Nuevos cursos online gratuitos de la Universidad de Stanford
18 September 2008 – 9:30 | por Sergio
La Universidad de Stanford ha lanzado recientemente una colección de 10 cursos online totalmente gratuitos y descargables directamente desde su página web sobre diferentes áreas de Ciencia de la Computación e Ingeniería Electrónica.
Cada curso incluye lecturas (vídeo y transcripciones), programas, trabajos, ejercicios y exámenes y, además, no es necesario registrarse para poder acceder a ellos. Otra ventaja que tienen estos cursos es que se puede entrar en contacto con otros alumnos que estén realizando el mismo curso, aunque no con un profesor.
Los 10 cursos se dividen en tres categorías: Introducción a la Ciencia de la Computación, Inteligencia Artificial y Sistemas Lineares y Optimización.
- Ciencia de la Computación:
- Metodología de la Programación: el temario está enfocado en la introducción a la Ingeniería de Software y sus principios: diseño orientado a objetos, descomposición, encapsulación, abstracción y testeo. Se utilizará Java.
- Abstracciones en la Programación: se tratan temas sobre la abstracción de datos y modularidad. Se estudiarán los principios de la programación orientada a objetos (POO), estructuras de datos fundamentales, etc. Se utilizará C++.
- Paradigmas de la Programación: administración avanzada de memoria en C y C++, paradigmas funcionales (se usará LISP), programación concurrente (se usará C y C++), etc. Se verán otros lenguajes modernos de programación como Python, Objective C y C#.
- Inteligencia Artificial:
- Introducción a la Robótica.
- Procesamiento de Lenguajes Naturales (NLP): introducción a los conceptos fundamentales e ideas del NLP.
- Aprendizaje en las Máquinas: aprendizaje supervisado (aprendizaje generativo/discriminativo, aprendizaje paramétrico/no paramétrico, redes neuronales, etc.), aprendizaje no supervisado (clustering, métodos del kernell, etc.), teoría del aprendizaje, etc.
- Sistemas Lineares y Optimización:
- La Transformada de Fourier y sus aplicaciones: series de Fourier, Delta de Dirac, algoritmo FFT, etc.
- Introducción a los Sistemas Lineares Dinámicos.
- Optimización Convexa I.
- Optimización Convexa II.
Visto en Moue Magazine.
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Etiquetas: cursos, educación, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Informática, Recursos, robótica, Universidad de Stanford
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