境外开放课程——按学科专业列表
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Data, Predictions, and Decisions in Support of People and Society[支持人们和社会的数据、预测和决策]
   Eric Horvitz(微软公司) 深层的社会效益将来自数据可用性和计算程序的进步，这些经验可用于从大型数据集中挖掘见解和推论。我将描述利用数据进行预测和指导决策，接触运输，医疗保健，在...
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The Role of Information Diffusion in the Evolution of Social Networks[信息扩散在社会网络演化中的作用]
  Filippo Menczer(印第安纳大学) 每天都有数百万的用户通过在线社交网络进行连接，生成大量的数据，这些数据使我们能够研究人类互动背后的机制。三合会封闭被视为建立社交联系的主要机制：如果爱...
热度：44

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Gradient Boosted Decision Trees on Hadoop[基于Hadoop的梯度增强决策树]
  Jerry Ye(雅虎公司) 随机梯度增强决策树（GBDT）是当今机器学习中使用最广泛的学习算法之一。它适应性强，易于解释，并且可以生成高度准确的模型。但是，当今的大多数实现在计算上都...
热度：67

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CEP - Complex Event Processing[复杂事件处理]
  Roland Stühmer(FZI计算机科学研究中心) 实时已成为现代应用程序的关键特征之一，并在数据处理中彻底改变了游戏规则。由于其支持连续监控的能力，实时数据处理已成为许多应用领域中非常重要的机制：交通...
热度：13

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How do you publish one thousand web pages, in 12 languages, at a high quality, 50% quicker than you can today?[你如何以12种语言发布一千个网页，质量高，比现在快50%？]
  Sinclair Morgan(SDL公司) 当今的公共组织和机构面临着为数字世界创建信息的需求：信息是动态的而不是静态的，是针对个人需求进行高度定制的，并且可以跨多个渠道和地理位置按需提供。随着...
热度：34

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The Battle for the Future of Data Mining[数据挖掘的未来之战]
  Oren Etzioni(艾伦人工智能研究所) 深度学习已跃升至《纽约时报》的首页，形成了所谓“ Google大脑”的核心，并在视觉，语音识别等方面取得了令人瞩目的成果。然而研究人员提出了简单的难题，深度...
热度：41

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Algorithms for Interpretable Machine Learning[可解释机器学习算法]
  Cynthia Rudin(麻省理工学院) 在许多应用程序领域中，使预测建模具有透明度非常重要。领域专家并不倾向于使用“黑匣子”预测模型。他们想了解如何进行预测，并且可能更喜欢模拟人类专家可能做...
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Pylearn2: Using Theano for Deep Learning[Pylearn2：使用Theano进行深度学习]
  Aleksandra Pizurica(根特大学) This talk presents a convenient graphical tool for encoding visual patterns (such as image patches and image atoms) as point constellations in a space...
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COM: a Generative Model for Group Recommendation[COM：一个群体推荐的生成模型]
  Chin-Yew Lin(微软公司) 随着在线社交网络的迅速发展，越来越多的人愿意分享他们的小组活动，例如与同事共进晚餐，和配偶一起看电影。这激发了关于组推荐的研究，该组推荐旨在为一组用户...
热度：46

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Computer Science ... without computers?![计算机科学。。。没有电脑？！]
  Tim Bell(坎特伯雷大学) 不插电计算机科学是免费学习活动的集合，这些活动通过使用纸牌，线，蜡笔和大量跑来跑去的游戏和拼图来教计算机科学。我们最初开发这种方法的目的是让年轻的学生...
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Light at the End of the Tunnel[隧道尽头的灯光]
  Ramanathan V. Guha(谷歌公司) Web页面的很大一部分是从结构化数据库中生成的。语义Web计划的一个长期目标是让网站管理员使该结构化数据直接在Web上可用。达到这一目标的道路充其量是坎rock的...
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ATT: Analyzing Temporal Dynamics of Topics and Authors in Social Media[ATT：分析社交媒体中主题和作者的时间动态]
  Nasir Naveed(科布伦茨-兰道大学) 了解主题趋势和主题演变中的用户角色是信息检索领域的重要挑战。在这项贡献中，我们提出了一种新颖的模型，用于分析用户对制作内容随时间推移的兴趣变化。我们的...
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Data Science Through the Lens of Social Science[社会科学视角下的数据科学]
   Drew Conway(佛罗里达大学) 在本次演讲中，Drew将通过社会科学家的视角研究数据科学。他将讨论各种技能和学科如何结合到数据科学中。 Drew还将直接从他作为纽约市市长分析办公室高级顾问的...
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Optimization Algorithms in Machine Learning[机器学习中的优化算法]
  Stephen J. Wright(威斯康星大学) 优化为思考，制定和解决机器学习中的许多问题提供了一个有价值的框架。自1990年代开发支持向量分类所引起的二次编程问题的专用技术以来，优化和机器学习之间的...
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Dropout: A simple and effective way to improve neural networks[辍学：改进神经网络的一种简单有效的方法]
   Geoffrey E. Hinton(多伦多大学) 在大型前馈神经网络中，通过在每个训练案例中随机省略一半的隐藏单元，可以大大减少过度拟合。这防止了复杂的协同适配，其中特征检测器仅在其他几个特定特征检测...
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