境外开放课程——按学科专业列表
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Bayesian Time Series Modeling: Structured Representations for Scalability[贝叶斯时间序列建模:可扩展性的结构化表示]
  Emily Fox(华盛顿大学统计系) 从神经科学、基因组学和环境监测到基于以前不可用的技术和基础设施的电子商务,各种领域正在收集越来越复杂的时间序列。这些数据集可以被视为提供单一的高维时间...
热度:22

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Laplacian Matrices of Graphs: Algorithms and Applications[图的拉普拉斯矩阵:算法和应用]
  Daniel A. Spielman(耶鲁大学计算机科学系) 图的拉普拉斯矩阵出现在许多领域,包括机器学习,计算机视觉,优化,计算科学,当然还有网络分析。我们将解释这些矩阵是什么以及为什么它们出现在如此多的应用中...
热度:30

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Structural Deep Brain Network Mining[结构深层脑网络挖掘]
  Shen Wang(伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系) 神经成像数据挖掘在医疗保健和生物信息学领域越来越受欢迎,因为它有可能发现有临床意义的结构模式,有助于理解和诊断神经和神经精神疾病。最近的研究集中在应用...
热度:16

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Optimization II[优化II]
  Jorge Nocedal(西北大学罗伯特·麦考密克工程与应用科学学院) 优化II
热度:13

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Kernel Interpolation for Scalable Structured Gaussian Processes (KISS-GP)[可扩展结构化高斯过程的核插值]
  Andrew Gordon Wilson(卡内基梅隆大学) 我们介绍了一个新的结构化核插值(SKI)框架,它概括和统一了可扩展高斯过程(GPs)的诱导点方法。SKI方法通过核插值产生快速计算的核近似。SKI框架阐明了诱导点方法...
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Gaussian Process: Practical Course[高斯过程:实践课程]
  Dilan Görür;Zoubin Ghahramani(剑桥大学) 高斯过程:实践课程
热度:11

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Interview with Paolo Traverso[保罗·特拉韦索采访]
  Paolo Traverso(布鲁诺·凯斯勒基金会) 保罗·特拉韦索采访
热度:12

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Net2Net: Accelerating Learning via Knowledge Transfer[Net2Net:通过知识转移加速学习]
  Tianqi Chen(华盛顿大学) 我们介绍了将存储在一个神经网络中的信息快速传输到另一个神经网络的技术。主要目的是加速训练一个显著更大的神经网络。在现实世界的工作流程中,人们经常在实验...
热度:21

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Firm Investments in Artificial Intelligence Technologies and Changes in Workforce Composition[企业对人工智能技术的投资与劳动力构成的变化]
  Anastassia Fedyk(哈佛大学经济学系) 企业对人工智能技术的投资与劳动力构成的变化
热度:21

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Collaborative Filtering with Temporal Dynamics[时间动力学协同过滤]
  Yehuda Koren(谷歌有限公司) 时间动力学协同过滤
热度:16

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Collaborative Filtering with Temporal Dynamics[时间动力学协同过滤]
  Yehuda Koren(谷歌有限公司) 时间动力学协同过滤
热度:14

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15. CB2: Child Robot with Biomimetic Body[15. CB2:仿体儿童机器人]
  Tomoyuki Noda;Daniel Quevedo;Shuhei Ikemoto(大阪大学) CB2是一种新型的儿童机器人,由JST ERATO浅田项目建造,用于模拟儿童的发育。它灵活,栩栩如生的动作和全身柔软的皮肤使它能够与人密切互动。 这段视频展...
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Applying the Delta method in metric analytics: A practical guide with novel ideas[在度量分析中应用德尔塔方法:一个具有新颖想法的实用指南]
  Jiannan Lu(微软) 在过去的十年里,信息技术行业采用了数据驱动的文化,依靠在线指标来衡量和监控业务绩效。在大数据的背景下,大多数此类指标大致遵循正态分布,为直接建模提供了...
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Machine learning and finance[机器学习与金融]
  László Györfi(布达佩斯科技经济大学) 机器学习与金融
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Theory[理论]
  Sanjeev Arora(普林斯顿大学) 理论
热度:15