Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

14%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

17%

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

17%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
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. 38 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

InferenceGibbs SamplingMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Belief Propagation

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Nivel avanzado
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Instructor

ofrecido por

Placeholder

Universidad de Stanford

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

25 minutos para completar

Inference Overview

25 minutos para completar
2 videos (Total 25 minutos)
1 hora para completar

Variable Elimination

1 hora para completar
4 videos (Total 56 minutos)
Semana
2

Semana 2

18 horas para completar

Belief Propagation Algorithms

18 horas para completar
9 videos (Total 150 minutos)
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

MAP Algorithms

2 horas para completar
5 videos (Total 74 minutos)
Semana
4

Semana 4

15 horas para completar

Sampling Methods

15 horas para completar
5 videos (Total 100 minutos)
1 hora para completar

Inference in Temporal Models

1 hora para completar
1 video (Total 20 minutos)

Reseñas

Principales reseñas sobre PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS 2: INFERENCE

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Acerca de Programa especializado: Probabilistic Graphical Models

Probabilistic Graphical Models

Preguntas Frecuentes

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