このコースについて

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受講生の就業成果

23%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

22%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

11%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
上級レベル
約67時間で修了
英語

習得するスキル

Bayesian NetworkGraphical ModelMarkov Random Field

受講生の就業成果

23%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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約67時間で修了
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講師

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スタンフォード大学(Stanford University)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up84%(3,642 件の評価)Info
1

1

1時間で修了

Introduction and Overview

1時間で修了
4件のビデオ (合計35分)
4件のビデオ
Overview and Motivation19 分
Distributions4 分
Factors6 分
1の練習問題
Basic Definitions30 分
12時間で修了

Bayesian Network (Directed Models)

12時間で修了
15件のビデオ (合計190分), 6 readings, 4 quizzes
15件のビデオ
Reasoning Patterns9 分
Flow of Probabilistic Influence14 分
Conditional Independence12 分
Independencies in Bayesian Networks18 分
Naive Bayes9 分
Application - Medical Diagnosis9 分
Knowledge Engineering Example - SAMIAM14 分
Basic Operations 13 分
Moving Data Around 16 分
Computing On Data 13 分
Plotting Data 9 分
Control Statements: for, while, if statements 12 分
Vectorization 13 分
Working on and Submitting Programming Exercises 3 分
6件の学習用教材
Setting Up Your Programming Assignment Environment10 分
Installing Octave/MATLAB on Windows10 分
Installing Octave/MATLAB on Mac OS X (10.10 Yosemite and 10.9 Mavericks)10 分
Installing Octave/MATLAB on Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier)10 分
Installing Octave/MATLAB on GNU/Linux10 分
More Octave/MATLAB resources10 分
3の練習問題
Bayesian Network Fundamentals30 分
Bayesian Network Independencies30 分
Octave/Matlab installation30 分
2

2

2時間で修了

Template Models for Bayesian Networks

2時間で修了
4件のビデオ (合計66分)
4件のビデオ
Temporal Models - DBNs23 分
Temporal Models - HMMs12 分
Plate Models20 分
1の練習問題
Template Models30 分
12時間で修了

Structured CPDs for Bayesian Networks

12時間で修了
4件のビデオ (合計49分)
4件のビデオ
Tree-Structured CPDs14 分
Independence of Causal Influence13 分
Continuous Variables13 分
2の練習問題
Structured CPDs30 分
BNs for Genetic Inheritance PA Quiz30 分
3

3

18時間で修了

Markov Networks (Undirected Models)

18時間で修了
7件のビデオ (合計106分)
7件のビデオ
General Gibbs Distribution15 分
Conditional Random Fields22 分
Independencies in Markov Networks4 分
I-maps and perfect maps20 分
Log-Linear Models22 分
Shared Features in Log-Linear Models8 分
2の練習問題
Markov Networks30 分
Independencies Revisited30 分
4

4

22時間で修了

Decision Making

22時間で修了
3件のビデオ (合計61分)
3件のビデオ
Utility Functions18 分
Value of Perfect Information17 分
2の練習問題
Decision Theory30 分
Decision Making PA Quiz30 分

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。