編程課程進階體系

編程基礎強化模塊

CSE 200課程構(gòu)建完整的Java開發(fā)知識體系，從變量聲明、流程控制到文件操作實現(xiàn)階梯式能力提升。重點訓練靜態(tài)方法應用、用戶交互設計及異常處理機制，特別強化面向?qū)ο缶幊讨械念惙庋b與繼承特性。

教學模塊涵蓋八大基本數(shù)據(jù)類型操作、多維數(shù)組管理以及集合框架應用，通過實際項目案例掌握隨機數(shù)生成、數(shù)學函數(shù)調(diào)用等技術(shù)細節(jié)。課程設計完全覆蓋AP計算機科學考試大綱要求，同步融入現(xiàn)代IDE開發(fā)環(huán)境實戰(zhàn)訓練。

算法工程實踐模塊

CSE 300課程深入解析樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與圖論算法，重點突破二叉堆實現(xiàn)原理、泛型編程設計及哈希映射機制。通過路徑搜索算法對比，掌握戴克斯特拉算法在GIS系統(tǒng)中的應用，并完成動態(tài)規(guī)劃在資源優(yōu)化場景的實戰(zhàn)訓練。

課程設置包含優(yōu)先隊列構(gòu)建、比較器設計等工程化內(nèi)容，通過樹形集合與哈希集合的對比實驗，理解不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的適用場景。排序算法模塊整合基數(shù)排序與快速排序的優(yōu)化策略，培養(yǎng)算法時間復雜度分析能力。

智能系統(tǒng)開發(fā)模塊

CSE 400課程構(gòu)建人工智能技術(shù)棧，從馬爾可夫決策過程到神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)逐層深入。通過貝葉斯網(wǎng)絡推理實驗掌握概率建模方法，結(jié)合強化學習框架完成智能體訓練。課程提供Python/Java雙語言實現(xiàn)方案，重點解析隱馬爾可夫模型在NLP領域的應用。

機器學習模塊包含線性分類算法優(yōu)化、特征工程處理等實戰(zhàn)內(nèi)容，通過MIRA算法改進提升分類模型準確率。神經(jīng)網(wǎng)絡章節(jié)詳解感知機原理與反向傳播機制，使用TensorFlow框架完成圖像識別基礎模型搭建。

課程技術(shù)對比