデオ (合計151分), 4 readings, 2 quizzes
14件のビデオ
Optimal Substructure10 分
The Basic Algorithm I8 分
The Basic Algorithm II10 分
Detecting Negative Cycles9 分
A Space Optimization12 分
Internet Routing I [Optional]11 分
Internet Routing II [Optional]6 分
Problem Definition7 分
Optimal Substructure12 分
The Floyd-Warshall Algorithm13 分
A Reweighting Technique14 分
Johnson's Algorithm I11 分
Johnson's Algorithm II11 分
4件の学習用教材
Week 1 Overview10 分
Overview, Resources, and Policies10 分
Lecture Slides10 分
Optional Theory Problems (Week 1)10 分
2の練習問題
Problem Set #110 分
Programming Assignment #12 分
2
3時間で修了

Week 2

11件のビデオ (合計122分), 2 readings, 2 quizzes
11件のビデオ
Reductions and Completeness13 分
Definition and Interpretation of NP-Completeness I10 分
Definition and Interpretation of NP-Completeness II7 分
The P vs. NP Question9 分
Algorithmic Approaches to NP-Complete Problems12 分
The Vertex Cover Problem8 分
Smarter Search for Vertex Cover I9 分
Smarter Search for Vertex Cover II7 分
The Traveling Salesman Problem14 分
A Dynamic Programming Algorithm for TSP12 分
2件の学習用教材
Week 2 Overview10 分
Optional Theory Problems (Week 2)10 分
2の練習問題
Problem Set #210 分
Programming Assignment #22 分
3
2時間で修了

Week 3

6件のビデオ (合計68分), 1 reading, 2 quizzes
6件のビデオ
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic I7 分
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic II9 分
A Dynamic Programming Heuristic for Knapsack11 分
Knapsack via Dynamic Programming, Revisited10 分
Ananysis of Dynamic Programming Heuristic15 分
1件の学習用教材
Week 3 Overview10 分
2の練習問題
Problem Set #310 分
Programming Assignment #32 分
4
3時間で修了

Week 4

11件のビデオ (合計124分), 3 readings, 3 quizzes
11件のビデオ
The Maximum Cut Problem II9 分
Principles of Local Search I8 分
Principles of Local Search II10 分
The 2-SAT Problem14 分
Random Walks on a Line16 分
Analysis of Papadimitriou's Algorithm14 分
Stable Matching [Optional]15 分
Matchings, Flows, and Braess's Paradox [Optional]13 分
Linear Programming and Beyond [Optional]11 分
Epilogue1 分
3件の学習用教材
Week 4 Overview10 分
Optional Theory Problems (Week 4)10 分
Info and FAQ for final exam10 分
3の練習問題
Problem Set #410 分
Programming Assignment #42 分
Final Exam20 分
4.8
61件のレビューChevron Right

62%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

54%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

14%

昇給や昇進につながった

Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them からの人気レビュー

by AAFeb 28th 2017

This challenging course improves understanding of algorithms and is intellectually stimulating. I learnt the theory behind algorithms and how they are applied to solve real world problems.

by ASAug 23rd 2018

This is the most challenging course in this specialization. Assignments as well as test questions require good amount of thinking.\n\nOne of the best courses I did on Coursera.

講師

Avatar

Tim Roughgarden

Professor
Computer Science

スタンフォード大学(Stanford University)について

The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States....

アルゴリズム専門講座について

Algorithms are the heart of computer science, and the subject has countless practical applications as well as intellectual depth. This specialization is an introduction to algorithms for learners with at least a little programming experience. The specialization is rigorous but emphasizes the big picture and conceptual understanding over low-level implementation and mathematical details. After completing this specialization, you will be well-positioned to ace your technical interviews and speak fluently about algorithms with other programmers and computer scientists. About the instructor: Tim Roughgarden has been a professor in the Computer Science Department at Stanford University since 2004. He has taught and published extensively on the subject of algorithms and their applications....
アルゴリズム

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

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