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Lecture 1 Computers and programming languages introduction |
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Lab 1 Basics of python |
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Lecture 2 Program flow control |
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Lecture 3 Functions and scripts |
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Lab 2 Debugging and troubleshooting |
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Labor day |
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Lab 3 Using Visual Studio Code IDE |
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Lab 4 Using Visual Studio Code IDE |
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Lecture 4 Data reduction and fitting |
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Lecture 5 Data reduction and fitting practice (AI driven) |
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Lab 5 Working on homework |
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Lecture 6 Root finding |
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Lecture 7 Integration |
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Lab 6 the Good, the Bad report, and the Ugly AI generated reports |
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Lab 7 Integrals and root finding gotchas |
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Lecture 8 Monte Carlo integration |
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Lab 8 Midterm mock exam |
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Midterm |
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Lecture 9 Iterated maps from order to chaos |
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Fall break |
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Fall break |
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Fall break |
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Fall break |
12
Lecture 10 From simulation to optimization |
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Lecture 11 Numerical Optimization, one Dimension |
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Lab 9 Working on homework |
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Lecture 12 Multi dimensional Optimization, part 1 |
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Lecture 13 Multi dimensional Optimization, part 2 combinatorics |
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Lab 10 Working on homework |
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Last day to withdraw Lab 11 AI driven simulation of a colony part 3 |
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Lecture 14 Optimization part 2, smooth functions |
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Lecture 15 Optimization part 3, noisy problems |
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Midterm |
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Election day |
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Lecture 16 Optimization part 4, demystifying neural networks and AI |
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Lecture 17 Random numbers |
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Lab 12 Optimization practice |
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Lecture 18 Solving system of linear equations |
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Lecture 19 Speeding up calculations |
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Lecture 20 Interpolation (sometimes we do not need AI) |
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18
Lecture 21 Ordinary differential equations part 1 |
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Lab 13 practice |
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Remote day Lecture 22 Ordinary differential equations part 2 |
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Thanksgiving break |
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Thanksgiving break |
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Thanksgiving break |
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Thanksgiving break |
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Thanksgiving break |
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Lecture 23 Ordinary differential equations part 3 |
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2
Lab 14 practice |
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Lecture 24 Digital Fourier Transform (DFT) |
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2pm Final for 1pm section |
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9am Final for 11am section |
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