Ten rozdział wprowadza w podstawy działania komputera. Zaczniesz od arytmetyki binarnej i kluczowych komponentów, takich jak procesor i pamięć, a następnie prześledzisz ewolucję języków programowania. Poznasz też sposób, w jaki komputery wykonują instrukcje, oraz różnicę między językami interpretowanymi a kompilowanymi.

Wprowadzenie do komputera: architektura i wykonywanie instrukcji

Zamiana liczby binarnej na dziesiętną

Z systemu binarnego na dziesiętny – pozycje cyfr

Łączenie programów z komputerami

Języki kompilowane a interpretowane

Dlaczego kod binarny jest ważny?

Historia programowania

Klasyfikuj programowanie funkcyjne, proceduralne i niskopoziomowe

Ewolucja programowania

Początek: czym jest komputer?

W tym rozdziale zagłębiasz się w algorytmy – instrukcje, które komputery wykonują, aby rozwiązywać problemy. Omówisz rodzaje algorytmów, znaczenie złożoności czasowej i pamięciowej, a także przećwiczysz sortowanie i wyszukiwanie na praktycznych przykładach. Rozdział obejmuje też ocenę wydajności algorytmów za pomocą notacji Big-O.

Czym jest algorytm

Złożoność algorytmów

Postęp technologiczny

Wydajność algorytmów: czas działania i złożoność pamięciowa

Identyfikowanie złożoności czasowej

Uporządkuj złożoności od najszybszej do najwolniejszej

Algorytmy w praktyce

Które algorytmy są wydajniejsze?

Porównaj doświadczenie zakupów online

Głębiej: jak efektywnie wydawać polecenia komputerowi

Ten rozdział bada granice możliwości obliczeniowych komputerów. Poznasz formalne modele, takie jak automaty i maszyny Turinga, nauczysz się o złożoności obliczeniowej (w tym o problemie P kontra NP) oraz odkryjesz zastosowania tych pojęć w kryptografii, uczeniu maszynowym i obliczeniach kwantowych.

Obliczalność

Zidentyfikuj typ automatu 1

Zidentyfikuj typ automatu 2

Co jest prawdą na temat obliczalności?

Maszyna Turinga

Brakujący krok w maszynie Turinga

Taśmy maszyny Turinga

Złożoność obliczeniowa

Problemy klasy P

Problemy NP-zupełne

Opcje

Problemy wielomianowe (P)

Problemy NP-Complete

Problemy NP-Hard

Klasyfikowanie problemów według złożoności obliczeniowej

Rzeczywiste zastosowania złożoności obliczeniowej

Złożoność w kryptografii

Kryptografia

Uczenie maszynowe

Obliczenia kwantowe

Dopasuj pojęcie do technologii

Podsumowanie i sztuczna inteligencja

Szerzej: co komputer może, a czego nie może

Odkryj, jak komputery radzą sobie ze złożonymi zadaniami! W tym kursie poznasz podstawy informatyki – od języków programowania i projektowania algorytmów po teorię obliczeń. Dowiesz się, czym jest notacja Big-O, maszyna Turinga i jakie są granice możliwości obliczeniowych. Dzięki kursowi „Pojęcia informatyki" nauczysz się analizować algorytmy, oceniać ich wydajność i pogłębisz swoją wiedzę o działaniu komputerów!

Odkryj moc obliczeń
Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak komputery bez wysiłku wykonują złożone zadania? Ten kompleksowy kurs z zakresu obliczeń prowadzi od podstaw działania komputerów aż po głębię teorii obliczeń. Zdobędziesz praktyczne umiejętności i podstawową wiedzę, które pozwolą Ci zrozumieć i tworzyć wydajne programy.

Poznaj podstawy informatyki
Zacznij od podstawowych pojęć informatyki. Dowiedz się, jak działają komputery, na czym polega matematyka binarna i jaka jest historia języków programowania. Odkryj różnice między językami programowania funkcyjnymi, proceduralnymi i niskiego poziomu oraz zrozum, jak programy są tłumaczone dla komputerów za pomocą języków interpretowanych i kompilowanych.

Opanuj algorytmy i efektywność
Zanurz się w świat algorytmów, gdzie poznasz ich projektowanie i zastosowanie. Zrozum znaczenie efektywności algorytmów dzięki notacji Big-O i naucz się oceniać złożoność czasową oraz pamięciową. Praktyczne lekcje pozwolą Ci rozwiązywać rzeczywiste problemy, takie jak sortowanie i wyszukiwanie w kontekście zakupów online, z użyciem Pythona.

Odkryj obliczalność i nie tylko
Poszerz swoją wiedzę o teoretyczne aspekty obliczeń. Dowiedz się więcej o automatach, maszynach Turinga i granicach tego, co komputery mogą rozwiązać. Zdobądź wiedzę na temat złożoności obliczeniowej, w tym problemów P, NP, NP-zupełnych i NP-trudnych. Na koniec poznaj praktyczne zastosowania tych koncepcji w takich dziedzinach jak kryptografia i uczenie maszynowe, a także spójrz w przyszłość dzięki komputerom kwantowym.

Czego się nauczysz
Po ukończeniu tego kursu będziesz mieć solidne zrozumienie działania komputerów, języków programowania i algorytmów. Będziesz przygotowany do oceny efektywności algorytmów i zrozumienia teoretycznych granic obliczeń. Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności potrzebne do efektywnego rozwiązywania praktycznych problemów oraz doceniania ciągłego rozwoju teorii obliczeń.

Dołącz do nas, aby odkryć moc obliczeń i zmienić swoje rozumienie tego, jak działają komputery!

Introduction to Python for Developers

Poznaj działanie komputerów, projektuj algorytmy i badaj teorię obliczeń, by rozwiązywać problemy.

Pojęcia informatyki

Poznaj działanie komputerów, projektuj wydajne algorytmy i zgłębiaj teorię obliczeń, by rozwiązywać realne problemy.

Opiera się na problemach NP-trudnych, takich jak faktoryzacja dużych liczb, w celu zapewnienia bezpieczeństwa.

Zapewnia bezpieczną komunikację dzięki algorytmom szyfrowania, takim jak RSA.

Używa algorytmów takich jak gradient prosty (gradient descent) do optymalizacji wydajności modeli.

Stosuje metody uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego do wykrywania wzorców w danych.

Używa kubitów do reprezentowania danych w wielu stanach jednocześnie.

Stosuje algorytmy takie jak algorytm Shora do wydajnej faktoryzacji dużych liczb.

Dopasuj pojęcie do technologii

Pojęcia informatyki

Interaktywne ćwiczenie praktyczne