In diesem Kurs werden wir verschiedene Arten von Problemen untersuchen, die Grenzen dessen, was ein Problem lösbar macht, und die verschiedenen Algorithmen, Regeln und Heuristiken, die wir zur Lösung dieser Probleme einsetzen können.
Methoden zur Lösung von Problemen
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Methoden zur Lösung von Problemen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Geist und Maschine
Dozent: David Quigley
9.342 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4
(168 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Ordnen Sie menschliche und rechnerische Probleme verschiedenen Definitionen von Schwierigkeit und Problemlösungstechniken zu.
Verwenden Sie Problemlösungsstrategien, um Probleme zu zerlegen.
Beschreiben Sie die Auswirkungen verschiedener Quellen von Voreingenommenheit bei der Urteilsbildung und Entscheidungsfindung.
Analysieren Sie heuristische Modelle und Wahrscheinlichkeitsmodellierung und wenden Sie diese auf eine Vielzahl von Entscheidungsszenarien an.
Wichtige Details
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7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche beginnen wir unsere Diskussionen mit der Definition der Grenzen und Beschränkungen von Problemen und deren Lösungen.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 Diskussionsthemen
In dieser Woche werden wir uns mit der Anpassung von Problemlösungsansätzen an computergestützte Methoden beschäftigen.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In dieser Woche werden wir Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung als eine andere Art der Problemlösung diskutieren und untersuchen, wie Heuristiken für diese Aufgaben eingesetzt werden.
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie Ihr Wissen über Methoden zur Lösung von Problemen testen.
Das ist alles enthalten
2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Algorithmen interessieren
Arizona State University
Coursera Instructor Network
Stanford University
Howard University
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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168 Bewertungen
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CN
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Geprüft am 3. Dez. 2020
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Geprüft am 29. Aug. 2020
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5
Geprüft am 21. Aug. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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