摘要:
自动驾驶入门必修课。课程介绍了深度学习的相关知识,及其在自动驾驶领域的实践。领衔授课人Lex Fridman是非常优秀的学者和行业实践探索者。 阅读全文
![全球名校AI课程库(30)| MIT麻省理工 · 深度学习与无人驾驶课程『Deep Learning for Self-Driving Cars』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026191228287-1900412420.png)
摘要:
生命科学与计算机科学的交叉专业课程。课程使用深度学习和经典机器学习方法,来解决生物学、生命科学领域面临的问题与挑战。 阅读全文
![全球名校AI课程库(29)| MIT麻省理工 · 面向生命科学的深度学习课程『Deep Learning in the Life Scienc』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026191209833-1367435056.png)
摘要:
基因组学与机器学习的交叉专业课程,以基因组学为主要应用领域,讲解深度学习的典型应用场景,了解前沿技术方法的进展。 阅读全文
![全球名校AI课程库(28)| MIT麻省理工 · 基因组学机器学习课程『Machine Learning for Genomics』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026191157659-573669448.png)
摘要:
顶尖的算法设计课程,覆盖很多最新的数据结构和算法设计思路,帮助学生构建最优(时间复杂度和空间复杂度)算法解决实际问题。 阅读全文
![全球名校AI课程库(27)| MIT麻省理工 · 数据结构与算法设计课程『Design and Analysis of Algorithms』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026191144937-266471406.png)
摘要:
一门必学的优质基础课程,围绕计算机科学方向构建所需的数学体系,包含函数、离散数学、概率论、图和树结构,以及部分算法(例PageRank)。 阅读全文
![全球名校AI课程库(26)| MIT麻省理工 · 计算机科学的数学基础课程『Mathematics for Computer Science』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026191123541-150412446.png)
摘要:
Python编程基础课,以知识广度为更高目标,将分支、循环、字符串、近似、函数、元组等娓娓道来,并且将内容深度控制在了非常友好的层面。 阅读全文
![全球名校AI课程库(24) | MIT麻省理工 · 计算机科学与Python编程导论课程『Introduction to Computer Science and Programming』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026191050962-1525187749.png)
摘要:
课程对于graph方向的数据挖掘、机器学习(神经网络)有全面的知识覆盖。如果想学习非结构化的图数据上的各类算法,这是最权威的课程之一。 阅读全文
![全球名校AI课程库(20)| Stanford斯坦福 · 图机器学习课程『Machine Learning with Graphs』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026190814622-572083156.png)
摘要:
课程是面向研究生的研究研讨会,围绕多个议题展开理论讲解,并邀请多位著名研究人员和行业从业人员进行特邀讲座,讲解知识图谱在行业的实际应用。 阅读全文
![全球名校AI课程库(19)| Stanford斯坦福 · 知识图谱课程『Knowledge Graphs』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026190757845-2023767544.png)
摘要:
循序渐进地介绍了计算机方向的大部分基础知识,包括计算设备的工作原理、诸多实用技能(包括网页开发等),适合初学者构建对计算机科学的全面认知。 阅读全文
![全球名校AI课程库(16)| Stanford斯坦福 · 计算机科学导论课程『Introduction to Computers』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026190721202-865876122.png)
摘要:
快速补充线性代数的必选课程!课程用了非常多的例子和图标,来直观地表示向量、矩阵与复杂世界的关系,并将数学转化为解决工程问题的能力。 阅读全文
![全球名校AI课程库(15)| Stanford斯坦福 · 线性代数与矩阵方法导论课程『Introduction to Applied Linear Algebra』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026190707410-1493420403.png)
摘要:
计算机图形学方向专业课程,围绕图形学垂直领域,全面介绍了计算机图形学基本概念和技术,以及它们与相关领域的一些知识(包括渲染、动画、几何、成像)的交叉关系。 阅读全文
![全球名校AI课程库(14)| CMU卡内基梅隆 · 计算机图形学课程『Computer Graphics』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026190650571-1401099972.png)
摘要:
课程以多模态(MMML)为主题,讲解基本概念、多种数据形态联合建模方法,并回顾近期MMML概率模型和计算算法的论文,讨论当前面临的挑战。 阅读全文
![全球名校AI课程库(13)| CMU卡内基梅隆 · 多模态机器学习课程『Multimodal Machine Learning』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026190633887-971335898.png)
摘要:
数据库进阶课程,讨论了很多数据库方向的新技术,适合有数据库基础又想在该方向有深入研究的同学。 阅读全文
![全球名校AI课程库(12)| CMU卡内基梅隆 · 数据库系统进阶课程『Advanced Database Systems』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026190619721-1195718524.png)
摘要:
数据库方向的专业课程,详尽介绍了数据库的基本知识、底层原理、效率优化、查询优化、新数据库等,是数据库管理系统设计与实施方向的权威好课。 阅读全文
![全球名校AI课程库(11)| CMU卡内基梅隆 · 数据库系统导论课程『Database System』](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202210/2637458-20221026190605600-1473242885.png)