Chương này giới thiệu các khái niệm nền tảng về cách máy tính hoạt động. Từ những điều cơ bản của toán nhị phân và các thành phần thiết yếu như CPU và bộ nhớ đến sự phát triển của ngôn ngữ lập trình, người học sẽ khám phá cách máy tính xử lý chỉ dẫn và sự khác nhau giữa ngôn ngữ thông dịch và biên dịch.

Giới thiệu về máy tính: Kiến trúc & thực thi

Chuyển nhị phân sang thập phân

Vị trí trong nhị phân sang thập phân

Kết nối chương trình với máy tính

Ngôn ngữ biên dịch vs. thông dịch

Vì sao nhị phân quan trọng?

Lịch sử lập trình

Phân loại Functional, Procedural và Low-Level Programming

Sự tiến hóa của lập trình

Khởi đầu: Máy tính là gì?

Trong chương này, người học sẽ đi sâu vào thuật toán—tập hợp chỉ dẫn mà máy tính làm theo để giải quyết vấn đề. Các chủ đề gồm tổng quan về các loại thuật toán, tầm quan trọng của độ phức tạp thời gian và không gian, cùng thực hành với các ví dụ thực tế về sắp xếp và tìm kiếm. Chương cũng đề cập cách đánh giá hiệu quả thuật toán bằng Big-O Notation.

Thuật toán là gì

Độ phức tạp của thuật toán

Những bước tiến trong công nghệ

Độ hiệu quả của thuật toán: Thời gian chạy và độ phức tạp bộ nhớ

Nhận diện độ phức tạp thời gian

Từ nhanh nhất đến chậm nhất

Sắp xếp theo bậc độ phức tạp

Luyện tập thuật toán với bài toán thực tế

Thuật toán nào hiệu quả hơn?

So sánh trải nghiệm mua sắm trực tuyến

Đi sâu hơn: Chỉ dẫn máy tính một cách hiệu quả

Chương này khám phá những giới hạn của những gì máy tính có thể tính toán. Người học sẽ nghiên cứu các mô hình hình thức như ô-tô-mát và máy Turing, tìm hiểu về độ phức tạp tính toán (bao gồm P so với NP), và khám phá các ứng dụng thực tế trong những lĩnh vực như mật mã học, Machine Learning và điện toán lượng tử.

Tính khả tính

Xác định loại Automata 1

Xác định loại Automata 2

Điều gì đúng về khả năng tính toán (computability)?

Máy Turing

Bước bị thiếu trong Máy Turing

Băng (tape) của Máy Turing

Độ phức tạp tính toán

Các bài toán P

Bài toán NP-Complete

Phân loại bài toán theo độ phức tạp

Hệ quả thực tiễn của độ phức tạp tính toán

Độ phức tạp trong mật mã học

Ghép khái niệm với công nghệ tương ứng

Tổng kết cuối cùng & AI

Mở rộng: Máy tính làm được và không làm được gì

Khám phá bí quyết giúp máy tính xử lý những tác vụ phức tạp một cách dễ dàng! Trong khóa học này, bạn sẽ đi vào các nền tảng của khoa học máy tính, từ ngôn ngữ lập trình và thiết kế thuật toán đến lý thuyết tính toán. Tìm hiểu các khái niệm quan trọng như Big-O Notation, máy Turing và những giới hạn của tính toán. Khi học Concepts of Computer Science, bạn sẽ hiểu về thuật toán và đánh giá hiệu quả của chúng, đưa hiểu biết về máy tính của bạn lên một tầm cao mới!

Introduction to Python for Developers

Tìm hiểu cách máy tính hoạt động, thiết kế thuật toán hiệu quả và khám phá lý thuyết tính toán.

Các Khái Niệm trong Khoa Học Máy Tính

Tìm hiểu cách máy tính hoạt động, thiết kế thuật toán hiệu quả và khám phá lý thuyết tính toán để giải quyết vấn đề thực tế.

Computer Scientist & Data Scientist for over 20 years

Hiệu quả thuật toán: thời gian chạy và độ phức tạp bộ nhớ

Giới thiệu về ký hiệu Big-O

Độ phức tạp thời gian - ví dụ văn phòng

Độ phức tạp bộ nhớ - ví dụ văn phòng

Hãy luyện tập!

Đi sâu hơn: Chỉ dẫn máy tính một cách hiệu quả - Độ hiệu quả của thuật toán: Thời gian chạy và độ phức tạp bộ nhớ

Độ hiệu quả của thuật toán: Thời gian chạy và độ phức tạp bộ nhớ

Create Your Free Account