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算法与数据结构

————人工智能基础

前驱课程:《程序语言设计》 后继课程:《数据库技术与应用》、《高性能算法》

算法与数据结构课程 在人工智能专业课程中的地位:在人工智能专业中,算法与数据结构是基石课程。它为后续学习提供核心思维框架,帮助学生理解数据存储、组织方式以及高效处理方法。例如,在机器学习中,数据结构用于高效存储和管理数据集,算法则用于优化模型训练过程。深度学习框架的底层实现也依赖于高效的算法和数据结构设计。学习这门课程,能让学生掌握基本的编程思维,提升代码效率,为深入研究人工智能算法、模型优化等复杂问题打下坚实基础。主要内容包括:算法与数据结构课程通常涵盖常见的数据结构,如数组、链表、队列、栈、散列表、树、堆、图等,以及各种经典算法,如排序算法、搜索算法、动态规划、贪心算法、回溯算法等。

如何学好学好算法与数据结构:关键在于理解与实践相结合。首先,要扎实掌握基本数据结构和算法的概念、原理,如数组、链表、树、图以及排序、查找等。通过认真听讲、阅读教材并做好笔记来加深理解。其次,注重实践,亲手编写代码实现这些数据结构和算法,利用在线编程平台或参加编程竞赛锻炼实践能力。同时,要多思考、多总结,尝试用不同方法解决问题,培养算法思维。最后,保持耐心和毅力,算法与数据结构的学习需要不断积累和实践,持之以恒方能取得佳绩。

严蔚敏数据结构教程链接: https://pan.baidu.com/s/1_-QZMmrS7qHxp3jsbX_qVg?pwd=59wd 提取码: 59wd

高性能算法/算法设计与分析 课程资料

教学目标 《高性能算法/算法设计与分析》是计算机专业的专业领域课程。高性能计算技术是计算机技术发展中的一项重要技术。通过该课程的学习,学生应该学习和掌握高性能计算的基础理论知识和实践经验,并为后续课程打下坚实基础。 绪论链接: https://pan.baidu.com/s/1mDlbxrVgdbSCyzJZxVKzEQ?pwd=gn5w 提取码: gn5w

教学基本要求 本课程以高性能计算和并行计算为主题,分为三大部分,第一部分是并行计算结构、算法与编程,第二部分是大数据分析及并行算法应用,第三部分是深度学习与性能优化方法。主要课程内容包括高性能计算机的系统结构模型,对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)、集群系统(Cluster)和并行计算的性能评测,并行算法的一般设计策略、基本设计技术和一般设计过程, 并行程序设计与MPI编程;大数据算法与高性能技术分析;深度学习高性能计算发展分析。

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课件链接: https://pan.baidu.com/s/1hbzlCKLs4MDhdxJCFyFBnA?pwd=cm9a 提取码: cm9a

报告PPT链接: https://pan.baidu.com/s/1nz4F_1gym4wS8NHlqJVcmQ?pwd=a5jn 提取码: a5jn

习题链接: https://pan.baidu.com/s/1UAJSqKHZLAKis0Iy552INA?pwd=1xck 提取码:

AI公开课链接: https://pan.baidu.com/s/1ZwUSo1kRIP0PVJALkE1Lvw?pwd=kpwm 提取码: kpwm

清华大学 《并行计算》杨广文 32讲 链接: https://pan.baidu.com/s/1HkAFH8O9aH6_Itb5g8gaIA?pwd=7giu 提取码: 7giu

大数据算法视频教程 王宏志 全37讲 哈尔滨工业大学链接: https://pan.baidu.com/s/1ZwUSo1kRIP0PVJALkE1Lvw?pwd=kpwm 提取码: kpwm

参考教材链接: https://pan.baidu.com/s/1yXfz8qfrXmHRlOmevmIYDg?pwd=5dbp 提取码: 5dbp