热门境外开放课程排行榜

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Preference elicitation and inverse reinforcement learning[偏好诱导和逆强化学习]
  Constantin A. Rothkopf(法兰克福高等研究所) 我们从偏好激发的角度来陈述逆强化学习的问题, 从而形成一个有原则的 (贝叶斯) 统计公式。这概括了以往关于贝叶斯逆增强学习的工作, 并允许我们获得后分布的代理...
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18.304 Undergraduate Seminar in Discrete Mathematics (MIT)[离散数学中的18.304个本科班(麻省理工学院)]
  Daniel Kleitman(麻省理工学院) 本课程是学生介绍的组合学、图论和一般离散数学的研讨会。强调书面和口头交流的教学和实践, 参与者阅读和提交来自最近数学文献的论文, 并在相关主题中撰写论文。
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3.22 Mechanical Behavior of Materials (MIT)[3.22材料力学行为(麻省理工学院)]
   Krystyn van Vliet(麻省理工学院) 在这里,我们将了解结构和材料的力学行为,从属性的连续描述到将这些属性赋予所有材料的原子和分子机制。我们将涵盖材料的弹性和塑性变形,蠕变,断裂和疲劳,包...
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Psychology lab classes using PsychPy[心理学实验课使用psychpy]
  John Peirce(诺丁汉大学) 这些实验课程是在诺丁汉大学开发的,是高等教育协会心理学网络(HEA-PN)支持的理学士(荣誉)心理学第一年课程的一部分。此处提供的材料可以根据知识共享署名 -...
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6.334 Power Electronics (MIT)[6.334电力电子技术(麻省理工学院)]
  Prof. David Perreault(麻省理工学院) 6.334研究了电子设备在能量​​转换和控制中的应用。涵盖的主题包括:建模,分析和控制技术;电源电路的设计,包括逆变器,整流器和DC-DC转换器;磁性元件和滤波器...
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GP-BayesFilters: Gaussian Process Regression for Bayesian Filtering[GP-BayesFilters:贝叶斯滤波高斯过程回归]
  Dieter Fox(华盛顿大学) 贝叶斯滤波的递归估计从传感器数据流的动态系统的状态。每个贝叶斯过滤器的主要组成部分是概率预报和观测模型。在机器人技术,这些模型通常是基于物理过程产生的...
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Large-Scale Sparse Logistic Regression [大型稀疏Logistic回归]
  Jieping Ye(密歇根大学) Logistic Regression is a well-known classification method that has been used widely in many applications of data mining, machine learning, computer vi...
热度:676

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6.824 Distributed Computer Systems Engineering (MIT)[6.824分布式计算机系统工程(麻省理工学院)]
  Prof. Robert Morris(麻省理工学院) 本课程介绍分布式系统设计的抽象和实现技术。主题包括:服务器设计,网络编程,命名,存储系统,安全性和容错。该课程的指定读数来自当前的文献。本课程值6个工...
热度:671

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2.016 Hydrodynamics (13.012) (MIT)[2.016流体力学(13.012)(麻省理工学院)]]
   Alexandra Techet(麻省理工学院) 本课程包括流体力学基本方程的开发及其对几个海洋流体动力学领域的简化以及这些原理在解决工程问题中的应用。主题包括质量守恒,动量和能量,升力和阻力,层流和...
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Gaussian Process Implicit Surfaces[高斯过程隐式曲面]
  Oliver Williams(微软公司) 计算机视觉和计算机图形学中的许多应用需要曲线和曲面的定义。隐式曲面是一种流行的选择,因为它们是平滑的,可以被已知的几何形状适当地约束,并且不需要对拓扑...
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