Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

18%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

16%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
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%(3,849 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

Introduction and Overview

1 hora para completar
4 videos (Total 35 minutos)
12 horas para completar

Bayesian Network (Directed Models)

12 horas para completar
15 videos (Total 190 minutos), 6 lecturas, 4 cuestionarios
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Template Models for Bayesian Networks

2 horas para completar
4 videos (Total 66 minutos)
12 horas para completar

Structured CPDs for Bayesian Networks

12 horas para completar
4 videos (Total 49 minutos)
Semana
3

Semana 3

18 horas para completar

Markov Networks (Undirected Models)

18 horas para completar
7 videos (Total 106 minutos)
Semana
4

Semana 4

22 horas para completar

Decision Making

22 horas para completar
3 videos (Total 61 minutos)

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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