2024 年版のサマー スクール「産業用 IoT 向け実現技術 (ET-I2oT 2022)」は、エレクトロニクス、RFID、センサー、ネットワーキング、Web of Things、IoT 向けソフトウェア、コンピューター エンジニアリングの分野で 6 ECTS (約 52 時間の事前レッスン) を提供するように企画され、学士 (昨年)、修士、博士課程の学生、初期段階の研究者、学術界や産業界の実務家を対象としています。このスクールでは、IoT のハードウェアとソフトウェアの両方の側面が紹介され、議論されます。

Web デザイン、Web アプリケーション プログラミング、アルゴリズム思考に重点を置いた、インターネットの動作の基礎となる基本的なアーキテクチャとプロトコルの概要。インターネットに関する一般的な知識があることが前提となります。

スキルをレベルアップし、没入型コンピュータサイエンスサマースクールで最新のソフトウェアイノベーション Oxford Summer Courses理解してください。 私たちのチューターは、基本的なプログラミングスキルへの自信の構築、実行可能なテストの実行方法、さまざまなコードの言語の話し方など、主題の基礎を紹介します。

私たちのサマースクールは、コンピュータサイエンスに関連する2つの主要なトピックであるビジュアルコンピューティングと人工知能で、学生の学術的知識と専門的スキルを開発することを目的としています。 教員とのさまざまなプロジェクトに参加し、バーチャルリアリティ、ビデオゲーム、バーチャルディバイド、インタラクティブオブジェクトを作成し、最適化方法とデータマイニングについて学ぶためのツールを提供するビジュアルコンピューティングと人工知能のコースを受講します。 追加のモジュールとして、フランスの人々との交流に役立つ外国語としてのフランス語が含まれます。

スマートテクノロジーとオートメーションが急成長する時代において、金融、医療、製造などのさまざまな分野で人工知能と機械学習の変革の可能性がすでに見えてきています。このコースでは、この将来に焦点を当てた研究分野を実践的に紹介します。

自動運転車や拡張現実から、医師が病気をより迅速に特定できるようにするインテリジェントな医療画像処理に至るまで、コンピューター ビジョンは、人工知能と機械学習の分野で急速に成長しています。このコースでは、人工知能と機械学習の重要な理論的基礎をすでに理解している学生が、この研究分野とその応用のエキサイティングな機能をさらに深く掘り下げていきます。

高度な人工知能と機械学習: 自然言語処理は、NLP の理論的概念を掘り下げ、現在のアプリケーションを調査し、さまざまな領域での将来の潜在的な用途を構想するコースです。このコースでは、私たちの日常生活における NLP の重要性を強調し、予測テキスト、翻訳ツール、スマート デバイスを通じた NLP の統合を強調し、このエキサイティングな研究分野における、特に Chat-GPT のような大規模な言語モデルで顕著な将来の計り知れない可能性を示します。

量子物理学に基づく情報通信技術の発展は、将来の経済にとっていくつかの重要な領域を劇的に変えるでしょう:(i)古典的なコンピュータによって解かれたときのいくつかの非常に遅い計算は、新しい量子コンピュータによって劇的にスピードアップするでしょう、(ii)非常に物理的な複雑なシステムのはるかに正確なシミュレーションは、量子シミュレータによって可能になります。 (iii)量子センサーによって計測システムの感度が向上し、(iv)新しい量子暗号システムの適用と展開によりインターネット通信がより安全になります。 これらの新しい量子ベースのシステムは、古典的な情報通信システムに取って代わるものではなく、製薬システムの生化学システムをシミュレートしたり、ナノスケールの物理的大きさの感覚を達成したり、いくつかのハードコンピューティングの問題を解決したり、第三者が解読できない安全な通信を保証したりすることが不可能であるため、古典的なシステムが重大な弱点を提示する場合にそれらを強化することによってそれらと組み合わせて実行されます。

このモジュールは、非常に強力な前提条件と Java および C# プログラミング言語の優れた知識を備えた、すべての筋金入りのプログラマーにとって不可欠なコアを提供します。したがって、モジュールを正常に完了すると、学生は、例外なく、Kotlin プログラミング言語と Android モバイル アーキテクチャの両方を学習して、知識の飛躍的な進歩を目の当たりにすることになります。このモジュールの主な目的と目的は、モバイル アプリケーション開発を適切かつ完全に紹介することです。絶え間ない人気、幅広い使用、さまざまなターゲット デバイス、およびそのオープンソースの性質により、プラットフォームは Android に選択され、プログラミング言語は Kotlin です。Android エコシステムは、生徒が慣れる必要がある 4 つの柱 (アクティビティ、サービス、ブロードキャスト レシーバー、コンテンツ プロバイダー) で構成されています。学生は、エコシステムの適切な知識、モバイル指向のライブラリの使用、最新の開発標準に従うこと、および Kotlin の高度で洗練された使用法を使用することで、Android アプリケーションを開発するための個人的なフレームワークとして機能する非常にスケーラブルなプロジェクトを提供することができます。

Worst and average case analysis. Recurrences and asymptotics. Efficient algorithms for sorting, searching, and selection. Data structures: binary search trees, heaps, hash tables. Algorithm design techniques: divide-and-conquer, dynamic programming, greedy algorithms, amortized analysis, and randomization. Algorithms for fundamental graph problems: minimum-cost spanning tree, connected components, topological sort, and shortest paths. Possible additional topics: network flow, and string searching. Prerequisite: 103 or 103B; 109 or STATS 116.

CAS コンピュータ サイエンス コースを受講する学生は、現在サポートされているバージョンの Microsoft Windows、Mac OS X、または Linux を効果的に実行できるラップトップを用意する必要があります。学生はラップトップを教室に持参する必要があります。

酸塩基化学、タンパク質構造、酵素機構、熱力学、動力学、核酸の構造/機能と情報伝達、炭水化物と炭水化物代謝、脂質と脂質代謝、酸化エネルギー代謝の生体エネルギー学など、医学、栄養学、バイオテクノロジーへの応用を伴う構造/機能に重点を置いた入門生化学。