Stanford University: 24 Cursos Gratuitos em IA, Ciência da Computação e muito mais!

A renomada Universidade de Stanford oferece uma ampla seleção de mais de 100 cursos gratuitos em sua plataforma online.

Entre eles, destacam-se 24 cursos nas áreas de Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Design Thinking, Jogos e Cibersegurança.

Os cursos da Stanford são ministrados em inglês e não fornecem certificado de conclusão.

No entanto, eles representam uma excelente oportunidade para expandir seus conhecimentos e aprofundar-se em tópicos relevantes.

Aproveite essa oferta acadêmica de alto nível e mergulhe em uma jornada de aprendizado enriquecedora fornecida pela Universidade de Stanford!

• Cursos Universidade de Stanford
• Algoritmos Greedy, Árvores Abrangentes Mínimas e Programação Dinâmica
• Algoritmos: Design e Análise, Parte 1
• Algoritmos: Design e Análise, Parte 2
• Aprendizagem Estatística
• Bancos de dados: bancos de dados relacionais e SQL
• Bancos de Dados: Dados Semiestruturados
• Bancos de Dados: Modelagem e Teoria
• Bancos de dados: OLAP e Recursão
• Bancos de Dados: Tópicos Avançados em SQL
• Ciência da Computação 101
• Compiladores
• Criptografia I
• Dividir e conquistar, classificar e pesquisar e algoritmos aleatórios
• Especialização em Machine Learning
• Fundamentos da Programação R
• Introdução à Estatística
• Otimização convexa
• Pesquisa de gráficos, caminhos mais curtos e estruturas de dados
• Projetando sua carreira
• Teoria do jogo
• Teoria dos Autômatos
• Teoria dos Jogos II: Aplicações Avançadas
• Visualização avançada do programa de segurança cibernética
• Universidade de Stanford
• Compromisso com a Educação
• Inscrições
• Compartilhe!

Cursos Universidade de Stanford

A Universidade de Stanford oferece uma variedade de cursos gratuitos na área de Tecnologia da Informação (TI) em sua plataforma online.

Os cursos gratuitos da Universidade de Stanford são ministrados por professores especializados e abrangem tanto conceitos teóricos quanto práticos.

Os alunos têm a oportunidade de aprender com materiais didáticos de alta qualidade, realizar exercícios práticos e participar de fóruns de discussão interativos.

Alguns dos cursos populares em TI oferecidos pela Universidade de Stanford incluem Cibersegurança, Ciência de Dados, Design Thinking, Inteligência Artificial e Jogos.

Os cursos da Stanford são ministrados na Língua Inglesa e não oferecem certificado de conclusão.

Esses cursos são uma ótima maneira de aprimorar suas habilidades técnicas, obter conhecimentos atualizados e explorar novas áreas de interesse no campo da TI. Veja a seguir os cursos ofertados.

Algoritmos Greedy, Árvores Abrangentes Mínimas e Programação Dinâmica

• Algoritmos gananciosos (escalonamento, árvores geradoras mínimas, agrupamento, códigos Huffman)
• Programação dinâmica (mochila, alinhamento de sequência, árvores de busca ótima)

Algoritmos: Design e Análise, Parte 1

• Princípios fundamentais do design de algoritmos
• Paradigma de design de divisão e conquista, com aplicativos para classificação, pesquisa e multiplicação rápidas
• Primitivos incrivelmente rápidos para computação em gráficos, como calcular informações de conectividade e caminhos mais curtos
• Como permitir que o computador “jogue moedas” pode levar a algoritmos e estruturas de dados elegantes e práticos

Algoritmos: Design e Análise, Parte 2

• Princípios fundamentais do design avançado de algoritmos
• Paradigma de design de algoritmos gulosos, com aplicativos para computar bons backbones de rede (ou seja, spanning tree) e bons códigos para compactação de dados
• Paradigma de design de algoritmo de programação dinâmica, com aplicações para roteamento na Internet e sequenciamento de fragmentos de genoma
• O que NP-completude e o famoso problema “P vs. NP” significam para o projetista de algoritmosP
• Estratégias para lidar com problemas difíceis (ou seja, NP-completos), incluindo o projeto e a análise de heurísticas
• Como os algoritmos de caminho mais curto da década de 1950 (ou seja, pré-ARPANET!) governam a maneira como o tráfego da Internet é roteado hoje
• Por que algoritmos eficientes são fundamentais para a genômica moderna
• Como ganhar um milhão de dólares em prêmios em dinheiro “apenas” resolvendo um problema de matemática

Aprendizagem Estatística

• Regressão linear e polinomial, regressão logística e análise discriminante linear
• Validação cruzada e bootstrap, seleção de modelos e métodos de regularização (cume e laço)
• Modelos não lineares, splines e modelos aditivos generalizados; métodos baseados em árvores, florestas aleatórias e reforço
• Máquinas de vetor de suporte
• Componentes principais e agrupamento (k-means e hierárquico)

Bancos de dados: bancos de dados relacionais e SQL

• Introdução aos bancos de dados relacionais e uma cobertura abrangente do SQL
• Linguagem de consulta padrão há muito aceita para sistemas de banco de dados relacionais

Bancos de Dados: Dados Semiestruturados

• Modelo XML para dados semiestruturados e autodescritivos, incluindo DTDs e alguns recursos do Esquema XML
• Modelo JSON para dados estruturados ou semiestruturados legíveis por humanos.
• Linguagem XPath para processamento de dados XML, juntamente com muitos recursos da linguagem XQuery mais avançada.
• Introdução geral à linguagem baseada em regras XSLT para consultar e transformar dados XML.

Bancos de Dados: Modelagem e Teoria

• Linguagem de consulta algébrica que fornece os fundamentos formais do SQL.
• Teoria da dependência e formas normais em bancos de dados relacionais, uma estrutura teórica bem aceita para o desenvolvimento de bons esquemas de banco de dados relacionais
• Componente de modelagem de dados da UML e descreve como os diagramas UML são convertidos em esquemas de banco de dados relacionais.

Bancos de dados: OLAP e Recursão

• Esquemas em estrela, o conceito de cubo de dados e recursos OLAP em bancos de dados relacionais, incluindo os operadores Cube e Rollup
• Padrão SQL para consultas sobre relações definidas recursivamente.

Bancos de Dados: Tópicos Avançados em SQL

• Indexação para maior desempenho e transações para controle de simultaneidade e recuperação de falhas.
• Chaves, integridade referencial e restrições de “verificação”, seguidas por uma cobertura abrangente de triggers de banco de dados.
• Como as views do banco de dados podem ser criadas, usadas e atualizadas, e apresenta técnicas padrão para autorização em bancos de dados relacionais.

Ciência da Computação 101

• A natureza dos computadores e do código, o que eles podem e não podem fazer
• Como funciona o hardware do computador: chips, cpu, memória, disco
• Jargão necessário: bits, bytes, megabytes, gigabytes
• Como funciona o software: o que é um programa, o que está “em execução”
• Como funcionam as imagens digitais
• Código de computador: loops e lógica
• Grandes ideias: abstração, lógica, bugs
• Como funcionam os dados estruturados
• Como funciona a internet: endereço IP, roteamento, ethernet, wi-fi
• Segurança do computador: vírus, trojans e senhas, nossa!
• Analógico x digital
• Mídia digital, imagens, sons, vídeo, compressão

Compiladores

• Implementação de compiladores de linguagem de programação, incluindo análise léxica, análise, tradução dirigida à sintaxe, árvores de sintaxe abstrata, tipos e verificação de tipo, linguagens intermediárias, análise de fluxo de dados, otimização de programa, código geração e sistemas de tempo de execução.

Criptografia I

• Funcionamento interno das primitivas criptográficas e como usá-las corretamente

Dividir e conquistar, classificar e pesquisar e algoritmos aleatórios

• Notação assintótica (“Big-oh”)
• Classificação e pesquisa, divisão e conquista (método mestre, multiplicação de inteiros e matrizes, par mais próximo)
• Algoritmos aleatórios (QuickSort, algoritmo de contração para cortes mínimos)

Especialização em Machine Learning

• Introdução ao aprendizado de máquina moderno, incluindo aprendizado supervisionado (regressão linear múltipla, regressão logística, redes neurais e árvores de decisão)
• Aprendizado não supervisionado (clustering, redução de dimensionalidade, sistemas de recomendação)
• Algumas das melhores práticas usadas para inovação em inteligência e aprendizado de máquina (avaliando e ajustando modelos, adotando uma abordagem centrada em dados para melhorar o desempenho e muito mais)

Fundamentos da Programação R

• Introdução ao R, desde a instalação até as funções estatísticas básicas
• Trabalhar com conjuntos de dados variáveis ​​e externos, escrever funções

Introdução à Estatística

• Análises exploratórias de dados
• Princípios-chave da amostragem e selecionar testes de significância apropriados para vários contextos
• Habilidades básicas que o prepararão para buscar tópicos mais avançados em pensamento estatístico e aprendizado de máquina

Otimização convexa

• Conjuntos convexos, funções e problemas de otimização
• Fundamentos da análise convexa; mínimos quadrados
• Programas lineares e quadráticos, programação semidefinida, minimax, volume extremo e outros problemas
• Condições de otimização, teoria da dualidade, teoremas de alternativas e aplicações
• Métodos de pontos interiores
• Aplicações para processamento de sinal, estatística e aprendizado de máquina, controle e engenharia mecânica, design de circuitos digitais e analógicos e finanças

Pesquisa de gráficos, caminhos mais curtos e estruturas de dados

• Estruturas de dados (heaps, árvores de pesquisa balanceadas, tabelas hash, filtros bloom)
• Grafos primitivos (aplicações de pesquisa em largura e profundidade, conectividade, caminhos mais curtos) e suas aplicações (desde a desduplicação até a análise de redes sociais)

Projetando sua carreira

• 5 conceitos de orientação vocacional orientados para a carreira, ilustrados por meio de vídeos e expandidos por meio de reflexões e exercícios pessoais

Teoria do jogo

• Representação de jogos e estratégias
• Forma extensiva (que os cientistas da computação chamam de árvores de jogo)
• Jogos bayesianos (modelagem de coisas como leilões)
• Jogos repetidos e estocásticos e muito mais

Teoria dos Autômatos

• Autômatos determinísticos e não determinísticos, expressões regulares e a equivalência desses mecanismos de definição de linguagem
• Propriedades de fechamento das linguagens regulares
• Lema do bombeamento para linguagens regulares — uma forma de provar que certas linguagens não são linguagens regulares.
• Gramáticas livres de contexto e suas linguagens
• Arvores de análise, propriedades de fechamento, propriedades de decisão e um lema de bombeamento para linguagens livres de contexto
• Autômato pushdown, cuja versão não determinística é equivalente em poder de definição de linguagem a gramáticas livres de contexto.
• Máquina de Turing
• Teoria dos problemas intratáveis

Teoria dos Jogos II: Aplicações Avançadas

• Escolha social
• Projeto do Mecanismo
• Mecanismos eficientes
• Leilões
• Exame final e conjunto de problemas final

Visualização avançada do programa de segurança cibernética

• Conceitos fundamentais em segurança da informação
• Aplicações práticas em segurança cibernética e estratégia executiva

Universidade de Stanford

A Universidade de Stanford é uma instituição acadêmica de renome mundial localizada na Califórnia, Estados Unidos. Fundada em 1885, Stanford é conhecida por sua excelência acadêmica, inovação e contribuições significativas para diversas áreas do conhecimento.

A universidade abrange sete escolas distintas, incluindo a Escola de Humanidades e Ciências, a Escola de Engenharia, a Escola de Medicina e a Escola de Negócios.

Essas escolas oferecem uma ampla gama de programas de graduação e pós-graduação em áreas como ciências sociais, humanidades, ciências exatas, engenharia, ciências da saúde, direito, administração e muito mais.

Compromisso com a Educação

A universidade também se destaca por seu compromisso com a educação acessível e aberta ao público. Stanford oferece uma variedade de recursos educacionais online gratuitos, incluindo cursos, palestras e materiais de estudo através de sua plataforma online.

Stanford é reconhecida por sua pesquisa de ponta e por seu ambiente de inovação. Muitos avanços tecnológicos e descobertas científicas importantes tiveram origem em pesquisas conduzidas na universidade.

Stanford tem sido um centro fundamental para o desenvolvimento de empresas de tecnologia, com muitos de seus ex-alunos fundando empresas de renome mundial, como Google, Yahoo!, Hewlett-Packard e Cisco Systems.

Essa iniciativa permite que pessoas de todo o mundo tenham acesso ao conhecimento e aprendizado de alta qualidade oferecidos pela universidade.

Créditos: Canal Hafu Go

Inscrições

As inscrições para os cursos da Universidade de Stanford devem ser feitas no próprio site da universidade.

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