Acerca de este Programa Especializado

14,156 vistas recientes
Probabilistic graphical models (PGMs) are a rich framework for encoding probability distributions over complex domains: joint (multivariate) distributions over large numbers of random variables that interact with each other. These representations sit at the intersection of statistics and computer science, relying on concepts from probability theory, graph algorithms, machine learning, and more. They are the basis for the state-of-the-art methods in a wide variety of applications, such as medical diagnosis, image understanding, speech recognition, natural language processing, and many, many more. They are also a foundational tool in formulating many machine learning problems.
Resultados profesionales del estudiante
43%
Comenzaste una nueva carrera profesional después de completar este programa especializado.
17%
Conseguiste un aumento de sueldo o ascenso.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
Cursos 100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible
Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel avanzado
Aprox. 4 meses para completar
Sugerido 11 horas/semana
Inglés (English)
Resultados profesionales del estudiante
43%
Comenzaste una nueva carrera profesional después de completar este programa especializado.
17%
Conseguiste un aumento de sueldo o ascenso.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
Cursos 100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible
Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel avanzado
Aprox. 4 meses para completar
Sugerido 11 horas/semana
Inglés (English)

Hay 3 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

Probabilistic Graphical Models 1: Representation

4.7
estrellas
1,298 calificaciones
288 reseña
Curso2

Curso 2

Probabilistic Graphical Models 2: Inference

4.6
estrellas
450 calificaciones
68 reseña
Curso3

Curso 3

Probabilistic Graphical Models 3: Learning

4.6
estrellas
278 calificaciones
46 reseña

ofrecido por

Placeholder

Universidad de Stanford

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.