Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

23%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

22%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

11%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel avanzado
Aprox. 67 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Bayesian NetworkGraphical ModelMarkov Random Field

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Instructor

ofrecido por

Placeholder

Universidad de Stanford

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up84%(3,660 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

Introduction and Overview

1 hora para completar
4 videos (Total 35 minutos)
4 videos
Overview and Motivation19m
Distributions4m
Factors6m
1 ejercicio de práctica
Basic Definitions30m
12 horas para completar

Bayesian Network (Directed Models)

12 horas para completar
15 videos (Total 190 minutos), 6 lecturas, 4 cuestionarios
15 videos
Reasoning Patterns9m
Flow of Probabilistic Influence14m
Conditional Independence12m
Independencies in Bayesian Networks18m
Naive Bayes9m
Application - Medical Diagnosis9m
Knowledge Engineering Example - SAMIAM14m
Basic Operations 13m
Moving Data Around 16m
Computing On Data 13m
Plotting Data 9m
Control Statements: for, while, if statements 12m
Vectorization 13m
Working on and Submitting Programming Exercises 3m
6 lecturas
Setting Up Your Programming Assignment Environment10m
Installing Octave/MATLAB on Windows10m
Installing Octave/MATLAB on Mac OS X (10.10 Yosemite and 10.9 Mavericks)10m
Installing Octave/MATLAB on Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier)10m
Installing Octave/MATLAB on GNU/Linux10m
More Octave/MATLAB resources10m
3 ejercicios de práctica
Bayesian Network Fundamentals30m
Bayesian Network Independencies30m
Octave/Matlab installation30m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Template Models for Bayesian Networks

2 horas para completar
4 videos (Total 66 minutos)
4 videos
Temporal Models - DBNs23m
Temporal Models - HMMs12m
Plate Models20m
1 ejercicio de práctica
Template Models30m
12 horas para completar

Structured CPDs for Bayesian Networks

12 horas para completar
4 videos (Total 49 minutos)
4 videos
Tree-Structured CPDs14m
Independence of Causal Influence13m
Continuous Variables13m
2 ejercicios de práctica
Structured CPDs30m
BNs for Genetic Inheritance PA Quiz30m
Semana
3

Semana 3

18 horas para completar

Markov Networks (Undirected Models)

18 horas para completar
7 videos (Total 106 minutos)
7 videos
General Gibbs Distribution15m
Conditional Random Fields22m
Independencies in Markov Networks4m
I-maps and perfect maps20m
Log-Linear Models22m
Shared Features in Log-Linear Models8m
2 ejercicios de práctica
Markov Networks30m
Independencies Revisited30m
Semana
4

Semana 4

22 horas para completar

Decision Making

22 horas para completar
3 videos (Total 61 minutos)
3 videos
Utility Functions18m
Value of Perfect Information17m
2 ejercicios de práctica
Decision Theory30m
Decision Making PA Quiz30m

Reseñas

Principales reseñas sobre PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS 1: REPRESENTATION

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Acerca de Programa especializado: Probabilistic Graphical Models

Probabilistic Graphical Models

Preguntas Frecuentes

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