图 书 馆境外开放课程——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→人工智能::
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451MAS.965 Special Topics in Media Technology: Cooperative Machines[Mas.965媒体技术专题：合作机]
Cynthia Breazeal(麻省理工学院) 本课程检视与人类及其他机器合作的机器制造的议题、原则及挑战。这门课程将涵盖哲学、科学和理论方面的见解，以及这些想法如何在自然系统和人工系统(如软件代理...
热度：21
Cynthia Breazeal(麻省理工学院) 本课程检视与人类及其他机器合作的机器制造的议题、原则及挑战。这门课程将涵盖哲学、科学和理论方面的见解，以及这些想法如何在自然系统和人工系统(如软件代理...
热度：21
45218.465 Topics in Statistics: Statistical Learning Theory[18.465 统计学专题：统计学习理论 ]
Dmitry Panchenko(麻省理工学院) 本课程的主要目标是研究一些流行的机器学习算法的泛化能力，如升力，支持向量机和神经网络。主题包括Vapnik-Chervonenkis理论，产品空间中的浓度不等式，以及经...
热度：24
Dmitry Panchenko(麻省理工学院) 本课程的主要目标是研究一些流行的机器学习算法的泛化能力，如升力，支持向量机和神经网络。主题包括Vapnik-Chervonenkis理论，产品空间中的浓度不等式，以及经...
热度：24
453HST.951J / 6.873J Medical Decision Support[HST.95J/683J医学决策支持]
Isaac Kohane ;Lucila Ohno-Machado ;Peter Szolovits ;Staal Vinterbo(麻省理工学院) 本课程主要介绍了决策分析、人工智能和预测模型构建与评价等概念在具体的医学应用背景下的应用。它强调了在实际系统中使用这些方法的优点和缺点，并提供了实践经...
热度：24
Isaac Kohane ;Lucila Ohno-Machado ;Peter Szolovits ;Staal Vinterbo(麻省理工学院) 本课程主要介绍了决策分析、人工智能和预测模型构建与评价等概念在具体的医学应用背景下的应用。它强调了在实际系统中使用这些方法的优点和缺点，并提供了实践经...
热度：24
454HST.951J / 6.873J Medical Decision Support[HST.95J/683J医学决策支持]
Lucila Ohno-Machado ; Staal Vinterbo(麻省理工学院) 本课程介绍了决策分析、人工智能、预测模型构建和评估在特定医学应用背景下的主要概念。强调了在实际系统中使用这些方法的优点和缺点，同时学生也获得了具体应用...
热度：23
Lucila Ohno-Machado ; Staal Vinterbo(麻省理工学院) 本课程介绍了决策分析、人工智能、预测模型构建和评估在特定医学应用背景下的主要概念。强调了在实际系统中使用这些方法的优点和缺点，同时学生也获得了具体应用...
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455HST.950J / 6.872J Medical Computing[HST.950J/682J医学计算]
Isaac Kohane ;Lucila Ohno-Machado; Peter Szolovits(麻省理工学院) 本课程的重点是在自动化和基因组时代的医学科学和实践，包括现在和未来。它包括对临床医学的计算需要的分析，已经被用来支持这些需要的审查系统和方法，以及对新...
热度：45
Isaac Kohane ;Lucila Ohno-Machado; Peter Szolovits(麻省理工学院) 本课程的重点是在自动化和基因组时代的医学科学和实践，包括现在和未来。它包括对临床医学的计算需要的分析，已经被用来支持这些需要的审查系统和方法，以及对新...
热度：45
4566.892 Computational Models of Discourse[6.892 话语计算模型 ]
Regina Barzilay(麻省理工学院) 本课程是自动话语处理的研究生课程。重点将是对自然语言和语音处理具有适用性的方法和模型。本课程将涵盖以下主题:语篇结构、连贯与衔接模型、计划识别算法和文...
热度：24
Regina Barzilay(麻省理工学院) 本课程是自动话语处理的研究生课程。重点将是对自然语言和语音处理具有适用性的方法和模型。本课程将涵盖以下主题:语篇结构、连贯与衔接模型、计划识别算法和文...
热度：24
4576.867 Machine Learning[6.867机器学习]
Rohit Singh (Teaching Assistant) ;Tommi Jaakkola Ali Mohammad (Teaching Assistant)(麻省理工学院) 6.867是一门机器学习的导论课程，概述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，以升压、支持向量机、隐马尔可夫模型和贝叶斯网络等更近...
热度：2
Rohit Singh (Teaching Assistant) ;Tommi Jaakkola Ali Mohammad (Teaching Assistant)(麻省理工学院) 6.867是一门机器学习的导论课程，概述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，以升压、支持向量机、隐马尔可夫模型和贝叶斯网络等更近...
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458Underactuated Robotics[欠驱动机器人]
Russell Tedrake(麻省理工学院) 今天的机器人动作过于保守，使用的控制系统试图在任何时候保持完全的控制权限。人类和动物通过例行公事地进行动作，包括丧失瞬时控制能力，从而更加具有攻击性。...
热度：90
Russell Tedrake(麻省理工学院) 今天的机器人动作过于保守，使用的控制系统试图在任何时候保持完全的控制权限。人类和动物通过例行公事地进行动作，包括丧失瞬时控制能力，从而更加具有攻击性。...
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4596.825 Techniques in Artificial Intelligence (SMA 5504)[6.825 人工智能技术（SMA 5504） ]
Tomás Lozano-Pérez ; Leslie Kaelbling(麻省理工学院) 6.825是一门研究生水平的人工智能入门课程。课程内容包括:一阶逻辑的表示与推理、现代确定性与决策理论的规划技术、基本监督学习方法、贝叶斯网络推理与学习。这...
热度：49
Tomás Lozano-Pérez ; Leslie Kaelbling(麻省理工学院) 6.825是一门研究生水平的人工智能入门课程。课程内容包括:一阶逻辑的表示与推理、现代确定性与决策理论的规划技术、基本监督学习方法、贝叶斯网络推理与学习。这...
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460The Human Intelligence Enterprise[人类智能企业]
Patrick Henry Winston(麻省理工学院) 6.803/6.833是本系的“人工智能与应用”课程。浓度。本课程同时面向本科生(6.803)和研究生(6.833)。6.803/6.833旨在帮助学生了解从计算角度理解人类智能这一科学...
热度：60
Patrick Henry Winston(麻省理工学院) 6.803/6.833是本系的“人工智能与应用”课程。浓度。本课程同时面向本科生(6.803)和研究生(6.833)。6.803/6.833旨在帮助学生了解从计算角度理解人类智能这一科学...
热度：60
4616.803 / 6.833 The Human Intelligence Enterprise[6.803／6.833 人类智能企业]
Patrick Henry Winston(麻省理工学院) 本课程面向本科生(6.803)和研究生(6.833)，旨在帮助学生了解从计算角度理解人类智能这一科学目标的进展。本课程是对6.034的补充，因为它专注于长期存在的科学问...
热度：52
Patrick Henry Winston(麻省理工学院) 本课程面向本科生(6.803)和研究生(6.833)，旨在帮助学生了解从计算角度理解人类智能这一科学目标的进展。本课程是对6.034的补充，因为它专注于长期存在的科学问...
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4629.916-A Probability and Causality in Human Cognition[9916: 人类认知的概率和因果关系]
Joshua Tenenbaum(麻省理工学院) 概率论抓住了人类认知的许多本质特征，包括感知、推理、信念修正和学习等方面。在人们开始编纂概率论法则之前很久，语言中就已经使用了信念程度的表达。本课程探...
热度：42
Joshua Tenenbaum(麻省理工学院) 概率论抓住了人类认知的许多本质特征，包括感知、推理、信念修正和学习等方面。在人们开始编纂概率论法则之前很久，语言中就已经使用了信念程度的表达。本课程探...
热度：42
4639.675 The Development of Object and Face Recognition[9.675对象和人脸识别的发展 ]
Prof. Pawan Sinha(麻省理工学院) 本课程采用“回到开始”的观点，旨在更好地理解最终结果。是什么发展过程导致“急速的，嗡嗡的混乱”组织成连贯的视觉对象?本课程检视与在复杂视觉输入中发现物...
热度：31
Prof. Pawan Sinha(麻省理工学院) 本课程采用“回到开始”的观点，旨在更好地理解最终结果。是什么发展过程导致“急速的，嗡嗡的混乱”组织成连贯的视觉对象?本课程检视与在复杂视觉输入中发现物...
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4649.52-C Computational Cognitive Science[9.52-C 计算认知科学 ]
Prof. Joshua Tenenbaum(麻省理工学院) 介绍人类认知的计算理论。强调归纳学习和推理的问题，以及知识的表示。研究生学分要求的项目。本课程适用于认知科学、人工智能及相关领域的中高级本科生或研究生...
热度：35
Prof. Joshua Tenenbaum(麻省理工学院) 介绍人类认知的计算理论。强调归纳学习和推理的问题，以及知识的表示。研究生学分要求的项目。本课程适用于认知科学、人工智能及相关领域的中高级本科生或研究生...
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465The use of Unlabeled Data in Supervised Learning: the Manifold Dossier[监督学习中未标记数据的使用：流形文件]
Csaba Szepesvári(阿尔伯塔大学) 监督学习中未标记数据的使用：流形文件
热度：36
Csaba Szepesvári(阿尔伯塔大学) 监督学习中未标记数据的使用：流形文件
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