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Mostrando 523 resultados totais para "dynamic programming"

  • Algorithms by Stanford University
    Algorithms
    Stanford University
    Programa de cursos integrados
    Avaliado como 4.8 de 5 estrelas. 4781 análises
    4.8(4,781)
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  • Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming by Stanford University
    Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming
    Stanford University
    Curso
    Avaliado como 4.8 de 5 estrelas. 1092 análises
    4.8(1,092)
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  • Data Structures and Algorithms by National Research University Higher School of Economics, University of California San Diego
    Data Structures and Algorithms
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    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 12550 análises
    4.6(12,550)
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    Competitive Programmer's Core Skills
    Saint Petersburg State University
    Curso
    Avaliado como 4.5 de 5 estrelas. 237 análises
    4.5(237)
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    Competitive Programming for Beginners
    Moscow Institute of Physics and Technology
    Curso
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  • Discrete Optimization by The University of Melbourne
    Discrete Optimization
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    4.9(528)
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  • 程序设计与算法 by Peking University
    程序设计与算法
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    4.8(2,544)
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    Reinforcement Learning
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    4.7(2,092)
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    Fundamentals of Reinforcement Learning
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    4.8(1,745)
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  • Algorithmic Thinking (Part 2) by Rice University
    Algorithmic Thinking (Part 2)
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    Curso
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    4.7(194)
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  • Approximation Algorithms Part I by École normale supérieure
    Approximation Algorithms Part I
    École normale supérieure
    Curso
    Avaliado como 4.8 de 5 estrelas. 133 análises
    4.8(133)
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  • Approximation Algorithms by EIT Digital
    Approximation Algorithms
    EIT Digital
    Curso
    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 25 análises
    4.6(25)
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  • Practical Reinforcement Learning by National Research University Higher School of Economics
    Practical Reinforcement Learning
    National Research University Higher School of Economics
    Curso
    Avaliado como 4.2 de 5 estrelas. 410 análises
    4.2(410)
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  • Natural Language Processing with Probabilistic Models by DeepLearning.AI
    Natural Language Processing with Probabilistic Models
    DeepLearning.AI
    Curso
    Avaliado como 4.8 de 5 estrelas. 876 análises
    4.8(876)
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  • Bioinformatics: Introduction and Methods 生物信息学: 导论与方法 by Peking University
    Bioinformatics: Introduction and Methods 生物信息学: 导论与方法
    Peking University
    Curso
    Avaliado como 4.4 de 5 estrelas. 178 análises
    4.4(178)
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  • Genome Sequencing (Bioinformatics II) by University of California San Diego
    Genome Sequencing (Bioinformatics II)
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    4.6(276)
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  • 计算导论与C语言基础 by Peking University
    计算导论与C语言基础
    Peking University
    Curso
    Avaliado como 4.8 de 5 estrelas. 1645 análises
    4.8(1,645)
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  • Advanced Algorithms and Complexity by University of California San Diego, National Research University Higher School of Economics
    Advanced Algorithms and Complexity
    University of California San Diego
    Curso
    Avaliado como 4.6 de 5 estrelas. 571 análises
    4.6(571)
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  • Delivery Problem by University of California San Diego, National Research University Higher School of Economics
    Delivery Problem
    University of California San Diego
    Curso
    Avaliado como 4.7 de 5 estrelas. 320 análises
    4.7(320)
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  • Population Health: Alternative Payment Models by Universiteit Leiden
    Population Health: Alternative Payment Models
    Universiteit Leiden
    Curso
    Avaliado como 4.9 de 5 estrelas. 8 análises
    4.9(8)
    Beginner LevelBeginner

Searches related to dynamic programming

dynamic programming languages

greedy algorithms, minimum spanning trees, and dynamic programming

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Em resumo, aqui estão 10 dos nossos cursos mais populares dynamic programming

  • Algorithms: Stanford University
  • Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming: Stanford University
  • Data Structures and Algorithms: National Research University Higher School of Economics
  • Competitive Programmer's Core Skills: Saint Petersburg State University
  • Competitive Programming for Beginners: Moscow Institute of Physics and Technology
  • Discrete Optimization: The University of Melbourne
  • 程序设计与算法: Peking University
  • Reinforcement Learning: University of Alberta
  • Fundamentals of Reinforcement Learning: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Algorithmic Thinking (Part 2): Rice University

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Perguntas frequentes sobre Dynamic Programming

  • Dynamic programming is an algorithmic technique that solves optimization problems by breaking them down into simpler sub-problems. The solutions to these sub-problems are stored along the way, which ensures that each problem is only solved once. Dynamic programming has become an important technique for efficiently solving complex optimization problems in applications such as reinforcement learning for artificial intelligence (AI) and genome sequencing in bioinformatics.

    The advantages of dynamic programming can be understood in relation to other algorithms used to solve optimization problems. Like divide and conquer algorithms, dynamic programming breaks down a larger problem into smaller pieces; however, unlike divide and conquer, it saves solutions along the way so each problem is only solved once, improving the speed of this approach. By contrast, greedy algorithms also solve each problem only once, but unlike dynamic programming, it does not look back to consider all possible solutions, running the risk that the greedy algorithm will settle on a locally optimal solution that is not globally optimal.

    Ultimately, there is no single “silver bullet” algorithm that is best for every application, and different types of problems will require different techniques. However, dynamic programming’s ability to deliver globally optimal solutions with relative efficiency makes it an important part of any programmer’s skill set.

  • Dynamic programming is a valuable career skill for programmers working on complex optimization problems in high-tech fields such as data science, artificial intelligence and machine learning, robotics, and bioinformatics. Computer scientists with the ability to find the right approaches to these high-value problems are highly sought after and compensated accordingly by leading companies in these industries. According to the Bureau of Labor Statistics, computer and information research scientists earned a median annual salary of $122,840 per year in 2019, and these jobs are expected to grow much faster than the average across the rest of the economy.

  • Yes! There are an incredibly wide range of learning opportunities in computer science on Coursera, including courses and Specializations in algorithms and dynamic programming. Coursera lets you learn about dynamic programming remotely from top-ranked universities from around the world such as Stanford University, National Research University Higher School of Economics, and University of Alberta. And, because learners on Coursera pay a significantly lower tuition than on-campus students, you won’t need to use dynamic programming or other algorithmic techniques to determine whether it’s an optimal investment in your career.

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