墨尔本大学MCS课程预习

课程预习内容

分布式系统

本课程旨在提供对构建Web、电子邮件、DNS以及其他有趣的分布式系统所依赖的基本原理的理解。课程将探讨有关分布式架构、概念和设计的问题，并阐述这些原理如何满足当代分布式应用程序的需求。

声明式编程

声明式编程语言提供了每个程序员都应该了解的优雅且强大的编程范式。本课程介绍声明式编程语言及相关技术。

机器学习导论

机器学习是研究如何从数据中进行准确、高效、可解释且稳健的推理，通常借鉴统计学的原理。本课程旨在向学生介绍机器学习的知识基础，包括从数据中学习的数学原理、用于机器学习的算法和数据结构，以及数据分析的实际操作技能。

AI自主规划

本课程的主要重点是自主代理的基础，研究其如何对行动进行推理，运用自动规划、强化学习、博弈论等技术及其在现实世界中的应用。自主代理是能够感知环境、推理、规划并执行适当行动以实现其目标的活跃实体，服务对象包括现实世界、人类或其他代理。课程将集中讨论使代理能够自主推理的基础知识，包括目标与奖励、感知、行动、策略以及在协作任务执行过程中对其他代理的知识，并探讨具备此能力的代理所带来的伦理影响。

空间数据管理

本课程结合了实践性的空间数据管理与来自地理信息科学的空间和时空数据表示及处理的基础理论。空间信息用于回答“何处”和“何时”的问题——这些问题在复杂系统的决策中至关重要，无论是城市规划、交通和基础设施管理、环境管理、公共健康与可持续性，或任何其他社会、经济及环境背景。

本课程介绍了有效、效率高且大规模的空间数据管理基础。课程将涵盖能够在现代空间数据库与地理信息系统接口的生态系统中有效表示、查询和检索空间数据的概念、方法和途径。

所学知识是后续空间数据分析与可视化研究的基础，特别适合希望在空间信息、环境或规划行业建立职业生涯的人士。也适合每位希望掌握扎实地理信息系统技能的研究生。

在本课程中，我们将讨论空间信息的计算表示和管理的复杂性。课程从空间数据库的角度讨论大量空间数据集的管理，涵盖空间数据的建模、加载、转换、分析和检索。课程内容包括数据表示(矢量、栅格和网络数据)、空间操作(几何、拓扑、集合导向和网络操作)，以及空间索引和访问方法(如四叉树和R树)。学生将通过基于团队的项目，接触空间数据管理的全生命周期。

用户体验评估

用户体验 (UX) 是指我们对技术的反应方式，包括我们在实际操作、智力、情感和情绪上的反应。用户体验被广泛认为是决定技术成功结果的主要因素之一，也是一些定义当今时代最成功的数字技术创新背后的设计灵感。本课程涉及用于识别用户体验特征的方法和技术，以及如何在各种情境中识别、衡量和评估它。这要求对用户体验背后的心理和社会理论有深刻理解，并结合当前行业中使用的各种方法和工具的实践知识。在实践方面，重点放在学习设计、论证和执行适当评估所需的技能，以及对评估结果的解读。在理论方面，特别强调如何在各种社会和工作场景以及各种技术中识别和评估用户体验的不同面向。

以上就是关于“墨尔本大学MCS课程预习”的介绍，海马课堂针对学生的薄弱科目和学校教学进度，匹配背景相符的导师，根据学生情况进行1V1专属备课，上课时间灵活安排，中英双语详细讲解课程中的考点、 难点问题，并提供多方位的课后辅导，辅助学生掌握全部课程知识，补足短板。