برنامه نویس رایانه ای که به معنای واقعی کلمه Bug- Grace Hopper را یافت

گریس هاپر دانشمند مشهور رایانه آمریکایی بود که تلاشش برنامه نویسی رایانه را برای مردم عادی به ارمغان آورد.

گزارش اشکال. منبع-ویکی پدیا

دانشمندان کامپیوتر به کامپیوتر خود نگاه کردند و احساس کردند در کامپیوتر آنها مشکلی وجود دارد محاسبه آنها تصمیم گرفتند کامپیوتر را باز کنند و خودشان ببینند. چی…

ARTICLE

ARTICLE

خط چشم انداز رایانه ای ، قسمت 3: پیش پردازش تصویر

از آموزش عمیق برای سیستم های بینایی توسط محمد الجندی

قسمت 1 را ملاحظه فرمایید معرفی خط لوله بینایی رایانه و قسمت 2 برای مرور کلی تصاویر ورودی. فقط کافی است fccelgendy را در جعبه کد تخفیف در هنگام پرداخت در manning.com وارد کنید. __________________________________________________________________

پیش پردازش تصویر

پردازش تصویر چیست؟

در پروژه های یادگیری ماشین به طور کلی ، معمولاً مراحل پیش پردازش یا تمیز کردن داده ها را طی می کنید. به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین ، قبل از ساختن مدل یادگیری خود ، مقدار زیادی از زمان خود را صرف نظافت و آماده سازی داده ها می کنید. هدف از این مرحله آماده سازی داده های شما برای مدل ML است تا تجزیه و تحلیل و پردازش محاسباتی را آسان تر کند ، همانطور که در مورد تصاویر است. بر اساس مشکلی که برطرف می کنید و مجموعه داده ای که در دست دارید ، قبل از اینکه تصاویر خود را با مدل ML تغذیه کنید ، ماساژ داده ها مورد نیاز است.

پردازش تصویر می تواند کارهای ساده ای مانند تغییر اندازه تصویر باشد. به منظور تغذیه مجموعه داده ای از تصاویر به یک شبکه متحرک ، همه آنها باید یک اندازه باشند. سایر کارهای پردازشی مانند تغییر هندسی و رنگ یا تبدیل رنگ به مقیاس خاکستری و موارد دیگر انجام می شود.

چرا پیش پردازش تصویر؟

داده های به دست آمده معمولاً نامرتب هستند و از منابع مختلف به دست می آیند. برای تغذیه آنها با مدل ML (یا شبکه عصبی) ، آنها باید استاندارد و تمیز شوند. بیشتر اوقات ، پیش پردازش برای انجام مراحلی استفاده می شود که پیچیدگی را کاهش داده و دقت الگوریتم کاربردی را افزایش می دهد. ما نمی توانیم یک الگوریتم منحصر به فرد برای هر شرایطی که تصویر در آن گرفته شده است بنویسیم ، بنابراین ، وقتی تصویری را بدست می آوریم ، تمایل داریم آن را به شکلی تبدیل کنیم که به یک الگوریتم کلی اجازه می دهد آن را حل کند.

< p> تکنیک های پیش پردازش داده ها ممکن است شامل موارد زیر باشد:

برای کاهش پیچیدگی محاسبات ، تصاویر رنگی را به مقیاس خاکستری تبدیل کنید: در برخی مشکلات ، از دست دادن اطلاعات غیر ضروری تصاویر برای کاهش فضا یا پیچیدگی محاسباتی مفید خواهد بود.

برای مثال ، تبدیل تصاویر رنگی خود به تصاویر مقیاس خاکستری. این به این دلیل است که در بسیاری از اشیاء ، رنگ برای تشخیص و تفسیر یک تصویر ضروری نیست. مقیاس خاکستری می تواند به اندازه کافی برای تشخیص اجسام خاص خوب باشد. از آنجا که تصاویر رنگی حاوی اطلاعات بیشتری نسبت به تصاویر سیاه و سفید هستند ، می توانند پیچیدگی های غیر ضروری را افزایش دهند و فضای بیشتری را در حافظه اشغال کنند (به یاد داشته باشید که چگونه تصاویر رنگی در سه کانال نمایش داده می شوند ، به این معنی که تبدیل آن به مقیاس خاکستری تعداد پیکسل های مورد نیاز را کاهش می دهد. پردازش شود).

در مثال بالا ، نحوه مشاهده الگوهای موجود در از روشنایی و تاریکی یک جسم (شدت) می توان برای تعریف شکل و ویژگی های بسیاری از اجسام استفاده کرد. در برنامه های دیگر ، رنگ برای تعیین اشیاء خاص مهم است. مانند تشخیص سرطان پوست که بستگی زیادی به رنگ پوست دارد (بثورات قرمز). تعدادی برنامه کاربردی وجود دارد که رنگ آنها بسیار مهم است. به عنوان مثال ، ایجاد یک سیستم تشخیصی برای شناسایی بثورات قرمز پوستی در تصاویر پزشکی. این سیستمبه شدت به رنگ قرمز در پوست وابسته است. حذف رنگ ها از روی تصویر حل این مشکل را دشوارتر می کند. به طور کلی ، تصاویر رنگی در بسیاری از کاربردهای پزشکی اطلاعات بسیار مفیدی ارائه می دهند.

مثال دیگری از اهمیت رنگ در تصاویر ، برنامه های تشخیص خط در اتومبیل های خودران است. جایی که خودرو باید تفاوت بین خطوط زرد و سفید را تشخیص دهد زیرا با آنها متفاوت رفتار می شود. تصاویر مقیاس خاکستری اطلاعات کافی برای تمایز بین خطوط زرد و سفید ارائه نمی دهند.

شکل 2

قاعده کلی برای تشخیص اهمیت رنگها در مشکل شما این است که به تصویر انسان نگاه کنید ، اگر بتوانید شیئی را که در یک بدنبال آن هستید شناسایی کنید. تصویر خاکستری پس احتمالاً اطلاعات کافی برای تغذیه مدل خود دارید. اگر نه ، مطمئناً به اطلاعات بیشتر (رنگ) در تصاویر خود نیاز دارید. همین قانون را می توان برای اکثر تکنیک های پیش پردازش دیگر که بعداً مورد بحث قرار می گیرد ، اعمال کرد.

استانداردسازی تصاویر: یکی از محدودیت های مهمی که در برخی الگوریتم های یادگیری ماشین مانند CNN وجود دارد ، نیاز به تغییر اندازه تصاویر در مجموعه داده شما به یک بعد واحد این بدان معناست که تصاویر ما باید پیش پردازش و مقیاس بندی شوند تا عرض و ارتفاع یکسانی داشته باشند تا به الگوریتم یادگیری داده شوند.

افزایش داده ها: یکی دیگر از تکنیک های رایج پیش پردازش شامل افزایش مجموعه داده موجود با نسخه های مخرب موجود است. تصاویر. مقیاس بندی ، چرخش ها و سایر تحولات وابسته معمولی هستند. این کار برای بزرگنمایی مجموعه داده شما و در معرض قرار دادن شبکه عصبی در معرض تنوع گسترده ای از تصاویر شما انجام می شود. این امر باعث می شود که مدل شما هنگامی که اشیاء در هر شکل و شکلی ظاهر می شوند را تشخیص دهد. در اینجا نمونه ای از افزایش تصویر اعمال شده بر روی یک تصویر پروانه ای است:

شکل 3

سایر تکنیک ها: بسیاری از تکنیک های پیش پردازش می تواند برای آماده سازی تصاویر شما برای آموزش مدل یادگیری ماشین استفاده شود. در برخی پروژه ها ، ممکن است لازم باشد برای کاهش نویز ، رنگ پس زمینه را از تصاویر خود حذف کنید. پروژه های دیگر ممکن است نیاز داشته باشند که تصاویر خود را روشن یا تیره کنید. به طور خلاصه ، هرگونه تعدیل که باید در مجموعه داده خود اعمال کنید ، نوعی پیش پردازش محسوب می شود. و تکنیک های پردازش مناسب را بر اساس مجموعه داده موجود و مشکلی که حل می کنید انتخاب می کنید. این باعث می شود درک کنید که هنگام کار روی پروژه های خود به چه مواردی نیاز دارید.

بدون قضیه ناهار رایگان

این اصطلاحی است که دیوید ولپرت در مقاله خود "بدون رایگان قضایای ناهار برای بهینه سازی ”. اغلب هنگام کار بر روی پروژه های ML این اصطلاح را خواهید شنید. این بدان معناست که هیچ دستورالعمل تجویز شده ای مناسب همه مدل ها وجود ندارد. هنگام کار بر روی پروژه های ML ، شما باید انتخاب های زیادی مانند ایجاد معماری شبکه عصبی ، تنظیم پارامترها و همچنین استفاده از تکنیک های مناسب پردازش داده ها را انجام دهید. از هیچ ناهار رایگان برای بیان این مطلب استفاده نمی شود که اگرچه برخی قوانین کلی برای مقابله با برخی مشکلات وجود دارد ، اما هیچ دستورالعملی وجود ندارد که از قبل تضمین شده باشد که در همه شرایط خوب کار می کند. ما باید مفروضات خاصی داشته باشیمدر مورد مجموعه داده و مشکلی که ما سعی در حل آن داریم. برای برخی از مجموعه های داده بهتر است تصاویر رنگی را به مقیاس خاکستری تبدیل کنید ، در حالی که برای مجموعه های دیگر داده ها ممکن است نیاز به حفظ یا تنظیم تصاویر رنگی داشته باشید.

خبر خوب این است که برخلاف یادگیری ماشین سنتی ، الگوریتم های یادگیری عمیق به حداقل نیاز دارند پردازش داده ها به این دلیل است که ، همانطور که در چند صفحه بعدی مشاهده خواهید کرد ، شبکه های عصبی بیشترین کار را در پردازش تصویر و استخراج ویژگی ها انجام می دهند.

فعلا این همه است. قسمت 4 را ملاحظه فرمایید ، اگر علاقمند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد کتاب هستید ، آن را در liveBook اینجا ببینید و این اسلاید را مشاهده کنید.

ابتدا در https: //freecontent.manning منتشر شده است. com.

مدارس KIPP به اتفاق آرا دوره های Code.org را برای علوم کامپیوتر انتخاب می کنند

تصاویر دانش آموزان ارائه شده توسط مدارس KIPP

از سال تحصیلی 2019-2020 ، مدارس KIPP علوم رایانه را برای برنامه های درسی 8 تا 12 در برنامه درسی خود قرار خواهند داد و هیئت متخصصان آنها به اتفاق آراء CS.org و CS Code.org را انتخاب کرده اند اصول به عنوان دوره های توصیه شده آنها.

این توصیه در ارتباط با آخرین اهداف اعلام شده دبیرستان بنیاد KIPP برای علوم رایانه است ، که شامل این است که دانش آموزان حداقل دو سال آموزش علوم کامپیوتر را قبل از فارغ التحصیلی به پایان برسانند و همه آنها را ارائه دهند. دانش آموزان دبیرستانی با امکان شرکت در AP Computer Science A ، و همه دبیرستان های آنها در آزمون سراسری AP AP Principles یا بیش از 70 درصد از میانگین ملی قبولی در امتحانات.

تصاویر ارائه شده توسط مدارس KIPP

انتخاب برنامه درسی علوم رایانه فرایندی بود که در پاییز سال 2017 آغاز شد ، زمانی که Code.org شروع به ارائه دوره CS Discoveries ما برای بررسی کمیته ای از معلمان و رهبران بیش از 15 منطقه KIPP کرد. پس از یک فرآیند انتخاب آزمایشی و دقیق که شامل متخصصان درسی و برنامه درسی علوم رایانه بود ، دوره های Code.org CS Discoveries و AP CS Principles به اتفاق آرا بر اساس سایر معیارهای موضوعی مشابه بر اساس سه معیار اصلی انتخاب شدند: طراحی برنامه درسی ، پشتیبانی معلم و پایداری.

«اکتشافات علوم رایانه چنین برنامه شگفت انگیزی است. برنامه درسی و آموزش از Code.org درجه یک بود. دانش آموزان از ابزارهای ارائه شده (به صورت رایگان) توسط برنامه درسی مانند Web Lab ، App Lab و Game Lab لذت می برند و آنها با انجام ، که بسیار قدرتمند است ، یاد می گیرند. نامزدی مسئله ای نیست! » - امیلی مک گرات ، KIPP نیواورلئان

در حالی که ما مفتخریم که انتخاب شده و مفتخریم که به دلیل برنامه درسی با کیفیت و یادگیری حرفه ای شناخته شده ایم ، آنچه مهمتر است این است که چگونه این توصیه ها و اهداف به افزایش تعداد مدارس و تنوع دانش آموزانی که به علوم رایانه دسترسی دارند. بر اساس داده های مدارس KIPP ، 95 students از دانش آموزان آنها ، تقریباً 91000 دانش آموز ، یا آفریقایی آمریکایی یا لاتین هستند ، که هر دو به طور سنتی در علوم کامپیوتر کم نماینده هستند.

برگرفته از https://www.kipp.org/

در Code.org ما از پذیرایی که در بین ما دریافت کرده ایم ، فروتن هستیم. معلمان KIPP پس از اجرای CS Discoveries برای سال آزمایشی 2018–2019 ، 100٪ از معلمان KIPP موافقت کردند که انتخاب دوره درسی CS.org Code.org یک انتخاب خوب است و وقتی از آنها خواسته شد که میزان یادگیری و پیاده سازی برنامه را ارزیابی کنند ، معلمان به آن رای دادند 9.6 از 10.

"شبکه ما از معلمان CS بسیار بیشتر از توانایی نه تنها آموزش دوره CS ، بلکه ایجاد یک برنامه CS جامد که پس از این آموزش در مدرسه آنها پیشرفت کند ، اطمینان بیشتری دارند. من بسیار آموختم و فرصتهای زیادی برای یادگیری و توسعه از دیگران داشتم ، و این در تقویت برنامه های CS ما مفید خواهد بود. دانش آموزان ما سزاوار بهترین فرصت ها برای زندگی پر از انتخاب هستند و این فرصت یکی از بهترین فرصت هایی است که می توانیم در حال حاضر به آنها ارائه دهیم. " - جورج رامیرز ، KIPP آستین

در Code.org ، ما همیشه دوره های آموزشی و برنامه یادگیری حرفه ای خود را با ایجاد یک جامعه و گوش دادن به معلمان بهبود می بخشیم تابا نیازهای کلاس درس و دانش آموزان مطابقت دارد. و برای اطمینان از دسترسی همه جانبه به برنامه درسی و ابزارهای ما ، آنها مبتنی بر وب هستند ، همه پلتفرم هستند و استفاده از آنها برای همیشه رایگان خواهد بود ، به این معنی که مدارس و بنیادهای بیشتری مانند مدارس KIPP می توانند برنامه درسی علوم کامپیوتر با کیفیت بالا را به یک اولویت امکان پذیر تبدیل کنند. < /p>

درباره دوره های ما بیشتر بیاموزید و از کارگاههای توسعه حرفه ای ما استفاده کنید تا علوم رایانه را امروز به مدرسه خود ببرید.

Carina Box، Code.org

به زنانی که مشتاق تحصیل علوم رایانه یا مهندسی برق هستند

تشویق برای مقابله با تبعیض جنسیتی

مشتاق کارآفرینان فناوری در Y Combinator

وقتی نامه سوزان ووچیچی را به Fortune در مورد اینکه چگونه تبعیض جنسیتی در فناوری فراگیر است دیدم ، با تمام وجود موافقت کردم. وقتی خواندم که تبعیض چقدر او را آزار می دهد ، با این حال متاثر شدم که چقدر واکنش احساسی من متفاوت است. من به شما می گویم که تبعیض چه احساسی در من ایجاد می کند.

در کالج ، من علوم کامپیوتر و مهندسی برق را مطالعه کردم ، جایی که نسبت زنان به مردان در هر دو گرایش در حدود 25/75 بود. در مقطع دبیرستان ، مهندسی برق را مطالعه کردم ، جایی که نسبت آن بیشتر کاهش یافت ، به 95/5. من در شرکت های تحت سلطه مردان از جمله گوگل ، مایکروسافت و استارت آپ های پشتیبانی شده Y-Combinator کار کردم. من که 10 سال در صنعت فناوری کار کرده ام ، قسمت های متعددی از تبعیض جنسیتی و آزار جنسی را تجربه کرده ام. یکی از آنها مدیرعامل یک شرکت تجهیزات پزشکی بود ، بگذارید او را دکتر شولتز (نه نام اصلی او) صدا کنیم.

یک روز ، دکتر شولتز ایده ای برای یک دستگاه پزشکی داشت و ما با یکدیگر موافقت کردیم. برای صبحانه برای بحث در مورد آن هنگام صرف صبحانه ، دکتر شولتز ایده خود را مطرح کرد و سعی کرد مرا متقاعد کند که بنیانگذار او هستم. اکراه داشتم. او می گوید:

«تیا ، در این کار با من همراه باش. کامل می شدی شما جوان قوس خواهید بود و من جادوگر شهر اوز. " " نه متشکرم ، من نمی خواهم در خطر سوزانده شوم. " من می گویم. "خوب ، اجازه دهید ابتدا برنامه تجاری خود را به شما نشان دهم." او می گوید.

ما توافق کردیم که جمعه بعد برای شام دوباره ملاقات کنیم تا او بتواند برنامه کاری خود را به من نشان دهد.

هنگام شام ، ما با یکدیگر بیشتر آشنا شدیم. خانواده های ما همسر دکتر شولتز یک مدیر غیرانتفاعی مشهور در این منطقه اداره می کرد. پسرش در ییل زیست شناسی خواند و در بهار فارغ التحصیل شد. در نیمه راه شام ​​، پرسیدم:

"پس کی می خواهم این طرح تجاری را ببینم؟" "این در خانه من است. ما می توانیم بعد از شام به آنجا برویم و من ارائه را به شما نشان خواهم داد. خوبه؟" او گفت: دکتر شولتز پیشنهاد داد.

هر دو می نشینیم. سپس ، دکتر شولتز دستش را دراز کرد و دستش را دور من گذاشت.

"آیا این بخشی از برنامه تجاری شما است؟" من پرسیدم. "نه ، من فقط کنجکاو هستم که این چه احساسی برای شما دارد." او گفت. گفتم "عجیب است" گفتم. "هی ، می خواهی مرا ببوسی؟ درست همین جا." او در حالی که به سمت لب هایش اشاره می کند می گوید. "نه." "چرا که نه؟" پرسید. "چون زن داری!" من می گویم. "اوه او را فراموش کن. هیچ عشقی بین ما وجود ندارد. " او می گوید. "من می خواهم طرح تجاری شما را ببینم." من به شدت می گویم. "اوه ، در طبقه بالا ، در دفتر من است. بریم طبقه بالا؟ " " نه "، من می گویم ،" من به خانه می روم. " " آیا به شما خوش نمی گذرد؟ " او پرسید. "جالب بود اما عجیب می شود. بعلاوه دیر است و من خوابم می آید. " تقریباساعت 9 شب. "بیا ، کمی بیشتر بمان. من همین حالا طرح کسب و کار را به شما نشان خواهم داد. " " چرا طرح کسب و کار را برای من ایمیل نمی کنید. " وقتی بیرون آمدم گفتم

وقتی به خانه رسیدم ، یک ایمیل بازشو از طرف دکتر شولتز در تلفنم مشاهده کردم که برنامه تجاری آن پیوست شده بود.

روز بعد ، من آنچه را که برای همکارم سارا که دکتر شولتز را می شناخت می دید ، بازگو کردم. او خشمگین شد. چه احساسی داری؟ " او فریاد زد: "آسیبی ندیده ام. حالم خوبه." گفتم. «تیا! به این میگن آزار جنسی! " او گریه کرد. اما وقتی کسی که به او اهمیت نمی دهم باعث پیشرفت جنسی من می شود ، احساس ناراحتی نمی کنم. عجیب است ، اما آزاردهنده نیست. " من گفتم.

در طول 10 سال کار من در زمینه فناوری ، همکارانم چشمان منفور خود ، چشمان آسانسور ، چشمان منشی شان را که باید اینجا باشند ، به من داده اند. -چشمان آسیایی آنها درباره من صحبت کرده اند ، اصلاً با من صحبت نکرده اند ، مثل بچه های مهد کودک با من صحبت کرده اند و غیره. برای من خوب است که مردم آنچه را که فکر می کنند فکر کنند. زیرا ، صادقانه بگویم ، من چیزی را که آنها فکر می کنند نمی کنم. اما اگر کسی از مرز من عبور کرد ، من به او می گویم که از آن عقب نشینی کند.

وقتی این موقعیت ها بوجود می آیند ، من دلسرد نمی شوم و برای خودم دفاع می کنم. من به دلیل تبعیض تکنولوژی را رها نکردم. در عوض ، تبعیض به تمایل من برای حمایت از زنان در زمینه فناوری دامن زد.

من و دوستان شرکت هایی تاسیس کردیم (Totum ، السا ،…) که همه را تشویق می کند تا با یکدیگر همکاری کنند و تفاوت های فرهنگی و جنسیتی را منع کنند. ما تیمی از هزاره ها هستیم و قصد داریم محیطی متفاوت برای نسل خود و نسل های بعد ایجاد کنیم.

پاسخ سوزان ووچیچی ، مدیرعامل YouTube به یادداشت جنجالی ضد تنوع گوگل را بخوانید. دیروز پس از خواندن خبر ، دخترم از من سالی پرسید. "مامان ، آیا این درست است که دلایل بیولوژیکی وجود دارد ... fortune.com

شولتز تبعیض

8 بهترین دوره علوم کامپیوتر برای مبتدیان برای یادگیری آنلاین در سال 2021

اینها بهترین دوره های آنلاین برای یادگیری اصول علوم کامپیوتر از ابتدا از Udemy ، Coursera ، edX و غیره است ، برای هر کسی که برنامه نویسی و نرم افزار را یاد می گیرد. توسعه.

سلام دوستان ، اگر می خواهید اصول علوم کامپیوتر را بیاموزید و به دنبال بهترین منابع مانند دوره ها و کتابهای آنلاین باشید ، به مکان مناسب آمده اید. پیشتر ، من بهترین دوره ها را برای یادگیری ساختار داده و الگوریتم ها به اشتراک گذاشتم و در این مقاله ، من قصد دارم بهترین دوره ها را برای یادگیری اصول علوم کامپیوتر و برنامه نویسی به اشتراک بگذارم.

این بهترین دوره های آنلاین مبتدی است می توانید برای یادگیری اصول علوم کامپیوتر عضو شوید. آنها توسط متخصصان ایجاد شده اند و مورد اعتماد هزاران نفر از افرادی هستند که قبلاً در پلتفرم هایی مانند Udemy ، Coursera ، Pluralsight ، Educative و edX به این دوره ها پیوسته اند. اصول علمی برای ارتقای شغلی شما.

در صنعت علوم کامپیوتر ، کارمند باید مهارت های زیادی برای رقابت در این صنعت داشته باشد. محبوبیت زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و جاوا سال به سال افزایش می یابد و پیشرفت های جدیدی در صنایع مانند شبکه ، امنیت ، اینترنت اشیاء و غیره ایجاد می شود. علوم کامپیوتر مطالعه هر چیزی است که به کامپیوتر و محاسبات و همچنین الگوریتم ها ، ریاضیات ، زبان برنامه نویسی ، فناوری اطلاعات ، توسعه سخت افزار ، نرم افزار و موارد دیگر مربوط باشد. همه جا از رایانه گرفته تا تلفن و دستگاه های هوشمند مانند دوربین و قفل درب های هوشمند وجود دارد. اکثر افرادی که می خواهند علوم رایانه ای بیاموزند به فکر پیوستن به کالج هستند و سالها و هزاران دلار هزینه می کنند اما در واقع شما به همه اینها نیاز ندارید زیرا در دنیای امروز بسیاری از دوره های آنلاین به شما این صنعت را آموزش می دهند و اگر علاقه مند به یادگیری بیشتر هستید در مورد آن دوره ها ، سپس در جستجوی بهترین دوره ها برای یادگیری علوم کامپیوتر باشید.

اگر شما یک توسعه دهنده خودآموخته هستید یا مبتدی هستید که اصول علوم رایانه را یاد بگیرید ، می تواند به شما در افزایش دانش و توسعه بهتر شما کمک کند. .

8 بهترین دوره علوم کامپیوتر برای مبتدیان برای یادگیری آنلاین در سال 2021

بدون اتلاف وقت بیشتر ، در اینجا لیستی از بهترین دوره های علوم کامپیوتر برای مبتدیان برای یادگیری کامپیوتر آمده است. مبانی علم ، ساختار داده ها ، مبانی شبکه و سایر موارد مهمی که معمولاً در همکاران مهندس و برنامه های درجه کامپیوتر می آموزید.

1. مقدمه CS50 در علوم کامپیوتر [edx + هاروارد]

این دوره علوم کامپیوتر که توسط دانشگاه هاروارد از طریق پلت فرم edX ارائه می شود ، احتمالاً بهترین و مشهورترین دوره آنلاین است که به شما پایه و اساس این علم و برخی زبان های برنامه نویسی را آموزش می دهد. توسعه وب و مهمترین چیز تفکر محاسباتی و نحوه حل مشکلات و تفکر همانند رایانه است.

این دوره به شما علوم کامپیوتر و برنامه نویسی و همچنین نحوه تفکر مانند کامپیوتر و حل مشکلات برنامه نویسی را آموزش می دهد. همچنین می توانید از برخی مفاهیم مانند امنیت ، توسعه وب و یادگیری بسیاری از زبانها مانند Python ، C ، SQL برای پایگاه های داده ، HTML/CSS وجاوا اسکریپت.

در نهایت ، شما یک پروژه با استفاده از آموخته های خود در این دوره ایجاد کرده و قبل از فارغ التحصیلی از این دوره به همتایان خود ارائه می دهید و گواهینامه می گیرید. اگر فقط می خواهید علوم کامپیوتر را با گواهینامه یاد بگیرید ، می توانید به صورت رایگان به این دوره بپیوندید.

این پیوند برای پیوستن به این دوره - CS50's Introduction to Computer Science

3. مقدمه ای بر علوم کامپیوتر و برنامه نویسی [Coursera]

این تخصص Coursera یکی از مفیدترین دوره ها برای یادگیری اصول اولیه علوم کامپیوتر و همچنین ریاضیات پشت رایانه ها و یادگیری حل مسائل و زبان جاوا اسکریپت است. که می تواند در بسیاری از صنایع مورد استفاده قرار گیرد. این تخصص توسط دانشگاه لندن ارائه می شود و کاملاً آنلاین است. 3 دوره آنلاین در این تخصص وجود دارد که در زیر نشان داده شده است: > این دوره با مقدمه ای بر برنامه نویسی کامپیوتر شروع می شود و برنامه های گرافیکی و تعاملی دو بعدی را با استفاده از جاوا اسکریپت می نویسد.

سپس با یادگیری نحوه کار کامپیوترها و اصول اولیه ای که می توانید در هر نرم افزار یا سیستم رایانه ای به کار بگیرید ، یاد خواهید گرفت. به در نهایت ، شما ریاضیات علوم رایانه مورد نیاز در این صنعت را خواهید آموخت.

در مورد اثبات اجتماعی ، بیش از 36 درصد از افرادی که این دوره را گذرانده اند ، پس از اتمام این تخصص ، حرفه جدیدی را آغاز کرده اند. و بیش از 25٪ حقوق یا ارتقا دریافت کرده اند.

این پیوند برای پیوستن به این برنامه است- مقدمه ای بر علوم کامپیوتر و برنامه نویسی

به هر حال ، اگر قصد دارید به چندین دوره یا تخصص Coursera بپیوندید ، در نظر بگیرید که اشتراک Coursera Plus را برای شما فراهم می کند. دسترسی نامحدود به محبوب ترین دوره ها ، تخصص ، گواهینامه حرفه ای و پروژه های هدایت شده. هزینه آن حدود 399 دلار در سال است ، اما با دریافت گواهینامه های نامحدود کاملاً ارزش پول شما را دارد.

Coursera Plus | دسترسی نامحدود به 3000+ دوره آنلاین با Coursera Plus روی اهداف حرفه ای خود سرمایه گذاری کنید. دسترسی نامحدود به بیش از 90٪ دوره ها ، پروژه های هدایت شده ... coursera.com

2. علوم کامپیوتر 101: تسلط بر نظریه پشت برنامه نویسی

قبل از ورود عمیق به صنعت برنامه نویسی و علوم رایانه ، باید نظریه ای را پشت سر بگذارید که مانند نحوه کار رایانه ها و خواندن داده ها و همچنین نحوه تفکر رایانه ها است ، و اگر علاقمند به یادگیری این موضوع هستید ، پیوستن به این دوره در زمینه علوم کامپیوتر را در نظر بگیرید. این یکی از بهترین دوره های Udemy برای یادگیری علوم کامپیوتر برای مبتدیان است و این دوره 10 ساعته اصول علوم کامپیوتر ، ساختار داده ها و الگوریتم ها را به شیوه ای سرگرم کننده و جذاب به شما آموزش می دهد.

شروع با یادگیری سیستم دودویی و سپس حرکت برای تجزیه و تحلیل الگوریتم ها و همچنین آرایه ها و نحوه ذخیره داده ها. سپس به گره ها و اهمیت آنها ، لیست های پیوندی ، پشته های پیاده سازی شده ، الگوریتم های مختلف ذخیره سازی ، درختان ، درختان جستجوی دودویی و موارد دیگر در یک دوره می پردازیم.

این یکی از محبوب ترین دوره های علوم کامپیوتر در Udemy با بیش از 16000 دانشجو قبلاً پیوسته است و به طور متوسط ​​4.5 مرور نیز آن را به بالاترین رتبه درس علوم کامپیوتر در Udemy تبدیل می کند.

این پیوند برای پیوستن به این دوره است-علوم کامپیوتر 101

< img src = "https://cdn-images-1.medium.com/max/426/0*ggMDfJcY8yC6ctFZ.jpg">

4. مقدمه ای بر علوم کامپیوتر[Udemy]

یک دوره عالی دیگر برای آموزش علوم رایانه با تجربه قبلی مورد نیاز است و به شما یک درک اولیه از این صنعت و همچنین برخی از مهارت های برنامه نویسی و موارد دیگر می دهد تا بتوانید مروری بر علوم کامپیوتر داشته باشید تصمیم بگیرید که آیا می خواهید در این صنعت حرفه ای داشته باشید یا خیر. شروع با معرفی علوم کامپیوتر مانند تاریخ و مرور سخت افزار و نرم افزار ، سپس حرکت به زبان های برنامه نویسی و همچنین ساختار داده ها و الگوریتم ها. سپس انتقال سخت افزار و طراحی علوم رایانه و همچنین پایگاه داده و توسعه وب.

پیوند پیوستن به این دوره- مقدمه ای بر علوم کامپیوتر

5. برنامه نویسی چیست [دوره Pluralsight]

برنامه نویسی بخش مهمی از علوم کامپیوتر است و بیشترین فراگیری علوم کامپیوتر برای تبدیل شدن به یک برنامه نویس یا توسعه دهنده است. اگر می خواهید برنامه نویسی را از ابتدا یاد بگیرید ، این دوره Pluralsight بهترین منبع برای شروع است.

این دوره به شما می آموزد که برنامه نویسی چیست ، چگونه می توان برنامه کامپیوتری نوشت ، چگونه یک برنامه کامپیوتری کار می کند ، قوانین برنامه نویسی ، تایپ داده ها ، حلقه ها ، دستورات کنترل ، توابع ، بازگشت و بسیاری دیگر از مبانی برنامه نویسی به شیوه ای مستقل از زبان. ، پایتون ، سوئیفت یا جاوا اسکریپت ، که این دوره را واقعاً منبعی عالی برای افراد غیر فنی یا مبتدیانی که می خواهند با برنامه نویسی و برنامه نویسی شروع کنند ، می کند.

این پیوند برای پیوستن به این دوره است-چیست برنامه نویسی

به هر حال ، شما به Pluralsight نیاز دارید عضویت در این دوره که هزینه آن حدود 29 دلار در ماه است اما به جدیدترین فناوری 7000+ دوره آنلاین آنها دسترسی دارد. همچنین می توانید با استفاده از دوره آزمایشی 10 روزه Pluralsight به صورت رایگان به این دوره بپیوندید تا این دوره را به صورت رایگان مشاهده کنید.

برای افراد مأموریت Pluralsight همیشه این بوده است که زمینه بازی با فناوری را یکسان کند. صرف نظر از آنچه می خواهید یاد بگیرید یا… pluralsight.pxf.io

6. CS101 Bootcamp [بهترین دوره Udemy]

اگر هیچ سابقه فنی در علوم کامپیوتر و همچنین زبان های برنامه نویسی ندارید ، ممکن است پیوستن به این دوره را در نظر بگیرید که به شما در یادگیری برخی مفاهیم علوم کامپیوتر و برخی از زبان های برنامه نویسی کمک می کند. ببینید چه زبانی برای شما بهتر خواهد بود؟

با معرفی علوم کامپیوتر مانند سخت افزار و نرم افزار شروع به توسعه وب کرده و برخی از زبانهای HTML و CSS را برای ایجاد وب سایتهای ساده بیاموزید.

< p> سپس به جاوا و پایتون بروید و چند برنامه ساده ایجاد کنید و همچنین فن آوری های پایگاه داده مانند SQL و NoSQL و سرورهای وب را بیاموزید. سرانجام برنامه های کاربردی تلفن همراه و رایانش ابری را بیاموزید.

این پیوند برای پیوستن به این دوره است-CS101 Bootcamp

7. سیستم عامل ها از ابتدا - قسمت 1 [دوره Udemy]

سیستم عامل یکی از مهمترین چیزهایی است که باید در علوم کامپیوتر بدانید ، این نه تنها پیچیده ترین نرم افزاری است که تا کنون ایجاد شده است بلکه همچنین نحوه عملکرد شما را نیز می داند. کار سیستم برای هر دانشمند کامپیوتر ، مهندس فناوری اطلاعات ، یا توسعه دهنده نرم افزار اجباری است.

این یک دوره عالی برای یادگیری سیستم عامل ها در Udemy است. طراحی شده است تا به شما مهارت های سیستم عامل مورد نیاز برای شکستن را ارائه دهدس questionsالات مصاحبه در مورد سیستم عامل در شرکت های درجه یک.

این دوره همچنین برخی از بهترین سیستم عامل ها را دنبال می کند که شبیه Vignesh است ، مدرس این دوره از مفاهیم سیستم عامل توسط گالوین استفاده کرده است. این یک کتاب درسی عالی است. شما می توانید آن را دنبال کنید.

اما او همچنین به بسیاری از کتابهای درسی دیگر مانند تانن باوم ، ویلیام استالینگز و غیره مراجعه کرده است. بنابراین این به شما بستگی دارد که از کدام کتاب درسی راحت هستید اما از یک کتاب استاندارد نویسنده پیروی می کنید. من

در پایان دوره ، شما مفاهیم سیستم عامل را به خوبی درک خواهید کرد و قادر خواهید بود با هر موضوعی در علوم کامپیوتر شروع کنید.

پیوند پیوستن به این دوره در اینجا آمده است -سیستم عامل ها از ابتدا

8. سیستم های شماره برای دانشمندان کامپیوتر [آموزشی]

چه شما یک برنامه نویس خودآموخته باشید ، چه یک فارغ التحصیل bootcamp ، یا یک فارغ التحصیل CS ، برای درک اصول علوم کامپیوتر باید حرفی زد.

یکی از این مبانی سیستم اعداد است. می دانید ، مواردی مانند اعشاری و دودویی.

آگاهی از سیستم اعداد دو مزیت به شما می دهد: الف) درک عمیق تری از رایانه ها خواهید داشت ، ب) به شما کمک می کند تا بهتر بنویسید ، کد کارآمدتر.

اگر قصد کار با رایانه را دارید ، بهتر است نحوه عملکرد آنها را در سطح بالا و سطح پایین بیاموزید. با انجام این کار ، خواهید آموخت که چگونه منابع رایانه خود را بهینه کنید و نحوه حل بهتر مشکلات را بیاموزید.

به طور کلی ، سیستم اعداد یکی از ستون های اصلی تشکیل دهنده کامپیوتر است و نحوه کار با آن در حرفه شما مفید خواهد بود.

در دوره سیستم های شماره برای دانشمندان کامپیوتر ، شما سیستم های اصلی اعداد را که برای دانشمندان کامپیوتر ضروری است یاد خواهید گرفت. شما چندین سیستم اعدادی از جمله نمایش دوتایی ، هشت ضلعی و هگزادسیمال را بررسی خواهید کرد. در طول راه ، نحوه دستکاری و نمایش اعداد امضا شده و کسری را خواهید آموخت. همه آنها موضوعات مهمی برای توسعه دهندگان تازه کار هستند.

در اینجا پیوند پیوستن به این دوره-سیستم های شماره برای دانشمندان کامپیوتر

و اگر پلتفرم آموزشی و دوره های تعاملی آنها را مفید می دانید ، می توانید یک اشتراک آموزشی نیز دریافت کنید که نه تنها به این البته 210+ دوره آنها فقط در 14.9 دلار در ماه. بسیار مقرون به صرفه است و برای کسب تجربه عملی یادگیری عالی است.

آموزشی نامحدود: از منحنی جلوتر باشید ما بازخورد شما را شنیده ایم. اکنون می توانید فقط یکبار پرداخت کنید و به هر دوره ای در Educative.www.educative.io

دسترسی کامل داشته باشید. این همه بهترین دوره های آنلاین برای یادگیری اصول علوم کامپیوتر برای مبتدیان در سال 2021 است. من سعی کرده ام دوره هایی برای یادگیری اصول مختلف علوم کامپیوتر مانند سیستم های شماره ، SQL ، HTML ، و غیره. به شما علوم کامپیوتر آموزش داده و در این صنعت شگفت انگیز حرفه ای بسازید و تنها کاری که باید انجام دهید این است که دوره ای را انتخاب کرده و از همین امروز سفر خود را آغاز کنید. بنابراین منتظر چه هستید؟

سایر برنامه نویسی و کامپیوترمقالات علمی که ممکن است دوست داشته باشید

نحوه یادگیری برنامه نویسی و برنامه نویسی در سال 2021 5 دوره آنلاین برای یادگیری رایگان جاوا 10 تخصص برتر Coursera برای یادگیری پایتون 5 دوره رایگان چارچوب بهار برای توسعه دهندگان جاوا 5 دوره برای یادگیری سرویس های کوچک بهاری با Spring Boot و Cloud 5 دوره آموزشی الگوهای طراحی جاوا برای توسعه دهندگان با تجربه جاوا 5 دوره برای یادگیری داده های بزرگ و Apache Spark 5 دوره برای یادگیری توسعه وب در سال 2021 5 دوره برای یادگیری اسکریپت نویسی Shell در لینوکس 10 آموزش رایگان پایتون از Google و Microsoft 5 دوره برای یادگیری React Native در 2021 10 گواهینامه برتر Coursera برای توسعه دهندگان Python 10 دوره برای برنامه نویسی/برنامه نویسی مصاحبه های شغلی 5 دوره برای یادگیری نوشتن ایمیل برای متخصصان فناوری اطلاعات 10 دوره برتر پایتون و برنامه نویسی از Udemy

با تشکر از خواندن این مقاله تا کنون به اگر این بهترین دوره های آنلاین علوم کامپیوتر را مفید می دانید ، لطفاً آنها را با دوستان و همکاران خود به اشتراک بگذارید. اگر س questionsال یا بازخوردی دارید ، لطفاً یک یادداشت بگذارید. P. S. - اگر می خواهید حرفه برنامه نویسی خود را با استفاده از پایتون شروع کنید اما نمی توانید به این دوره ها بپیوندید و به دنبال یک دوره رایگان برای شروع یادگیری پایتون هستید ، می توانید دوره مقدماتی برنامه نویسی پایتون را در Udemy نیز بررسی کنید. این برنامه کاملاً رایگان است ، تنها کاری که باید انجام دهید ایجاد یک حساب Udemy رایگان برای ثبت نام در این دوره است.

آموزش رایگان پایتون - مقدمه ای بر برنامه نویسی پایتون آویناش جین در حال حاضر دانشجوی سال دوم در دانشگاه برکلی در رشته مهندسی برق و علوم کامپیوتر است. او… bit.ly است