境外开放课程——按学科专业列表
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5. Applying Case-Based Reasoning to Texas Hold'em Poker[5.基于案例推理的德克萨斯扑克应用]
  Ian Watson;Jonathan Rubin(奥克兰大学) 这段视频总结了基于案例推理原则在德州扑克领域的应用。介绍CBR和德州hold'em，以及关于两个扑克机器人的描述，我们开发了利用CBR玩扑克。简要介绍了我们的研究...
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RevRank: a Fully Unsupervised Algorithm for Selecting the Most Helpful Book Reviews[雷夫兰克：选择最有帮助的书完全无监督的算法综述]
  Oren Tsur(哈佛大学) 我们提出了一种根据评论的有用性自动对用户生成的图书评论进行排序的算法。给出了一组评论，我们的revrank算法识别了构成虚拟最优评论核心的显性词汇。这个词汇...
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Compositional Noisy-Logical Learning[成分嘈杂的逻辑学习]
  Yuille Alan L(加利福尼亚大学) 我们描述了一种从标记训练实例中学习二值变量条件概率分布的新方法。我们提出的复合噪声逻辑学习（CNLL）方法以复合方式学习噪声逻辑分布。CNLL是著名的Adaboost...
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Fast Incremental Proximity Search in Large Graphs[大图中的快速增量邻近搜索]
  Purnamrita Sarkar(卡内基梅隆大学) 本文研究了大图排序问题的两个方面。首先，我们利用采样技术对sarkar和moore（2007）中的确定性剪枝算法进行了扩充，以计算查询时基于随机游走的邻近度测量下的...
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Musical Source Separation using Generalised Non-Negative Tensor Factorisation Models[使用广义的非负张量分解模型的音乐源分离]
  Derry FitzGerald(科克理工学院)
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Practical Statistical Relational Learning[实用统计关系学习]
  Pedro Domingos(华盛顿大学) 本教程将由三部分组成：****基础领域。**第一部分将简要介绍SRL的四个基础领域：逻辑推理、归纳逻辑编程、概率推理和统计学习。显然，在短时间内，不会试图全面...
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A polynomial algorithm for the inference of context free languages[上下文无关语言推理的多项式算法]
  Alexander Clark(伦敦大学学院) 上下文无关语言推理的多项式算法
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Incompleteness as a Metaphor[不完全性作为一个隐喻]
  Lev Beklemishev(斯特克洛夫数学研究所)  不完全性作为一个隐喻
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Towards a semantic foundation for bioinformatics[迈向生物信息学的语义基础]
  King Ross D(曼彻斯特大学) 有着两千五千年的传统逻辑，是表达科学知识的最好的理解方式。只有逻辑提供了确保知识的可理解性、再现性和自由交换所必需的语义清晰性。使用逻辑也是使计算机在...
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PrDB: Increasing the Representational Power and Scaling Reasoning in Probabilistic Databases[PrDB：提高表达能力和比例推理概率数据库]
  Amol Deshpande(马里兰大学)
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Coherent inference on optimal play in game trees[游戏树中连贯推理的最佳玩法]
  Philipp Hennig(马克斯普朗克研究所) 基于圆的博弈是离散规划问题的一个实例。一些当代最好的博弈树搜索算法使用随机展开作为数据。依靠一个好的策略，他们通过在树中向上传播信息（而不是在兄弟节点...
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Sigma point and particle approximations of stochastic differential equations in optimal filtering[Σ最优滤波中的随机微分方程的Σ点和近似粒子]
  Simo Särkkä(赫尔辛基大学) 无迹变换（UT）是一种比较新的近似随机变量非线性变换的方法。它不是经典的泰勒级数近似，而是基于形成一组通过非线性传播的西格玛点。无迹卡尔曼滤波器（UKF）...
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Probability and Mathematical Needs[概率和数学的需要]
  Nathan Amanquah(阿什西大学学院) 为了处理、操作和学习大型N维数据集，提出了一系列使用线性代数的数学方法。此外，为了预测数据的性质，特别是基于过去的观察，有必要研究概率。\\n涉及的主题包...
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Rethinking Mathematics Instruction: Online, Hybrid and Flipped Courses at UCI[重新思考数学教学：在UCI的在线，混合和翻转课程]
  Sarah Eichhorn(加州大学尔湾分校) 记录于2014年1月28日。Sarah E.Eichorn博士，现代技术正在迅速改变我们的教学能力。千禧一代的学生在他们的社会生活中被Engafin技术淹没，他们呼吁在他们的学术...
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Math 1A/1B. Pre-Calculus: Verifying Trigonometric Identities - Sum & Difference Formulas[数学1A / 1B. 微积分入门：验证三角函数 - 求和与差分公式]
  Sarah Eichhorn;Rachel Lehman(加州大学尔湾分校) 说明：UCI数学1a/1b：预科课程旨在为学生准备微积分课程。这门课是为了让学生在代数和三角学方面获得坚实的基础。本课程集中讨论对微积分学研究很重要的各种功能...
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