境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→工程与技术科学→计算机科学技术→计算机科学技术基础学科::

436
Ontology Management[本体管理]
  Rudi Studer(卡尔斯鲁厄理工学院)
热度：26

437
The Dissimilarity Representation as a Tool for Three-way Data Classification: a 2D Measure[不同的表示作为一种工具，三路数据分类：2D测量]
  Diana Porro Munoz(戴夫特理工大学)
热度：35

438
Graph Embedding using an Edge-Based Wave Kernel[基于边缘的波核嵌入图]
  Edwin Hancock(约克大学)
热度：36

439
Extracting semantic from crowds[从人群中提取语义]
  Markus Strohmaier(格拉茨工业大学)
热度：28

440
Building semantic descriptions of sourses[建筑空间的语义描述]
  Craig Knoblock(南加州大学)
热度：39

441
Machine learning for the semantic web[机器学习的语义网]
  Marko Grobelnik(约瑟夫·斯特凡学院)
热度：33

442
Fundamentals Of Metalogic[基本面元]
  John K. Slaney(澳大利亚国立大学) 本课程介绍基本逻辑的元理论。在复习符号基础和将经典逻辑用作表示语言之后，我们将重点放在模型和证明的两个概念上。介绍了标准语义学的一阶逻辑公理化系统，并...
热度：55

443
Unsupervised learning[无监督学习]
  Dale Schuurmans(艾伯塔大学) 他的教程的第一部分将讨论无监督、半监督和部分监督的学习。对于支持向量机、最大边缘马尔可夫网络、对数线性模型和贝叶斯网络的无监督和半监督训练，将给出凸松...
热度：56

444
Introduction To Statistical Machine Learning[统计机器学习概论]
  Marcus Hutter(澳大利亚国立大学) 本课程简要概述了统计机器学习的方法和实践，涉及通过构建可用于预测和决策的随机模型从观测数据中学习的算法和技术的发展。本课程的目的是：（a）向对人工智能...
热度：54

445
Group Theory in Machine Learning[机器学习中的群体理论]
  Marconi Barbosa(澳大利亚ICT卓越研究中心) 本课程涵盖了对称在模式分析和机器学习中所起作用的不同方面。它旨在通过实例提供背景知识，并在不过度强调形式化和技术描述的情况下接触当前的研究主题。
热度：36

446
Compositional Evolution[成分演化]
  Richard Watson(南安普敦大学) 达尔文为我们所看到的周围生物的复杂性提供了第一个机械的解释已经有一个半世纪了。只有在近30年左右的时间里，计算系统才被用来尝试对复杂的人工问题进行自然选...
热度：38

447
Exploring Spatially Embedded Artificial Neural Networks[空间嵌入人工神经网络的探索]
  Patricia Vargas(苏塞克斯大学)
热度：33

448
Adaptive Modelling via Pattern Analysis and the Kernel Methods approach[通过模式分析和核方法的方法自适应建模]
  John Shawe-Taylor(伦敦大学学院) 各种不同应用程序中复杂数据的可用性有了显著的增长。数据分析器的挑战在于通过识别有用的模式和结构，从原始数据中提取知识。本模块介绍了对此类复杂数据建模的...
热度：36

449
Simulation Modeling: Examples[仿真建模：实例]
  Seth Bullock(南安普敦大学) 信息和通信技术（ICT）的不断进步正在增加当今工程系统的规模和连通性。管理由此产生的复杂性正成为英国工业和政府面临的核心挑战：从软件到城市，甚至是证券交...
热度：43

450
Optimisation[优化]
  Adam Prügel-Bennett(南安普敦大学) 达尔文为我们所看到的周围生物的复杂性提供了第一个机械的解释已经有一个半世纪了。只有在近30年左右的时间里，计算系统才被用来尝试对复杂的人工问题进行自然选...
热度：62