图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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1Machine Learning[机器学习]
Rohit Singh(麻省理工学院) 6.867 是一门关于机器学习的入门课程，它概述了机器学习中的许多概念、技术和算法，从分类和线性回归等主题开始，到最近的主题，如提升、支持向量机、隐马尔可夫...
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Rohit Singh(麻省理工学院) 6.867 是一门关于机器学习的入门课程，它概述了机器学习中的许多概念、技术和算法，从分类和线性回归等主题开始，到最近的主题，如提升、支持向量机、隐马尔可夫...
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2Introduction To Stochastic Processes[随机过程简介]
Dr. Hao Wu(麻省理工学院) 本课程介绍马尔可夫链、随机游走、鞅和高尔顿-瓦特索姆树。该课程需要概率论和线性代数的基本知识，包括条件期望和矩阵。
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Dr. Hao Wu(麻省理工学院) 本课程介绍马尔可夫链、随机游走、鞅和高尔顿-瓦特索姆树。该课程需要概率论和线性代数的基本知识，包括条件期望和矩阵。
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3Complex Variables With Applications[复杂变量与应用]
Dr. Jeremy Orloff(麻省理工学院) 复杂分析是一种基本工具，在解决物理问题方面具有许多实际应用。它围绕着复杂的分析函数——具有复杂导数的函数。与使用实变量的微积分不同，复导数的存在对函数...
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Dr. Jeremy Orloff(麻省理工学院) 复杂分析是一种基本工具，在解决物理问题方面具有许多实际应用。它围绕着复杂的分析函数——具有复杂导数的函数。与使用实变量的微积分不同，复导数的存在对函数...
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4Algebra II Student Notes[代数 II 学生笔记]
Mathematics(麻省理工学院) 代数II是为期一年的现代代数入门课程的第二学期。该课程侧重于群表示、环、理想、域、多项式环、模、因式分解、二次数域中的整数、域扩展和伽罗瓦理论。 这些...
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Mathematics(麻省理工学院) 代数II是为期一年的现代代数入门课程的第二学期。该课程侧重于群表示、环、理想、域、多项式环、模、因式分解、二次数域中的整数、域扩展和伽罗瓦理论。 这些...
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5Data Analysis For Social Scientists[面向社会科学家的数据分析]
Prof. Esther Duflo;Dr. Sara Ellison(麻省理工学院) 本课程介绍利用数据回答文化、社会、经济和政策问题的方法。我们将从概率和统计的基本概念开始。我们将继续介绍现代数据分析中的技术：回归和计量经济学、实验设...
热度：2
Prof. Esther Duflo;Dr. Sara Ellison(麻省理工学院) 本课程介绍利用数据回答文化、社会、经济和政策问题的方法。我们将从概率和统计的基本概念开始。我们将继续介绍现代数据分析中的技术：回归和计量经济学、实验设...
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6Introduction To Shape Grammars I[形状语法导论 I]
Prof. George Stiny(麻省理工学院) 形状语法是视觉规则系统，通过该系统可以将一种形状转换为另一种形状。通过递归应用这些规则，可以将简单的形状细化为复杂的图案。本课程深入介绍了形状语法及其...
热度：5
Prof. George Stiny(麻省理工学院) 形状语法是视觉规则系统，通过该系统可以将一种形状转换为另一种形状。通过递归应用这些规则，可以将简单的形状细化为复杂的图案。本课程深入介绍了形状语法及其...
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7Algebra I Student Notes[代数 I 学生笔记]
Supplemental Resources(麻省理工学院) 代数 I 是为期一年的现代代数入门的第一学期。代数是一门基础学科，用于许多高级数学课程，并在计算机科学、化学等领域得到应用。本课程的重点是学习不同形式的...
热度：4
Supplemental Resources(麻省理工学院) 代数 I 是为期一年的现代代数入门的第一学期。代数是一门基础学科，用于许多高级数学课程，并在计算机科学、化学等领域得到应用。本课程的重点是学习不同形式的...
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8Brain And Cognitive Sciences Computational Tutorial Series[脑与认知科学计算教程系列]
Brain and Cognitive Sciences;Supplemental Resources(麻省理工学院) 这是由麻省理工学院脑与认知科学系（BCS）的研究生和博士后从2015年至今领导的系列研讨会，以与神经科学、认知科学和人工智能中的智能研究相关的计算主题的教程...
热度：7
Brain and Cognitive Sciences;Supplemental Resources(麻省理工学院) 这是由麻省理工学院脑与认知科学系（BCS）的研究生和博士后从2015年至今领导的系列研讨会，以与神经科学、认知科学和人工智能中的智能研究相关的计算主题的教程...
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9Introduction To Probability[概率概论]
Prof. John Tsitsiklis;Prof. Patrick Jaillet(麻省理工学院) 概率论的工具，以及统计推断的相关领域，是能够分析和理解数据的关键。这些工具是许多领域重要进步的基础，从基础科学到工程和管理。 此资源是 6.041SC 概率...
热度：10
Prof. John Tsitsiklis;Prof. Patrick Jaillet(麻省理工学院) 概率论的工具，以及统计推断的相关领域，是能够分析和理解数据的关键。这些工具是许多领域重要进步的基础，从基础科学到工程和管理。 此资源是 6.041SC 概率...
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10A Vision Of Linear Algebra[线性代数的愿景]
Prof. Gilbert Strang(麻省理工学院) 这组视频展示了斯特朗教授对如何教授线性代数的最新看法。 它从 2020 年录制的六个简短视频开始，其中包含许多关于线性代数教学中推荐主题顺序的想法和建议。...
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Prof. Gilbert Strang(麻省理工学院) 这组视频展示了斯特朗教授对如何教授线性代数的最新看法。 它从 2020 年录制的六个简短视频开始，其中包含许多关于线性代数教学中推荐主题顺序的想法和建议。...
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11How To Win At Texas Hold'em Poker[如何在德州扑克中获胜]
Will Ma(麻省理工学院) 该短期课程在麻省理工学院的独立活动期间提供 （IAP），涵盖在专业水平上玩德州扑克游戏所需的扑克概念、数学概念和一般概念。
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Will Ma(麻省理工学院) 该短期课程在麻省理工学院的独立活动期间提供 （IAP），涵盖在专业水平上玩德州扑克游戏所需的扑克概念、数学概念和一般概念。
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12Engineering Risk-Benefit Analysis[工程风险收益分析]
Prof. George Apostolakis(麻省理工学院) ERBA（ESD.72）强调三种方法——可靠性和概率风险评估（RPRA）、决策分析（DA）和成本效益分析（CBA）。在本课程中，感兴趣的问题是：与核动力反应堆、国际空间...
热度：7
Prof. George Apostolakis(麻省理工学院) ERBA（ESD.72）强调三种方法——可靠性和概率风险评估（RPRA）、决策分析（DA）和成本效益分析（CBA）。在本课程中，感兴趣的问题是：与核动力反应堆、国际空间...
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13Introduction To Computational Thinking With Julia, With Applications To Modeling The COVID-19 Pandemic[Julia 的计算思维导论，以及 COVID-19 大流行建模的应用]
Prof. Alan Edelman;Prof. David P. Sanders(麻省理工学院) 这个半学期的课程通过使用 Julia 编程语言的数据科学、人工智能和数学模型的应用来介绍计算思维。2020 年春季版本是快速课程调整，重点关注 COVID-19 响应的应用...
热度：6
Prof. Alan Edelman;Prof. David P. Sanders(麻省理工学院) 这个半学期的课程通过使用 Julia 编程语言的数据科学、人工智能和数学模型的应用来介绍计算思维。2020 年春季版本是快速课程调整，重点关注 COVID-19 响应的应用...
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14Algebraic Topology I[代数拓扑 I]
Prof. Haynes Miller(麻省理工学院) 这是一门关于拓扑空间奇异同调性的课程。主题包括：奇异同调、CW 复合体、同调代数、同调和庞加莱对偶性。
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Prof. Haynes Miller(麻省理工学院) 这是一门关于拓扑空间奇异同调性的课程。主题包括：奇异同调、CW 复合体、同调代数、同调和庞加莱对偶性。
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15The Polynomial Method[多项式法]
Prof. Lawrence D Guth(麻省理工学院) 本课程介绍了过去十年中应用于解决组合学问题的多项式方法。该课程还探讨了这些问题中使用的多项式方法与其他领域（包括计算机科学、数论和分析）的多项式方法之...
热度：6
Prof. Lawrence D Guth(麻省理工学院) 本课程介绍了过去十年中应用于解决组合学问题的多项式方法。该课程还探讨了这些问题中使用的多项式方法与其他领域（包括计算机科学、数论和分析）的多项式方法之...
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