境外开放课程——按学科专业列表
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Lecture 5: Entropy and Data Compression (IV): Shannon's Source Coding Theorem, Symbol Codes and Arithmetic Coding[第5讲:熵和数据压缩(IV):香农源编码定理,符号编码和算术编码]
David MacKay(视频讲座网) 第5讲:熵和数据压缩(IV):香农源编码定理,符号编码和算术编码
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David MacKay(视频讲座网) 第5讲:熵和数据压缩(IV):香农源编码定理,符号编码和算术编码
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Querying Datasets on the Web with High Availability[在Web上查询高可用性数据集]
Ruben Verborgh(视频讲座网) 随着数据网络以越来越快的速度增长,对实时公共数据缺乏可靠的查询解决方案变得很明显。Sparql实现已经成熟,并且为公共Sparql端点提供了令人印象深刻的性能,但...
热度:17
Ruben Verborgh(视频讲座网) 随着数据网络以越来越快的速度增长,对实时公共数据缺乏可靠的查询解决方案变得很明显。Sparql实现已经成熟,并且为公共Sparql端点提供了令人印象深刻的性能,但...
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Professor Forcing: A New Algorithm for Training Recurrent Networks[Professor Forcing:一种训练递归网络的新算法]
Anirudh Goyal(视频讲座网) Professor Forcing:一种训练递归网络的新算法
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Anirudh Goyal(视频讲座网) Professor Forcing:一种训练递归网络的新算法
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Communication-Efficient Distributed Block Minimization for Nonlinear Kernel Machines[通信——非线性核机的高效分布式块最小化]
Cho-Jui Hsieh(视频讲座网) 内核机通常在各种任务上产生优越的预测性能;然而,它们面临着严峻的计算挑战。在本文中,我们展示了如何克服加速内核机的重要挑战。特别地,我们开发了一个并行...
热度:22
Cho-Jui Hsieh(视频讲座网) 内核机通常在各种任务上产生优越的预测性能;然而,它们面临着严峻的计算挑战。在本文中,我们展示了如何克服加速内核机的重要挑战。特别地,我们开发了一个并行...
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AdaHash: Hashing Based Scalable, Adaptive Hierarchical Clustering of Streaming Data on Map-Reduce Frameworks[AdaHash: Map-Reduce框架上基于哈希的可伸缩、自适应的流数据分层聚类]
Dean Whitney Teffer(视频讲座网) AdaHash: Map-Reduce框架上基于哈希的可伸缩、自适应的流数据分层聚类
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Dean Whitney Teffer(视频讲座网) AdaHash: Map-Reduce框架上基于哈希的可伸缩、自适应的流数据分层聚类
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Lecture 4: Entropy and Data Compression (III): Shannon's Source Coding Theorem, Symbol Codes[第4讲:熵与数据压缩(III):香农源编码定理,符号编码]
David MacKay(视频讲座网) 第4讲:熵与数据压缩(III):香农源编码定理,符号编码
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David MacKay(视频讲座网) 第4讲:熵与数据压缩(III):香农源编码定理,符号编码
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Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning[学习用深度多智能体强化学习进行通信]
Jakob Foerster(视频讲座网) 学习用深度多智能体强化学习进行通信
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Jakob Foerster(视频讲座网) 学习用深度多智能体强化学习进行通信
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Lecture 12: Approximating Probability Distributions (II): Monte Carlo Methods (I): Importance Sampling, Rejection Sampling, Gibbs Sampling, Metropolis Method[第12讲:近似概率分布(II):蒙特卡洛方法(I):重要抽样、拒绝抽样、吉布斯抽样、大都会方法]
David MacKay(视频讲座网) 第12讲:近似概率分布(II):蒙特卡洛方法(I):重要抽样、拒绝抽样、吉布斯抽样、大都会方法
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David MacKay(视频讲座网) 第12讲:近似概率分布(II):蒙特卡洛方法(I):重要抽样、拒绝抽样、吉布斯抽样、大都会方法
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