热门境外开放课程排行榜

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Preference Learning[偏好学习]
  Johannes Fürnkranz, Eyke Hullermeier(达姆施塔特工业大学) “偏好”主题最近在人工智能和机器学习中引起了相当多的关注，其中偏好学习的主题已经成为一个新的跨学科研究领域，与运筹学，社会选择和决策理论等相关领域有着...
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Practice Of Participatory Action Research (PAR)[参与式行动研究（PAR）的实践]
  Prof. Lawrence Susskind;Dayna Cunningham, Esq.(麻省理工学院) 本课程向学生介绍参与式行动研究（PAR）的技术和案例研究研究的实践。PAR 过程是针对特定地点或具体情况的，重视当地的认知方式，并根据合作伙伴社区对共同生产...
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Theory and Application of Electrocorticographic (ECoG) Signals in Humans[理论和应用皮层脑电图（ECoG）信号在人类中]
  Gerwin Schalk(纽约州卫生部) 脑机接口 (bci) 将大脑信号转换为传达用户意图的输出。bci 可供人们用来与环境进行沟通和交互。 然而, 目前流行的非侵入性和侵入性传感器方法存在着重要的局限性...
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Computational Cognitive Science[计算认知科学]
  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，以及知识的表达。研究生学分所需的项目。本课程适合中高级本科生或专攻认知科学，人工智能及相关领域的研究...
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6.042J / 18.062J Mathematics for Computer Science[6.042 J / 18.062 J 计算机科学的数学模型 ]
  Ronitt Rubinfeld ;Albert Meyer(麻省理工学院) 这是一门离散数学的导论课程，以计算机科学与工程为导向。过程大致划分成三:数学基本概念:定义,证明,集,函数,离散结构的关系:模运算、图形、状态机、计算离散a ...
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Maximum Likelihood Rule Ensembles[最大似然规则集合]
  Wojciech Kotlowski(波兹南理工大学) 提出了一种新的规则归纳算法, 通过概率估计来解决分类问题。决策规则的主要优点是简单且易于解释。虽然早期的规则归纳方法是基于顺序覆盖的, 但我们采用的方法是...
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Math 1A/1B. Pre-Calculus: Conjugate Zeros Theorem[数学1A / 1B。微积分预备：共轭零点定理]
  Sarah Eichhorn(加州大学尔湾分校) UCI Math 1A / 1B：Pre-CalculusPre-Calculus：Conjugate Zeros定理查看完整课程：http：//ocw.uci.edu/courses/math_1a1b_precalculus.htmlInstructor:Sarah Ei...
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Uniform convergence and pointwise convergence[均匀收敛和逐点收敛]
  Joel Feinstein(诺丁汉大学) 本教材的目的是向学生介绍实值函数序列的两个收敛概念。点态收敛的概念相对简单，但一致收敛的概念更加微妙。用闭函数球和集合吸收序列的新概念解释了一致收敛性...
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The Coming China Wars: Where They will be Fought, How They can be Won[即将到来的中国战争：他们将在那里打，他们如何才能取得胜利]
  Peter Navarro(加州大学尔湾分校) "即将到来的中国战争: 他们将在哪里失败, 他们如何能赢得" 加州大学欧文分校经济与公共政策教授彼得·纳瓦罗是畅销书的作者, 如果它在巴西下雨, 买星巴克和完善的...
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8.012 Physics I: Classical Mechanics (MIT)[8.012物理I：经典力学（麻省理工学院）]
  Adam Burgasser(麻省理工学院) 本课程是对熟悉微积分的学生的经典力学入门。主要议题有：载体，运动学，力量，运动，动量，能量，角运动，角动量，重力，行星运动，运动框架和刚体的运动。
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