[Перевод] Обучаемся самостоятельно: подборка видеокурсов по Computer Science22.11.2016 17:04

image

Содержание


  1. Введение в Computer Science
  2. Структуры данных и Алгоритмы
  3. Системное программирование
  4. Распределенные системы
  5. Базы данных
  6. Объектно-ориентированный дизайн и разработка софта
  7. Искусственный интеллект
  8. Машинное обучение
  9. Веб-разработка и интернет-технологии
  10. Concurrency
  11. Компьютерные сети
  12. Разработка мобильных приложений
  13. Математика для программистов
  14. Теория информатики и языки программирования
  15. Архитектура компьютера
  16. Безопасность
  17. Компьютерная графика
  18. Работа с изображениями и компьютерное зрение
  19. Интерфейс Человек-Компьютер
  20. Вычислительная биология
  21. Прочее


Введение в Computer Science


  • 6.00SC — Introduction to Computer Science and Programming (весна 2011) — MIT OCW
  • 6.00 — Introduction to Computer Science and Programming (осень 2008) — MIT OCW
  • 6.01SC — Introduction to Electrical Engineering and Computer Science I — MIT OCW
  • 6.001 — Structure and Interpretation of Computer Programs, MIT (Textbook)
  • CS 10 The Beauty & Joy of Computing, весна 2015 — UCBerkeley
  • CS 50 — Introduction to Computer Science, Harvard University (cs50.tv)
  • CS 61A — Structure and Interpretation of Computer Programs [Python], UC Berkeley
  • SPD1 — Systematic Program Design [Racket], University of British Columbia
  • CS 101 — Computer Science 101, Stanford University (Register free to access Videos)
  • CS E-1 Understanding Computers and the Internet, Spring 2013 — Harvard Extension School (Весна 2011)
  • CSE 142 Computer Programming I (C Programming), Autumn 200 — University of Washington
  • CS1301 Intro to computing — Gatech
  • CS 106A — Programming Methodology, Stanford University
  • CS 106B — Programming Abstractions, Stanford University
  • CS 107 — Programming Paradigms, Stanford University


Структуры данных и Алгоритмы


  • CS 61B — Data Structures, UC Berkeley
  • MOOC — Design and Analysis of Algorithms Part 1 — Prof Roughgarden — Coursera (Part 2)
  • MOOC — Algorithms Part 1 — Prof Sedgewick (Part 2)
  • COP 3530 Data Structures and Algorithms, Prof Sahni, UFL (Videos)
  • CS2: Data Structures and Algorithms — Richard Buckland — UNSW
  • 6.006 — Introduction to Algorithms, MIT OCW
  • CS 161 — Design and Analysis of Algorithms, Prof. Tim Roughgarden, Stanford University
  • CSE 373 — Analysis of Algorithms, Stony Brook — Prof Skiena
  • CS16 Introduction to Algorithms and Data Structures — Brown University
  • 6.046J — Introduction to Algorithms — Fall 2005, MIT OCW
  • 6.046 — Design and Analysis of Algorithms, Весна 2015 — MIT OCW
  • CS 473: Algorithms — University of Illinois at Urbana-Champaign
  • Programming Challenges — Prof Skiena
  • 16s-4102 — Algorithms, University of Virginia (Youtube)
  • CS 170 Algorithms — Весна 2015 — UCBerkeley
  • COP 5536 Advanced Data Structures, Prof Sahni — UFL (Videos)
  • CS 261 — A Second Course in Algorithms, Stanford University (Lectures) (Youtube)
  • CS 224 — Advanced Algorithms, Harvard University (Lecture Videos) (Youtube)
  • ECS 122A — Algorithm Design and Analysis, UC Davis
  • CSEP 521: Applied Algorithms, Winter 2013 — University of Washington (Videos)
  • CS 6150 — Advanced Algorithms (Fall 2016), University of Utah
  • ECS 222A — Graduate Level Algorithm Design and Analysis, UC Davis
  • 6.851 — Advanced Data Structures, MIT (MIT OCW)
  • 6.854 — Advanced Algorithms, MIT (Prof. Karger lectures)
  • CS264 Beyond Worst-Case Analysis, Fall 2014 — Tim Roughgarden Lecture (Youtube)
  • CS364A Algorithmic Game Theory, Fall 2013 — Tim Roughgarden Lectures
  • CS364B Advanced Mechanism Design, Winter 2014 — Tim Roughgarden Lectures
  • Algorithms — Aduni
  • Advanced Topics in Algorithms and Datastructures — SS 2005 — Universität Freiburg
  • Algorithmentheorie/Algorithms Theory — WS 2013 — Universität Freiburg (WS 2011)
  • Theory I — SS 2010 — Universität Freiburg
  • CS225 — Data Structures — University of Illinois at Urbana-Champaign


Системное программирование


  • 6.033 Computer System Engineering — MIT
  • CS24 Introduction to Computing Systems — California Institute of Technology (Весна 15 version)
  • 15–213 Introduction to Computer Systems, Fall 2015 — CMU
  • CS361 — COMPUTER SYSTEMS — UIC
  • CS124 Operating Systems — California Institute of Technology
  • Systems — Aduni
  • CS 162 — Operating Systems and Systems Programming, UC Berkeley (Lectures — YouTube)
  • CS 4414 — Operating Systems, University of Virginia
  • CSE 421/521 — Introduction to Operating Systems, SUNY University at Buffalo, NY — Весна 2016 (Lectures — YouTube)
  • CS 377 Fall 16: Operating Systems — Umass OS
  • 6.828: Operating System Engineering [Fall 2014]
  • CSEP 551 Operating Systems Autumn 2014 — University of Washington
  • CS194 Advanced Operating Systems Structures and Implementation, Весна 2013, UC Berkeley
  • CPCS 663 — Real-Time Systems: Video Material — TAMU
  • CS 251: Intermediate Software Design (C++ version)
  • CS 251 (2015): Intermediate Software Design
  • CSE 30341 — Spr 2008: Operating Systems
  • CSE 60641 — Fall 08: Graduate Operating Systems
  • 6.172 Performance Engineering of Software Systems — MIT OCW
  • Software Engineering for Self Adaptive Systems — iTunes — HPI
  • Real-Time Systems — SS 2013 — Universität Freiburg
  • System Infrastructure For Data Science — WS 2012 — Universität Freiburg


Распределенные системы


  • VU: Distributed Systems: Principles and Paradigms by Maarten van Steen (Fall 2012), Vrije Universiteit, Amsterdam
  • CS 677 Весна 16: Distributed Operating Systems — Umass OS
  • CS 436: Distributed Computer Systems — U Waterloo
  • 6.824: Distributed Systems, Весна 2015 — MIT
  • Distributed Algorithms, https://canvas.instructure.com/courses/902299
  • CS138 Distributed Computer Systems Весна 2016 — Brown University
  • CSEP 552: PMP Distributed Systems, Весна 2013 — University of Washington (Videos)
  • CSE 490H: Scalable Systems: Design, Implementation and Use of Large Scale Clusters, Autumn 2008 — University of Washington (Videos)
  • MOOC — Cloud Computing Concepts — UIUC


Базы данных


  • CS121 — Introduction to Relational Database Systems, Fall 2016 — Caltech
  • CS122 — Relational Database System Implementation, Winter 2014–2015 — Caltech
  • CS 5530 — Database Systems, Весна 2016, University of Utah
  • MOOC — Database Stanford Dbclass
  • CSEP 544, Database Management Systems, Au 2015 — University of Washington
  • CMPSC 431W Database Management Systems, Fall 2015 — PSU
  • Principles of Database Management, Bart Baesens
  • 15–721 — Database Systems, CMU (Lectures — YouTube)
  • CS 186 — Database Systems, UC Berkeley, Весна 2015 (Lectures- YouTube)
  • CS 6530 — Graduate-level Database Systems, Fall 2016, University of Utah (Lectures — YouTube)
  • 6.830/6.814: Database Systems [Fall 2014]
  • FIT9003 Database Systems Design, Rob Meredith, Monash University


Объектно-ориентированный дизайн и разработка софта


  • ECE 462 Object-Oriented Programming using C++ and Java — Purdue
  • Object-oriented Program Design and Software Engineering — Aduni
  • Object Oriented Systems Analysis and Design (Systems Analysis and Design in a Changing World)
  • Computer Science 169- Software Engineering — Весна 2015 — UCBerkeley
  • Introduction to Service Design and Engineering — University of Trento, Italy
  • OOSE: Software Dev Using UML and Java
  • CS 411 — Software Architecture Design, Bilkent University
  • CS 164 Software Engineering — Harvard
  • Model Driven Archtitecture — WS 2005 — Universität Freiburg
  • Software Design, Modelling and Analysis in UML — WS 2012 — Universität Freiburg


Искусственный интеллект


  • CS 188 — Introduction to Artificial Intelligence, UC Berkeley
  • 6.034 Artificial Intelligence, MIT OCW
  • 15–780: Graduate Artificial Intelligence, Весна 14, CMU
  • CSE 592 Applications of Artificial Intelligence, Winter 2003 — University of Washington
  • Advanced AI Techniques — WS 2005 — Universität Freiburg (WS 2004)


Машинное обучение


Introduction to Machine Learning


  • MOOC Machine Learning Andrew Ng — Coursera/Stanford (Notes)
  • MOOC — Statistical Learning, Stanford University
  • CS 156 — Learning from Data, Caltech
  • 10–601 — Introduction to Machine Learning (MS), Carnegie Mellon University
  • 10–701 — Introduction to Machine Learning (PhD) — Tom Mitchell, Spring 2011, Carnegie Mellon University (Fall 2014)
  • Microsoft Research — Machine Learning Course
  • CS 446 — Machine Learning, Fall 2016, UIUC (Fall 2015 Lectures)
  • undergraduate machine learning at UBC 2012, Nando de Freitas
  • CS 229 — Machine Learning — Stanford University
  • CS 189/289A Introduction to Machine Learning, Prof Jonathan Shewchuk — UCBerkeley
  • CS 5350/6350 — Machine Learning, Fall 2016, University of Utah
  • ECE 5984 Introduction to Machine Learning, Spring 2015 — Virginia Tech
  • STA 4273H (Winter 2015): Large Scale Machine Learning
  • CS 485/685 Machine Learning, Shai Ben-David, University of Waterloo
  • Machine Learning and Data Mining — WS 2004 — Universität Freiburg

Data Mining


  • CSEP 546, Data Mining — Pedro Domingos, Sp 2016 — University of Washington (YouTube)
  • CS 5140/6140 — Data Mining, Spring 2016, University of Utah (Youtube)
  • CS 5955/6955 — Data Mining, University of Utah (YouTube)
  • Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) — Google
  • MOOC — Text Mining and Analytics by ChengXiang Zhai
  • Information Retrieval SS 2014, iTunes — HPI
  • MOOC — Data Mining with Weka
  • CS 290 DataMining Lectures
  • CS246 — Mining Massive Data Sets, Winter 2016, Stanford University (YouTube)

Probabilistic Graphical Modeling


  • CS 6190 — Probabilistic Modeling, Spring 2016, University of Utah
  • 10–708 — Probabilistic Graphical Models, Carnegie Mellon University
  • Probabilistic Graphical Models, Daphne Koller, Stanford University

Deep Learning


  • Deep learning at Oxford 2015 — Nando de Freitas
  • DS-GA 1008 — Deep Learning, New York University
  • Deep Learning, Stanford University
  • Deep Learning — University of Waterloo

Advanced Machine Learning

  • Machine Learning 2013 — Nando de Freitas, UBC
  • Machine Learning: 2014–2015, University of Oxford
  • 10–702/36–702 — Statistical Machine Learning — Larry Wasserman, Spring 2016, CMU (Spring 2015)
  • 10–715 Advanced Introduction to Machine Learning — CMU (YouTube)

Natural Language Processing and Computer Vision


  • CS 224d — Deep Learning for Natural Language Processing, Stanford University (Lectures — Youtube)
  • CS 224N — Natural Language Processing, Stanford University
  • MOOC: Natural Language Processing, Dan Jurafsky & Chris Manning — Coursera
  • MOOC — Natural Language Processing — Coursera, University of Michigan
  • CS 231n — Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University
  • Machine Learning for Computer Vision — TUM

Misc Machine Learning Topics


  • CS 6955 — Clustering, Spring 2015, University of Utah
  • Info 290 — Analyzing Big Data with Twitter, UC Berkeley school of information
  • 10–725 Convex Optimization: Spring 2015 — CMU
  • 10–801 Advanced Optimization and Randomized Algorithms
  • CS 229r — Algorithms for Big Data, Harvard University (Youtube)
  • CAM 383M — Statistical and Discrete Methods for Scientific Computing, University of Texas
  • Statistical Learning- Classification — University of Waterloo
  • 9.520 — Statistical Learning Theory and Applications, Fall 2015 — MIT
  • Reinforcement Learning — UCL

Concurrency


  • CSE P 506 — Concurrency (Весна 2011) University of Washington (Videos)
  • CSEP 524 — Parallel Computation — University of Washington (Videos)
  • CS 282 (2014): Concurrent Java Network Programming in Android
  • Concurrency Theory and Practice — WS 2010 — Universität Freiburg


Компьютерные сети


  • Prof. Shiv Kalyanaraman’s Online Audio and Video Lectures on Computer Networking
  • Audio/Video Recordings and Podcasts of Professor Raj Jain’s Lectures — Washington University in St. Louis (YouTube)
  • Computer Networks, Tanenbaum, Wetherall Computer Networks 5e — Video Lectures (U Washington MOOC)
  • CSEP 561: PMP Network Systems, Fall 2013 — University of Washington (Videos)
  • CSEP 561 — Network Systems, Autumn 2008 — University of Washington (Videos)
  • Introduction to Data Communications 2013, Steven Gordon — Thammasat University, Thailand
  • Communication Systems — SS 2008 — Universität Freiburg
  • Communication Systems (Telecommunication from ISDN/GSM to VoIP) — WS 2010 — Universität Freiburg
  • Internetworking — SS 2005 — Universität Freiburg
  • Mobile Computing — WS 2004 — Universität Freiburg
  • Network Algorithms — SS 2013 — Universität Freiburg
  • Telecommunication Systems — SS 2012 — Universität Freiburg
  • Wireless Sensor Networks — WS 2006 (English) — Universität Freiburg


Разработка мобильных приложений


  • MOOC Programming Mobile Applications for Android Handheld Systems — University of Maryland
  • CS 193p — Developing Applications for iOS, Stanford University
  • CS S-76 Building Mobile Applications — Harvard
  • CSSE490 Android Development Rose-Hulman Winter 2010–2011, Dave Fisher
  • iOS Course, Dave Fisher


Математика для программистов


  • 6.042J — Mathematics for Computer Science, Fall 2010, MIT OCW
  • 6.042J — Mathematics for Computer Science, Весна 15, MIT OCW
  • Computer Science 70, 001 — Fall 2012
  • 6.041 Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability — MIT OCW
  • 10–600 Math Background for ML — CMU
  • Linear Algebra Review — CMU
  • Statistics 110: Probability
  • 18.06 — Linear Algebra, Prof. Gilbert Strang, MIT OCW
  • 36–705 — Intermediate Statistics — Larry Wasserman, CMU
  • STATS 250 — Introduction to Statistics and Data Analysis, UMichigan
  • 131B — Introduction to Probability and Statistics, UCI
  • Multiple View Geometry — Lecture 1 (Prof. Daniel Cremers) TUM
  • The Probability and Statistics Full Course — YouTube
  • A first course in Linear Algebra — N J Wildberger — UNSW


Веб-разработка и интернет-технологии


  • CS 75 Building Dynamic Websites — Harvard University
  • Web Search — SS 2006 — Universität Freiburg
  • CSEP545: Transaction Processing for E-Commerce, Winter 2012 — University of Washington (Videos)
  • CT 310 Web Development — Colorado State University
  • Internet Technologies and Applications 2012, Steven Gordon — Thammasat University, Thailand
  • CSCI 3110 Advanced Topics in Web Development, Fall 2011 — ETSU iTunes
  • CSCI 5710 e-Commerce Implementation, Fall 2015 — ETSU iTunes
  • XML and Semantic Web-Technologies — SS 2005 — Universität Freiburg


Теория информатики и языки программирования


  • MOOC — Compilers — Stanford University
  • CS 164 Hack your language, UC Berkeley (Lectures — Youtube)
  • CS 173 Programming Languages, Brown University (Book)
  • CS 421 — Programming Languages and Compilers, UIUC (Videos)
  • CSC 253 — CPython internals: A ten-hour codewalk through the Python interpreter source code, University of Rochester
  • CSEP 501 — Compiler Construction, University of Washington (Lectures — Youtube)
  • CSEP 505 Programming Languages, Winter 2015 — University of Washington
  • DMFP — Discrete Mathematics and Functional Programming, Wheaton College
  • CS 374 — Algorithms & Models of Computation (Fall 2014), UIUC (Lecture videos)
  • 6.045 Automata, Computability, and Complexity, MIT (Lecture Videos)
  • CS581 Theory of Computation — Portland State University (Lectures — Youtube)
  • Theory of Computation — Fall 2011 UC Davis
  • TDA555 Introduction to Functional Programming — Chalmers University of Technology (Lectures — YouTube)
  • Philip Wadler Haskell lecture recordings
  • Functional Programming — University of Edinburgh — 2016–17
  • MOOC — Functional Programming Principles in Scala by Martin Odersky (YouTube)


Архитектура компьютера


  • How Computers Work — Aduni
  • 6.004 — Computation Structures Весна 2013, MIT
  • CS 61C — Machine Structures, UC Berkeley (Lectures — YouTube)
  • CS1: Higher Computing — Richard Buckland UNSW
  • 18–447 — Introduction to Computer Architecture, CMU (Lectures — YouTube — Fall 15)
  • CS 152 Computer Architecture and Engineering, UC Berkeley
  • CSEP 548 — Computer Architecture Autumn 2012 — University of Washington
  • 15–418 — Parallel Computer Architecture and Programming, CMU (Lecture Videos)
  • EE445L Embedded Systems Design Lab, Fall 2015, UTexas
  • CS149 Embedded Systems — Fall 2014 — UCBerkeley
  • ECE 4760 Designing with Microcontrollers Fall 2016, Cornell University (Lectures — Youtube)
  • CS 267 Applications of Parallel Computers, Весна 16 — UC Berkeley (YouTube)
  • CMPE 118/L (218/L) — Mechatronics — Fall 2015
  • Software Engineering for Embedded Systems — WS 2010/11 — iTunes — HPI
  • ELEC2141 Digital Circuit Design, UNSW


Безопасность


  • 6.858 Computer Systems Security — MIT OCW
  • CSEP590A: Practical Aspects of Modern Cryptography, Winter 2011 — University of Washington (Videos)
  • CIS 4930/ CIS 5930 — Offensive Computer Security, Florida State University
  • 18–636 Browser Security, Stanford
  • Internet Security — Weaknesses and Targets (WT 2015/16) (WT 2012/13 (YouTube))
  • IT Security, Steven Gordon — Thammasat University, Thailand
  • Security and Cryptography, Steven Gordon — Thammasat University, Thailand
  • Web Security — SS 2008 — Universität Freiburg
  • CS461/ECE422 — Computer Security — University of Illinois at Urbana-Champaign (Videos)


Компьютерная графика


  • CS 5630/6630 — Visualization, Fall 2016, University of Utah (Lectures — Youtube)
  • Advanced Visualization UC Davis
  • Computer Graphics Fall 2011
  • Introduction to Graphics Architecture
  • CS184 Computer Graphics, Fall 2012 — UC Berkeley


Обработка изображений и компьютерное зрение


  • EE225B Digital Image Processing, Весна 2014 — UC Berkeley (Videos — Весна 2006)
  • EE637: Digital Image Processing I — Purdue University (Videos — Sp 2011, Videos — Sp 2007)
  • Image Processing and Analysis UC Davis
  • CAP 5415 — Computer Vision, University of Central Florida
  • Lecture: Variational Methods for Computer Vision (Prof. D. Cremers) TUM
  • Image Processing and Analysis (Course) UC Davis
  • Introduction to Vision and Robotics
  • EENG 512 / CSCI 512 — Computer Vision — Colorado School of Mines


Интерфейс Человек-Компьютер


  • CS147: Introduction to Human-Computer Interaction Design — Stanford
  • CSEP 510: Human Computer Interaction
  • Programming for Designers — COMP1400-T2 (2010) — UNSW


Вычислительная биология


  • Skiena’s Computational Biology Lectures
  • 6.802J/ 6.874J Foundations of Computational and Systems Biology — MIT OCW
  • Bioinformatic II — WS 2010 — Universität Freiburg


Прочее


  • Skiena’s Computational Finance Lectures
  • AM 207 — Monte Carlo Methods and Stochastic Optimization, Harvard University
  • CS 223A — Introduction to Robotics, Stanford University
  • CS 3152 — Introduction to Computer Game Development, Cornell University
  • Open Sourced Elective: Database and Rails — Intro to Ruby on Rails, University of Texas (Lectures — Youtube)
  • SCICOMP — An Introduction to Efficient Scientific Computation, Universität Bremen (Lectures — Youtube)
  • MIT CMS.611J Creating Video Games, Fall 2014
  • Lecture: Visual Navigation for Flying Robots — TUM
  • CS E-259 XML with Java, Java Servlet, and JSP — Harvard
  • CSE 40373 — Spr 2009: Multimedia Systems
  • Exposing Digital Photography — Harvard Extension School
  • XML and Databases — WS 2011 — Universität Freiburg

Комментарии (0)

© Habrahabr.ru