课程链接: https://www.coursera.org/learn/algorithms-npcomplete
作为一名对算法充满热情的学习者，我最近完成了Coursera上的一门精彩课程《Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them》。这门课程由多位算法领域的专家设计，内容丰富，涵盖了最短路径算法、NP-完全性问题以及应对计算难题的策略，非常适合希望提升算法设计能力的学生和专业人士。课程的第1周主要介绍了Bellman-Ford算法和全点对最短路径问题，非常实用；第2周深入探讨了NP-完全问题及其精确解法，让我对复杂性理论有了更深理解；第3周讲解了近似算法，帮助我了解如何在实际中处理不可解的问题；第4周则介绍了局部搜索算法和更广泛的算法策略，拓宽了我的思路。整体来说，这门课程结构合理，内容全面，既有理论深度，也有实用技巧，是算法学习者的必修课。强烈推荐给想要提升算法分析与设计能力的同学们！
课程链接: https://www.udemy.com/course/practical-multi-armed-bandit-algorithms-in-python/
在人工智能和强化学习领域，Multi-Armed Bandit（多臂老虎机）问题是一个非常经典且实用的研究方向。这门《Practical Multi-Armed Bandit Algorithms in Python》课程专为想要快速掌握多臂老虎机算法的学习者设计，无论你是AI新手还是有一定基础的开发者，都能从中获得宝贵的实践经验。课程内容系统而简明，特别强调算法的实践应用，避免了繁琐的数学推导，适合对数学不那么敏感的学习者。通过丰富的实例，包括Epsilon贪婪策略、Softmax探索、乐观初始化、上置信界（UCB）以及Thompson采样等算法，课程帮助学员建立了应对不确定性环境下决策问题的核心能力。令人兴奋的是，课程还结合机器人（如EV3 Mindstorm）实际应用场景，让抽象的算法变得生动有趣。无论你是希望在商业优化、广告投放还是机器人自主决策方面有所突破，这门课程都能为你提供坚实的基础和实战技巧。强烈推荐给对强化学习、机器学习感兴趣的开发者和研究人员，开启你的智能决策之旅！
课程链接: https://www.udemy.com/course/practical-multi-armed-bandit-algorithms-in-python/