境外开放课程——按学科专业列表
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Continuous Markov Random Fields for Robust Stereo Estimation[用于鲁棒立体声预估的马尔科夫连续随机场]
  Laurent Itti;Koichiro Yamaguchi; Ramin Zabih(芝加哥丰田技术学院) 本文提出了一种新的倾斜平面模型，它既考虑了遮挡边界，又考虑了遮挡深度。我们将此问题表述为由连续（即倾斜三维平面）和离散（即遮挡边界）随机变量组成的混合...
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Science, Technology, and Applications of Swarm Robotics[群体机器人的科学、技术与应用]
  Dario Floreano(洛桑联邦理工学院) 群体机器人的科学、技术与应用 
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Is Intractability a Barrier for Machine Learning?[机器学习是棘手的障碍？]
  Sanjeev Arora(普林斯顿大学) 机器学习理论的一个挫折是许多潜在的算法问题是可证明的难以解决的（例如，NP难解决或更糟），或者假定是难以解决的（例如，Valiant模型中的许多开放问题）。这...
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Sequential Event Prediction with Association Rules[用关联规则的预测顺序事件]
  Cynthia Rudin(麻省理工学院) 我们考虑一个有监督的学习问题，在这个问题中，数据是按顺序显示的，目标是确定下一步将显示什么。在这个问题的背景下，基于关联规则的算法比经典的统计和机器学...
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Partially Observed Maximum Entropy Discrimination Markov Networks[部分可观测的最大熵辨别马尔可夫网络]
  Jun Zhu(卡内基梅隆大学) 学习带有隐藏变量的图形模型可以为复杂数据提供语义洞察，并在不依赖昂贵的、有时无法完全注释的训练数据的情况下产生显著的结构化预测因子。虽然基于可能性的方...
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Some Challenging Machine Learning Problems in Computational Biology: Time-Varying Networks Inference and Sparse Structured Input-Out Learning[计算生物学中的一些挑战性机器学习问题：时变网络推理和稀疏结构化输入法学习]
  Eric P. Xing(卡内基梅隆大学) 在诸如微阵列和全基因组测序等高通量技术的最新进展导致了新的生物数据的雪崩，这些数据是动态的、嘈杂的、异质的和高维的。它们在机器学习和高维统计分析方面提...
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Relational Learning as Collective Matrix Factorization[集体矩阵分解的关系学习]
  Ajit Singh(卡内基梅隆大学) 我们提出了矩阵分解模型的统一观点，包括奇异值分解、非负矩阵分解、概率潜在语义索引，以及将这些模型推广到指数族和非正则布列格曼发散。可以将关系数据建模为...
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Probabilistic Decision-Making Under Model Uncertainty[不确定性条件下模型的概率决策]
  Joelle Pineau(麦吉尔大学) 部分可观测马尔可夫决策过程为不确定性下的决策提供了一个丰富的数学框架。近年来，在给出域参数模型的基础上，提出了一系列优化作用选择的方法。然而，在许多应...
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Local Minima Free Parameterized Appearance Models [局部最小自由参数化外观模型]
  Minh Hoai Nguyen(卡内基梅隆大学) 参数化外观模型（PAM）（例如特征跟踪、活动外观模型、变形模型）通常用于对图像中对象的外观和形状变化进行建模。尽管与替代方法相比，PAM有许多优点，但它们至...
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Discovering Cyclic Causal Models by Independent Components Analysis[通过独立成分分析发现循环因果模型]
  Gustavo Lacerda(卡内基梅隆大学) 本文将首先介绍Shimizu等人（2006）基于ICA的方法（Lingam），从因果充分的连续值观测数据中发现非循环（DAG）线性结构方程模型（SEMS）。这是值得注意的，因为...
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Rare Category Detection for Spatial Data[空间数据的罕见类别检测]
  Jingrui He(卡内基梅隆大学) 对于一个未标记的不平衡数据集，稀有类别检测的目标是从具有少量标签请求的少数类中发现示例。稀有类别检测是机器学习中的一个公开挑战，它有许多应用，如金融欺...
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Introduction to Machine Learning[ 机器学习简介]
  Arindam Banerjee(明尼苏达大学) 在过去的几十年中，机器学习领域已经显著成熟，从统计学、优化和人工智能等多个学科中汲取了灵感。机器学习的应用在从互联网应用到科学问题的各种领域都取得了重...
热度：44

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Scenarios and Technological Challenges for a LHC Luminosity Upgrade: Introduction to the LHC Upgrade Program and Summary of Physics Motivations[大型强子对撞机亮度提高的方案和技术挑战︰ 大型强子对撞机升级程序简介和物理动机摘要]
  Michelangelo Mangano; Lyn Evans(欧洲核子研究组织) 在全面介绍了大型强子对撞机升级的动机之后，本课程将讨论大型强子对撞机亮度增加的光束动力学和技术挑战，以及可能的场景。我们将讨论诸如最终聚焦强度更大、孔...
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Introduction to Machine Learning[机器学习概论]
  John Quinn(麦克雷雷大学) 本文从实践的角度概述了机器学习。从我们可能想要解决的问题（在视觉、信号处理和地理空间推理中）和我们必须做出的假设开始，它涵盖了许多不同的有监督和无监督...
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The Centibots 100 Robot Project[100个多机器人的研究]
  Charlie Ortiz, Regis Vincent(SRI人工智能中心) Centibots系统是一个由SRI开发的多机器人系统。它的100个小型机器人团队是由现成的部件组成的。本视频描述了分布式机器人控制软件及其后续演示。
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