热门境外开放课程排行榜

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6.041 Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability (MIT)[6.041 概率系统分析与应用概率（MIT）]
   John Tsitsiklis(麻省理工学院) 欢迎来到6.041/6.431，这是一个关于随机现象和过程的建模和分析的主题，包括统计推断的基础。如今，人们普遍认为概率思维能力是科学素养的一个基本组成部分。例...
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6.231 Dynamic Programming and Stochastic Control (MIT)[6.231动态规划与随机控制（麻省理工）]
  Prof. Dimitri Bertsekas(麻省理工学院) 本课程涵盖了不确定性（随机控制）下顺序决策问题的基本模型和求解技术。我们将考虑在有限和无限阶段上对动力系统的最优控制。这包括具有有限或无限状态空间的系...
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18.04 Complex Variables with Applications (MIT)[18.04应用复变数（麻省理工学院）]
  Prof. Alar Toomre(麻省理工学院) 本课程探讨了复杂代数和函数，解析性，轮廓积分，柯西定理，奇点，泰勒和洛朗系列，残差，积分评价，多值函数，二维势理论，傅立叶分析和拉普拉斯变换等主题。
热度：578

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Sequential Monte Carlo methods[顺序蒙特卡罗方法]
  Arnaud Doucet(牛津大学) 这节课的第4部分和第5部分介绍了Manuel Davy的“序列蒙特卡罗方法的延续”
热度：567

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Random Matrices in Wireless Flexible Networks[无线网络中的随机矩阵]
  Romain Couillet(法国高等电力学院) 多用户多天线通信系统以及大型雷达阵列的推广, 使电信和阵列处理领域的研究人员和工程师能够应对大维度随机问题。这些系统中的随机参数不再是简单变量, 而是潜在...
热度：536

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Bandit Algorithms for Online Linear Optimization[在线线性优化算法]
  Nicolò Cesa-Bianchi(米兰大学) 在在线线性优化问题中, 预报员在每个实例中选择一个来自 d 维欧几里得空间的特定子集 s 的向量 x, 并遭受 x 中线性的时间依赖性损失。预报员的目标是实现这一目...
热度：534

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Model-Based Reinforcement Learning[基于模型的强化学习]
  Michael Littman(新泽西州立大学) 在基于模型的强化学习中，代理人利用其经验构建其环境控制动态的表示。然后，它可以预测其行为的结果，并做出最大化其学习和任务绩效的决策。本教程将调查该领域...
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6.450 Principles of Digital Communications I (MIT)[6.450数字通信原理1（麻省理工学院）\
  Lizhong Zheng ; Robert Gallager(麻省理工学院) 该课程是对当今许多通信系统背后的理论和实践的介绍。 6.450是数字通信的两个课程序列中的第一个。第二节课6.451，是春季推出的。涵盖的主题包括：框图级数字通...
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18.152 Introduction to Partial Differential Equations (MIT)[18.152偏微分方程导论（麻省理工学院）]
  Prof. Jared Speck(麻省理工学院) 本课程介绍三种主要类型的偏微分方程：扩散，椭圆和双曲。它包括数学工具，实际示例和应用程序。
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18.05 Introduction to Probability and Statistics (MIT)[18.05概率和统计的介绍（麻省理工学院）]
  Prof. Dmitry Panchenko(麻省理工学院) 本课程简要介绍了应用程序的概率和统计。主题包括：基本概率模型;组合数学;随机变量;离散和连续概率分布;统计估计和测试;置信区间;和线性回归的介绍。
热度：509