In this course, we will explore different types of problems, the boundaries of what makes a problem solvable, and the different algorithms, rules, and heuristics we can implement to solve these problems.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Mind and Machine
Methods for Solving Problems
von
Über diesen Kurs
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Was Sie lernen werden
Ascribe human and computational problems to various definitions of difficulty and problem solving techniques.
Use problem solving strategies to break down problems.
Describe the effects of various sources of bias in judgement and decision making.
Analyze and apply heuristic models and probability modeling to a variety of decision making scenarios.
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Stufe „Anfänger“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Empfohlen: 13 hours/week
Englisch
Untertitel: Englisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
13 Stunden zum Abschließen
Problems for Minds and Machines
This week we will begin our discussions by defining the boundaries and limitations of problems and their solutions.
2 Videos (Gesamt 55 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
1 Lektüre
Recognizing, Defining, and Representing Problems30m
2 praktische Übungen
Recognizing and Solving Problems10m
A Classic Puzzle25m
Woche
21 Stunde zum Abschließen
Computers and Logic
This week we will explore adapting problem-solving approaches into computational methods.
2 Videos (Gesamt 48 min), 1 Quiz
1 praktische Übung
Computers and Logic15m
Woche
33 Stunden zum Abschließen
Humans and Heuristics
This week we will discuss judgment and decision making as a different kind of problem-solving and explore how heuristics are used for these tasks.
2 Videos (Gesamt 50 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
3 Lektüren
Prospect Theory30m
Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases30m
***Cognitive Bias Bootcamp15m
2 praktische Übungen
Judgment and Decision Making5m
Heuristics and Biases10m
Woche
41 Stunde zum Abschließen
Course Assessment & Wrap-Up Discussion
In this module, you will test your knowledge on methods for solving problems.
2 Quiz
2 praktische Übungen
Regression to the Mean15m
Small Numbers Fallacy10m
Dozent
David Quigley
Research AssociateCognitive Science
Über University of Colorado Boulder
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Über den Spezialisierung Mind and Machine
This specialization examines the ways in which our current understanding of human thinking is both illuminated and challenged by the evolving techniques and ideas of artificial intelligence and computer science. Our collective understanding of “minds” – both biological and computational – has been revolutionized over the past half-century by themes originating in fields like cognitive psychology, machine learning, neuroscience, evolutionary psychology, and game theory, among others. This specialization focuses on both the larger “historical” arc of these changes as well as current research directions and controversies.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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