11:12

Lecture 0: Tomaso Poggio - Introduction to Brains, Minds, and Machines

MIT OpenCourseWare

46:09

Lecture 1.1: Nancy Kanwisher - Human Cognitive Neuroscience

MIT OpenCourseWare

55:18

Lecture 1.2: Gabriel Kreiman - Computational Roles of Neural Feedback

MIT OpenCourseWare

1:02:37

Lecture 1.3: James DiCarlo - Neural Mechanisms of Recognition Part 1

MIT OpenCourseWare

51:20

Lecture 1.4: Neural Mechanisms of Recognition, Part 2

MIT OpenCourseWare

59:31

Lecture 1.5: Winrich Freiwald - Primates, Faces, & Intelligence

MIT OpenCourseWare

51:36

Lecture 1.6: Matt Wilson - Hippocampus, Memory, & Sleep Part 1

MIT OpenCourseWare

28:12

Lecture 1.7: Hippocampus, Memory, & Sleep, Part 2

MIT OpenCourseWare

52:45

Seminar 1: Larry Abbott - Mind in the Fly Brain

MIT OpenCourseWare

1:01:27

Lecture 2.1: Josh Tenenbaum - Computational Cognitive Science Part 1

MIT OpenCourseWare

1:10:12

Lecture 2.2: Josh Tenenbaum - Computational Cognitive Science Part 2

MIT OpenCourseWare

1:06:49

Lecture 2.3: Josh Tenenbaum - Computational Cognitive Science Part 3

MIT OpenCourseWare

1:03:15

Lecture 3.1: Liz Spelke - Cognition in Infancy (Part 1)

MIT OpenCourseWare

45:27

Lecture 3.2: Cognition in Infancy, Part 2

MIT OpenCourseWare

46:18

Lecture 3.3: Alia Martin - Developing an Understanding of Communication

MIT OpenCourseWare

55:32

Lecture 3.4: Laura Schulz - Childrens' Sensitivity to Cost and Value of Information

MIT OpenCourseWare

39:11

Seminar 3: Jessica Sommerville - Infants' Sensitivity to Cost and Benefit

MIT OpenCourseWare

30:27

Lecture 3.5: Josh Tenenbaum - The Child as Scientist

MIT OpenCourseWare

1:16:16

Unit 3 Debate: Tomer Ullman and Laura Schulz

MIT OpenCourseWare

58:03

Lecture 4.1: Shimon Ullman - Development of Visual Concepts

MIT OpenCourseWare

49:32

Lecture 4.2: Shimon Ullman - Atoms of Recognition

MIT OpenCourseWare

59:53

Lecture 4.3. Aude Oliva - Predicting Visual Memory

MIT OpenCourseWare

56:45

Seminar 4.1: Eero Simoncelli: Probing Sensory Representations

MIT OpenCourseWare

56:13

Seminar 4.2: Anmon Shashua - Applications of Vision

MIT OpenCourseWare

54:44

Lecture 5.1: Vision and Language

MIT OpenCourseWare

1:05:06

Lecture 5.2: Andrei Barbu - From Language to Vision and Back Again

MIT OpenCourseWare

1:00:31

Lecture 5.3: Patrick Winston - Story Understanding

MIT OpenCourseWare

46:49

Seminar 5: Tom Mitchell - Neural Representations of Language

MIT OpenCourseWare

27:49

Lecture 6.1: Nancy Kanwisher - Introduction to Social Intelligence

MIT OpenCourseWare

47:11

Lecture 6.2: Ken Nakayama - The Social Mind

MIT OpenCourseWare

52:28

Lecture 6.3: Rebecca Saxe - MVPA: Window on the Mind via fMRI Part 1

MIT OpenCourseWare

34:08

Lecture 6.4: MVPA: Window on the Mind via fMRI, Part 2

MIT OpenCourseWare

1:05:51

Lecture 7.1: Josh McDermott - Introduction to Audition, Part 1

MIT OpenCourseWare

45:45

Lecture 7.2: Josh McDermott - Introduction to Audition, Part 2

MIT OpenCourseWare

17:39

Lecture 7.3: Nancy Kanwisher - Human Auditory Cortex

MIT OpenCourseWare

1:03:55

Lecture 7.4: Hynek Hermansky - Auditory Perception in Speech Technology, Part 1

MIT OpenCourseWare

1:01:33

Lecture 7.5: Hynek Hermansky - Auditory Perception in Speech Technology, Part 2

MIT OpenCourseWare

1:06:58

Unit 7 Panel: Vision and Audition

MIT OpenCourseWare

26:30

Lecture 8.1: Russ Tedrake - MIT's Entry in the DARPA Robotics Challenge

MIT OpenCourseWare

31:02

Lecture 8.2: John Leonard - Mapping, Localization and Self Driving Vehicles

MIT OpenCourseWare

32:15

Lecture 8.3: Tony Prescott - Control Architecture in Mammals and Robots

MIT OpenCourseWare

24:03

Lecture 8.4: Stefanie Tellex - Human-Robot Collaboration

MIT OpenCourseWare

34:05

Lecture 8.5: Giorgio Metta - Introduction to the iCub Robot

MIT OpenCourseWare

1:05:36

Lecture 8.6: iCub Team - Overview of Research on the iCub Robot

MIT OpenCourseWare

55:09

Unit 8 Panel: Robotics

MIT OpenCourseWare

46:12

Lecture 9.1: Tomaso Poggio - iTheory: Visual Cortex & Deep Networks

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1:03:42

Seminar 9: Surya Ganguli - Statistical Physics of Deep Learning

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53:14

Lecture 9.2: Haim Sompolinksy - Sensory Representations in Deep Networks

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19:55

Tutorial 1: Leyla Isik - Introduction to Visual Neuroscience

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58:34

Tutorial 3.1: Lorenzo Rosasco - Machine Learning Part 1

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55:04

Tutorial 3.2: Lorenzo Rosasco - Machine Learning Part 2

MIT OpenCourseWare

41:43

Tutorial 3.3: Lorenzo Rosasco - Machine Learning Part 3

MIT OpenCourseWare

56:22

Tutorial 4: Ethan Meyers - Understanding Neural Content via Population Decoding

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52:47

Tutorial 5.1: Tomer Ullman - Church Programming Language Part 1

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53:55

Tutorial 5.2: Tomer Ullman - Church Programming Language Part 2

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41:38

Tutorial 6: Tomer Ullman - Amazon Mechanical Turk

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3:28

Nick Cheney: Capturing Neural Plasticity in Deep Networks

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2:39

Danny Jeck: Impact of Attention on Cortical Models of Visual Recognition

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4:21

Alon Baram & Laurie Bayet: Learning to Recognize Digits and Faces from Few Examples

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3:46

David Rolnick & Ishita Dasgupta: Modeling Dynamic Memory with Hopfield Networks

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