竞技程序员之旅

C++ 1：语法与基础

本课程介绍C++基本语法，主题包括基本数据类型及其运算符、基本输入/输出、控制语句、决策、循环、函数、数组、字符串和文件输入/输出的分析与使用。

• 基本数据类型与运算符
• 基本输入/输出
• 控制流程（if、switch、循环）
• 函数、数组、字符串
• 基本文件输入/输出

C++ 2：面向对象编程

本课程涵盖使用C++的面向对象编程原理和技术，主题包括指针、类、重载、数据抽象、信息隐藏、封装、继承、多态、文件处理、模板、异常、容器类和低级语言特性。

• 指针与内存管理
• 类与重载
• 抽象、封装、继承
• 多态与模板
• 异常与文件处理
• 容器类与STL

C++ 3：经典算法与问题

本课程介绍高级算法，涵盖经典问题，包括八皇后问题、八数码、汉诺塔、最短路径、稳定婚姻、八皇后美化打印、子集和及主教问题。

• 八皇后问题
• 八数码问题
• 汉诺塔
• 最短路径算法
• 稳定婚姻问题
• 八皇后美化打印
• 子集和问题
• 主教放置问题

网页技术I - 前端

本课程专注于学生使用HTML、CSS、JavaScript和CSS框架开发基于浏览器的前端网页应用的用户体验和交互（UI/UX）能力。学生将使用传统网页服务器和现代对象存储将静态网站发布到互联网，同时学习UI/UX网站实施的当前最佳实践和设计模式。

• HTML与CSS语言
• CSS与JavaScript框架
• 响应式网页设计
• 源代码/版本控制
• UI/UX最佳实践与设计模式
• 将网站发布到互联网（网页服务器与对象存储）

基于网页的游戏设计

本课程关于创建交互式网页游戏，是一门为有志于开发经典街机风格游戏的开发者和爱好者设计的实践课程，使用原生JavaScript和HTML5 Canvas！适合具备基本HTML、CSS和JavaScript知识的初学者，本课程将逐步指导您创建五款标志性浏览器游戏——贪吃蛇、乒乓球、太空射击、俄罗斯方块和墨水溢出（Flood It克隆版），涵盖游戏循环、碰撞检测、动画、计分等内容。无需游戏引擎，您将掌握物理、用户输入和数组操作等实用技能，同时构建可在任何现代浏览器运行的游戏作品集。

• 贪吃蛇
• 乒乓球
• 太空射击
• 俄罗斯方块
• 墨水溢出（Flood It）
• 游戏循环与动画基础
• 碰撞检测
• 计分系统
• 用户输入与事件处理
• 物理与数组操作
• 构建可玩的浏览器游戏作品集

Linux

本基础课程介绍Linux系统管理和安全的基础知识。

• Shell命令与进程
• 文件与目录结构
• 用户与组管理
• 网络
• Shell脚本
• 漏洞分析
• 入侵检测
• 防火墙
• 文件系统加密

数据库系统入门

本课程介绍数据库管理系统（DBMS），将其与平面文件处理进行对比，涵盖数据抽象、模型和DML/DDL语言，重点探讨关系数据库、SQL和关系代数（模式、表键、操作）。学生将学习SQL进行表创建和查询（连接、聚合、并集）、使用实体集和关系（以大学为例）进行ER建模、通过规范化（BCNF、3NF）设计数据库以避免冗余，以及索引/哈希技术（主/次索引、静态/动态哈希）以优化数据检索，使学生能够设计和管理高效的数据库系统。

AP计算机科学原理

通过AP计算机科学原理课程深入探索计算的激动人心的世界，这是一门为高中生设计的动态课程，旨在探索计算机科学基础并为AP CSP考试做准备！本课程通过19个引人入胜的主题介绍计算的核心概念，包括列表、二进制数、变量、数据压缩、数字鸿沟、互联网、容错系统、众包、法律与伦理问题、协作、算法效率、数据抽象、模拟、程序设计、数据分析、布尔表达式、迭代、二分查找、过程、计算影响和安全计算实践。使用Python或JavaScript等语言，您将处理实践项目，如设计模拟、分析数据集或构建协作程序，同时培养批判性思维和解决问题的能力。

Java编程入门（AP计算机科学A）

本课程使用Java通过实践编码、问题解决和基于项目的学习教授核心计算机科学概念，装备您构建健壮应用和应对现实世界挑战的能力。课程根据大学理事会的AP CS A课程要求设计，涵盖17个关键主题，包括控制台输入/输出、字符串、变量、表达式、分支、循环、函数、递归、数组、面向对象编程（类、继承、多态）、数据结构（ArrayList、LinkedList、Map、Set）、异常处理、文件输入/输出、使用AWT/Swing进行GUI开发以及搜索/排序算法。适合初学者和中级编码者，您将建立Java编程、逻辑思维和算法设计的坚实基础，最终能够创建交互式应用和游戏。

机器学习

本课程广泛介绍机器学习和统计模式识别，主题包括监督学习、无监督学习、学习理论、强化学习和自适应控制。学生将探索机器学习的目的及其在解决现实问题中的应用。课程将涵盖分类、回归、聚类和各种机器学习算法的概述，并探讨机器学习的最新应用。学生将使用各种AI工具将机器学习概念应用于实践案例。

自然语言处理

本课程全面介绍自然语言处理（NLP），这是人工智能的一个核心领域，专注于使计算机能够处理、理解和生成人类语言，涵盖语言学基础概念、统计方法和深度学习方法（如RNN、LSTM和Transformer），通过使用流行的NLP库进行编程作业，探索语言模型、词表示、文本预处理、特征提取、词性标注、句法分析、信息检索、文本分类、情感分析、意见挖掘、序列模型（HMM、CRF）、预训练模型（如BERT和GPT）以及机器翻译、问答和聊天机器人等应用，装备学生设计、实现和评估NLP系统的实践技能，同时解决语言技术中的模糊性、偏见和公平性等挑战。

计算机视觉

本课程深入介绍计算机视觉，这是人工智能中快速发展的领域，使机器能够解释、分析和理解视觉信息，结合基本原理、数学基础和最先进技术，使用OpenCV、TensorFlow和PyTorch等库进行实践编程，涵盖图像形成、表示、过滤、特征提取、分割、对象检测、识别、运动分析、3D视觉、卷积神经网络（CNN）、迁移学习和视觉变换器，用于图像分类、对象检测和语义分割等任务，通过自动驾驶、面部识别、医学成像、增强现实和视频分析等应用项目，使学生能够连接经典和深度学习方法，开发现实世界的视觉系统。