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课程介绍
MIT 18.S191 『Introduction to Computational Thinking: Math from computation, math with computation (Julia)』是全球顶级院校 MIT 麻省理工开设的计算机课程，创造性地将『Computer Science 计算机科学』『Mathematics 数学』『Applications 应用』三个领域的内容，融合进这门交互式编程课程。
课程围绕计算科学及其应用，以Julia 这门超热的新兴编程语言为实践依托，讲解了计算思维与数据计算科学方向的基础知识与建模方法。
课程致力于创建一个引人入胜、高效的学习解决方案，使学生成为现代互联网的思考者、程序员和解决方案提供者，并为参与大型项目和开源活动等做出贡献。
课程讲师 Alan Edelman，应用数学教授，计算机科学与人工智能实验室，Julia Lab 研究组组长，SIAM、ACM、IEEE、AMS 审稿人。
课程讲师 David P. Sanders，UNAM 墨西哥国立大学科学系的物理系教授。课程讲师 Charles E. Leiserson，美国国家工程院院士，麻省理工学院计算机科学与工程系教授，计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的成员和前副主任兼首席运营官。荣获 Margaret MacVicar Faculty Fellow 这一麻省理工学院本科教学的最高荣誉认可。
课程主题
课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译。对于想进阶学习数学科学、计算科学和Julia语言的同学，这是一门不容错过的好课。
Module 1: Images, Transformations, Abstractions
Transformations with Images（图像处理与变换）The Newton Method（牛顿法）Dynamic Programming（动态规划）Seam Carving（接缝裁剪）Taking Advantage of Structure（结构）
Module 2: Social Science & Data Science
Principal Component Analysis（主成分分析）Sampling and Random Variables（抽样与随机变量）Modeling with Stochastic Simulation（随机模拟建模）Random Walks（随机游走）Discrete and Continuous（离散与连续）Linear Model,（线性模型）Optimization（优化）
Module 3: Climate Science
Time stepping（时间步进）ODEs and parameterized types（工具库和参数类型）GitHub & Open Source Software（GitHub与开源软件）Snowball Earth and hysteresis（雪球地球与建模）Advection and diffusion in 1D（一维平流扩散偏微分方程）Advection and diffusion in 2D（二维平流扩散偏微分方程）Climate Economics（气候变化建模）
课程资料 | 下载
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📚官方资料：notebook、pluto-deployment-environment、tools、速查表等资料。📚作业答案：整理一位学霸笔记，所有homework的答案(.jl文件)。
课程视频 | B站
【双语字幕+资料下载】MIT 18.S191 | 计算机思维导论-Julia(最新·完整版)
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全球名校AI课程库（33）| MIT麻省理工 · 计算思维导论(Julia)课程『Introduction to Computational Thinking』
