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Deep Learning Specialization on Coursera

Coursera上博弈论相关课程(公开课)汇总推荐

博弈论(Game Theory)很有意思,大家可能首先想到的就是赌博,据说博弈论最早源于赌博策略和数学,下面是来自维基百科的解释:

博弈论(英语:game theory),又译为对策论,或者赛局理论,应用数学的一个分支,1944年冯·诺伊曼与奥斯卡·摩根斯特恩合著《博弈论与经济行为》,标志着现代系统博弈理论的的初步形成,因此他被称为“博弈论之父”。博弈论被认为是20世纪经济学最伟大的成果之一。目前在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其他很多学科都有广泛的应用。主要研究公式化了的激励结构(游戏或者博弈)间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。也是运筹学的一个重要学科。

作为互联网广告研发人员,应该或多或少了解一点计算广告学,其中支撑Google, 百度等互联网巨头广告业务的竞价排名机制的核心之一就是博弈论。另外经济学中有很多博弈论的影子,电影“美丽心灵”中的主角数学家约翰纳什,由于他与另外两位数学家在非合作博弈的均衡分析理论方面做出了开创性的贡献,对博弈论和经济学产生了重大影响,而获得1994年诺贝尔经济学奖,纳什均衡则是博弈论课程中不可或缺的一节课。Coursera上有好几门博弈论(Game Theory)相关的课程,这里做个汇总整理。

1. 斯坦福大学的 博弈论(Game Theory)

这门课程早在Coursera诞生之初就有了,后经多次优化,现在有上和下两个部分,这门课程属于博弈论上,重在博弈论基础,需要学习者有一定的数学思维和数学基础,例如基础的概率理论和一些微积分基础知识:

This course is aimed at students, researchers, and practitioners who wish to understand more about strategic interactions. You must be comfortable with mathematical thinking and rigorous arguments. Relatively little specific math is required; but you should be familiar with basic probability theory (for example, you should know what a conditional probability is), and some very light calculus would be helpful.

2. 斯坦福大学的 博弈论二: 高级应用(Game Theory II: Advanced Applications)

上门博弈论课程的续集,关注博弈论的应用,包括机制设计,拍卖机制等:

Popularized by movies such as “A Beautiful Mind”, game theory is the mathematical modeling of strategic interaction among rational (and irrational) agents. Over four weeks of lectures, this advanced course considers how to design interactions between agents in order to achieve good social outcomes. Three main topics are covered: social choice theory (i.e., collective decision making and voting systems), mechanism design, and auctions. In the first week we consider the problem of aggregating different agents’ preferences, discussing voting rules and the challenges faced in collective decision making. We present some of the most important theoretical results in the area: notably, Arrow’s Theorem, which proves that there is no “perfect” voting system, and also the Gibbard-Satterthwaite and Muller-Satterthwaite Theorems. We move on to consider the problem of making collective decisions when agents are self interested and can strategically misreport their preferences. We explain “mechanism design” — a broad framework for designing interactions between self-interested agents — and give some key theoretical results. Our third week focuses on the problem of designing mechanisms to maximize aggregate happiness across agents, and presents the powerful family of Vickrey-Clarke-Groves mechanisms. The course wraps up with a fourth week that considers the problem of allocating scarce resources among self-interested agents, and that provides an introduction to auction theory.

3. 东京大学的 博弈论入门课程(Welcome to Game Theory)

入门级博弈论课程,由东京大学推出,英文授课:

This course provides a brief introduction to game theory. Our main goal is to understand the basic ideas behind the key concepts in game theory, such as equilibrium, rationality, and cooperation. The course uses very little mathematics, and it is ideal for those who are looking for a conceptual introduction to game theory. Business competition, political campaigns, the struggle for existence by animals and plants, and so on, can all be regarded as a kind of “game,” in which individuals try to do their best against others. Game theory provides a general framework to describe and analyze how individuals behave in such “strategic” situations. This course focuses on the key concepts in game theory, and attempts to outline the informal basic ideas that are often hidden behind mathematical definitions. Game theory has been applied to a number of disciplines, including economics, political science, psychology, sociology, biology, and computer science. Therefore, a warm welcome is extended to audiences from all fields who are interested in what game theory is all about.

4. 佐治亚理工学院的 组合博弈论(Games without Chance: Combinatorial Game Theory)

这门课程主要关注组合博弈论,覆盖不靠运气游戏背后的数学理论和分析:This course will cover the mathematical theory and analysis of simple games without chance moves.

本课程将讲解如何运用数学理论,分析不含运气步骤(随机步骤)的简单游戏。本课程将探索不含运气步骤(随机步骤)的两个玩家游戏中的数学理论。我们将讨论如何简化游戏,什么情况下游戏等同于数字运算,以及怎样的游戏才算公正。许多例子都是有关一此简单的游戏,有的你可能还没有听说过:Hackenbush(“无向图删边”游戏)、Nim(“拈”游戏)、Push(推箱子游戏)、Toads and Frogs(“蟾蜍和青蛙”游戏),等。虽然完成这门课程并不能让你成为国际象棋或围棋高手,但是会让你更深入了解游戏的结构。

5. 国立台湾大学的 实验经济学: 行为博弈论 (Experimental Economics I: Behavioral Game Theory)

台湾大学王道一副教授 (Associate Professor)的实验经济学课程-行为博弈论:

人是否会如同理论经济学的预测进行决策?这门课将透过每周的课程视频以及课后作业带你了解实验经济学的基本概念。每周将会有习题练习以及指定阅读的期刊论文。你将会参与一些在线的实验、报告论文并且互评其他同学的报告。❖课程介绍(About the course)这是一门进阶的经济学课程,课程目标为介绍实验经济学的基本概念,并且让学生们能开始在这个领域从事自己的相关研究。详细课程目标如下:1.实验经济学的介绍:在上完这堂课之后,学生应能列举经济学各个领域的数个知名实验,并且解释实验结果如何验证或否证经济理论及其他实地数据。2.评论近期相关领域研究:上完这堂课之后,学生应能阅读并评论实验经济学相关的期刊论文。在课堂中,学生将会阅读指定的期刊论文,并且(在视频中)亲自上台报告一篇论文。❖授课形式(Course format)1.本堂课将以视频的形式为主,搭配课后作业的形式来进行。每个同学将阅读一篇实验经济学论文,并录像成两段各10分钟的介绍视频并后上传至Coursera(或上传到Youku,再复制连接到作业上传区)。第一段期中报告视频请同学介绍该论文所描述的实验设计,第二段,也就是期末报告视频则介绍实验结果。此外每位同学至少需观看其他两位同学的呈现内容,并给予评论。2.这堂课将简单地运用以下赛局(博弈)概念:奈许均衡/纳什均衡(Nash Equilibrium)混合策略均衡(Mixed Strategy Equilibrium)子赛局完美均衡/子博弈精练纳什均衡(SPNE)共识/共同知识(Common Knowledge)信念(Belief)

注:原创文章,转载请注明出处“课程图谱博客”:http://blog.coursegraph.com

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Coursera课程下载和存档计划五:其他课程资源

本期整理了手头剩下的其他课程,限于个人精力有限,不整理归类了,请自取。这些公开课资源一些来自于之前课程图谱群内朋友的或者微博上的朋友的分享,另外一些这里做了下载补充,主要针对Coursera旧课程平台的课程进行备份和分享,对于一些已经迁移至新课程平台的课程,希望大家直接去Coursera新课程平台上去上课,这样会有更好的学习体验。最后特别说明的是,课程网盘资源仅供个人备份学习使用。

关于“Coursera课程下载和存档计划”,请参考:

  1. Coursera Downloader 下载工具
  2. Coursera课程速查表
  3. 机器学习 & 自然语言处理 & 推荐系统 & 数据挖掘相关公开课
  4. 计算机科学基础公开课

以下课程资源备份,相关信息我们也会同步到“Coursera Archive”项目上去:

29. 计算机科学入门课程: Computer Science 101

链接: http://pan.baidu.com/s/1dEXhOU9 密码: 6efk

30. 社交网络分析: Social Network Analysis

链接: http://pan.baidu.com/s/1kVheUMV 密码: pr7d

31. 台大概率课程:機率

链接: http://pan.baidu.com/s/1mis8w8C 密码: gqun

32. 科学计算:Scientific Computing

链接: http://pan.baidu.com/s/1mhN0sJI 密码: iiyn

33. 高性能科学计算:High Performance Scientific Computing

链接: http://pan.baidu.com/s/1kUP4jUB 密码: n8b5

34. Python入门课程:Learn to Program: The Fundamentals

链接: http://pan.baidu.com/s/1eSlZbR8 密码: fwr6

35. 函数式编程:Programming Languages

这门课程直接分享有问题,压缩了一下分享出来:

链接: http://pan.baidu.com/s/1c1AjzNE 密码: 8hb2

36. 线性代数应用课程:Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications

链接: http://pan.baidu.com/s/1cHVpsa 密码: qb4v

37. 异构并行编程 Heterogeneous Parallel Programming

关键词:GPU,CUDA

链接: http://pan.baidu.com/s/1pLznR2j 密码: taxa

38. 博弈论:Game Theory

链接: http://pan.baidu.com/s/1bFDh9s 密码: etxp

39. 大数据暑期学校:The Caltech-JPL Summer School on Big Data Analytics

链接: http://pan.baidu.com/s/1gfHffn9 密码: wfc3

40. 大数据课程:Web Intelligence and Big Data

链接: http://pan.baidu.com/s/1skWd9Nn 密码: dikb

41. Audio Signal Processing for Music Applications

链接: http://pan.baidu.com/s/1i5vwuQp 密码: 7di2

42. 图像和视频处理: Image and video processing: From Mars to Hollywood with a stop at the hospital

链接: http://pan.baidu.com/s/1i5NMCvj 密码: jq55

43. 离散优化: Discrete Optimization

链接: http://pan.baidu.com/s/1i49ZlgL 密码: cy2u

44. 线性优化和离散优化:Linear and Discrete Optimization

链接: http://pan.baidu.com/s/1gf7BFEz 密码: q5q6

45. 计算机视觉基础:Computer Vision: The Fundamentals

链接: http://pan.baidu.com/s/1qYgUX1i 密码: a2gm

46. 计量金融中的数学方法:Mathematical Methods for Quantitative Finance

链接: http://pan.baidu.com/s/1pKYP1H5 密码: eu5z

47. 模型思维:Model Thinking 模型思维

链接: http://pan.baidu.com/s/1nvvomQt 密码: x8g9

48. 统计学 & R语言:Statistics: Making Sense of Data

链接: http://pan.baidu.com/s/1c0utwM 密码: bs3b

49. 数字信号处理:Digital Signal Processing

链接: http://pan.baidu.com/s/1slgmZjJ 密码: wc9u

50. 逻辑导引:Introduction to Logic

链接: http://pan.baidu.com/s/1jIffsKQ 密码: fdm2

51. 软件定义网络:Software Defined Networking

链接: http://pan.baidu.com/s/1qXE4DIk 密码: bw62

52. Principles of Reactive Programming

链接: http://pan.baidu.com/s/1skSFMOl 密码: ht3j

53. 创业工程:Startup Engineering

链接: http://pan.baidu.com/s/1c2AzEuc 密码: j8jw

54. 台湾大学:中國古代歷史與人物--秦始皇

链接: http://pan.baidu.com/s/1boD9nWV 密码: fb99

55. 人类简史:A Brief History of Humankind

链接: http://pan.baidu.com/s/1mibD2vY 密码: pbx6

最后再推荐一个神器:coursera-dl-all

Extend the Coursera Downloader by downloading quizzes and assignments (and hopefully forum posts soon!). Uses coursera-dl in the process.

作为Coursera Downloader的扩展,可以下载问题和作业,今晚才发现,有点迟了,感兴趣的同学可以试用一下,这确实是一个很好的补充。

注:原创文章,转载请注明出处“课程图谱博客”:http://blog.coursegraph.com

本文链接地址:http://blog.coursegraph.com/coursera课程下载和存档计划五

2014年4月份MOOC部分热门课程汇总

近期MOOC的内容呈现出爆炸式的增长,各式各样的课程让人应接不暇。本文将对各大平台4月份预计比较热门的课程进行简单的汇总,各位可以根据自身的需求挑选合适的课程。

Coursera平台:

1. 美国西北大学的Everything is the Same: Modeling Engineered Systems 将于4月6日开课。本课主要讲述一些简单的物理工程实例,对物理学、工程学感兴趣的朋友可以关注。同时这门课程中会穿插Matlab和Python的内容,适合懂得一点编程的朋友。

2.马里兰大学的Exploring Quantum Physics将于4月7日开课,本课讲述的是量子物理。目前讲述量子物理方面的课程还不多,这门课或许是个不错的选择

3. 约翰霍普金斯大学的Getting and Cleaning Data将于4月7日开课。本课属于约翰霍普金斯大学 Data Science Specialization(“微专业”)的一部分

4.约翰霍普金斯大学的R Programming将于4月7日开课。本课属于约翰霍普金斯大学 Data Science Specialization(“微专业”)的一部分,R语言日益成为数据分析领域的首选工具,本门课程可以作为对这个工具入手的入门课程。

5. 约翰霍普金斯大学的The Data Scientist’s Toolbox将于4月7日开课。本课属于约翰霍普金斯大学 Data Science Specialization(“微专业”)的一部分,主要介绍了目前数据分析中会经常用到的工具,例如:Github,  MarkDown, R Console, R Studio等等

6. 上海交通大学的“唐诗宋词人文解读”将于4月8日开课。课程从喜闻乐见的唐诗宋词入手,触摸一段历史与一群文人的体温,领悟人生旅途的趣味和智慧。

7. 上海交通大学的“媒介批评:理论与方法”将于4月8日开课。“媒介批评”是现代大众传播学的重要分支,简单而言,就是批评媒介,是 对大众传播媒介本身进行批评,属于应用传播学的研究领域。

8. 密歇根大学的Programming for Everybody将于4月10日开课。在众多编程基础课中这门课属于新的成员,适合编程零基础的朋友。

9. 慕尼黑大学的Competitive Strategy将于4月11日开课:

@ototsuyume:

其实就是简单易懂的博弈论入门,课程量少老师讲得作业难度不高而且每道题都有说明,大概是大学里面公共通选课的难度,有空可以看看

10.科罗拉多大学博尔德分校的Physics 1 for Physical Science Majors将于4月14日开课。本课属于比较传统的大学物理,之前获得了不错的反响

11.慕尼黑大学的Introduction to Mathematical Philosophy将于4月14日开课。在现代的哲学研究中越来越多的需要思考很多底层的问题,在这期间免不了需要思考很多数学层面的问题,本课推荐给对数学或哲学领域感兴趣的朋友。

12.匹兹堡大学的Warhol将于4月21日开课。出生于匹兹堡市的Andy Warhol是20世纪最伟大的艺术家之一,波普艺术的创始人,对当代的艺术和文化产生了巨大的影响。本课将介绍Andy Warhol的生平和作品,让大家一睹大师的风采。

13.香港中文大学的“中國人文經典導讀”将于4月24日开课。本課程是以四堂演講的方式,分別討論中國文化的四個主要面向,彙文學、歷史、哲學、藝術于一爐。每一個主題以一篇或兩篇經典文本爲基礎,指導學生如何精讀作品,學習以欣賞和批判的雙重角度重新解讀經典,同時獲得對中國文字的陶冶和享受。它本爲大學一年級學生所設,但不限於中文系本科專業,希能為學生鑒賞中國傳統文化開啟新的視野。

14.瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的Functional Programming Principles in Scala将于4月25日开课。本课之前几轮获得了极高的评价,主要通过Scala语言讲述函数式编程的思想。本课的讲师正是Scala语言的发明人。

15. 斯坦福大学的Algorithms: Design and Analysis, Part 1将于4月29日开课:

@超級現實的超現實理想主義者:

这门课对我的影响非常大,直接改变了我的思维方式,并且为日后的学习打下了很好的基础。

edX平台

1. MIT的Street-Fighting Math将于4月8日开课。如同街头打架一样,不论你使用什么招式,打架的唯一目的就是寻求胜利。各位接受了多年“严谨”的数学教育,不妨感受一下“Quick and Dirty”的数学方法。

2.哈佛大学的Justice将于4月8日开课。这门“公正”课早在MOOC出现之前就已经红遍国内互联网,想要重温或者学习这门经典课程的朋友不妨关注一下这门MOOC形式呈现的课程。

3.京都大学的The Chemistry of Life将于4月10日开课。该课属于化学和生物的入门课程。

学堂在线:

1. 清华大学的组合数学将于4月10日开课。随着计算机科学的发展,组合数学在这段时间里获得了极大的发展。不同于传统数学领域侧重于“连续”层面,组合数学解决的是“离散”层面的问题。本课将从基础的排列组合开始,逐步深入了解计数问题的不同解决思路,通过对现实生活中计数问题的演绎和学生们共同体会组合计数问题不断抽象深入的挖掘过程,引导学生共同感受数学知识的精妙,从而深入理解组合数学对计算机理论发展的推动作用。

2. 加州大学伯克利分校的云计算与软件工程—第一部分将于4月21日开课。本课的讲师是软件工程和计算机科学领域的大牛,课程主要通过Ruby on Rails等目前热门的互联网开发技术阐述诸如“云计算”、“敏捷开发”等软件工程领域热门的主题。

注:原创文章,转载请注明出处“课程图谱博客”:blog.coursegraph.com

本文链接: http://blog.coursegraph.com/2014年4月份mooc部分热门课程汇总