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63時間で修了
英語
字幕: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

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
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講師

提供:

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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%(3,558 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 Definitions8 分
10時間で修了

Bayesian Network (Directed Models)

10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 Fundamentals6 分
Bayesian Network Independencies10 分
Octave/Matlab installation2 分
2

2

1時間で修了

Template Models for Bayesian Networks

1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 Models20 分
11時間で修了

Structured CPDs for Bayesian Networks

11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 CPDs8 分
BNs for Genetic Inheritance PA Quiz22 分
3

3

17時間で修了

Markov Networks (Undirected Models)

17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 Networks8 分
Independencies Revisited6 分
4

4

21時間で修了

Decision Making

21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 Theory8 分
Decision Making PA Quiz18 分

レビュー

PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS 1: REPRESENTATION からの人気レビュー

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Probabilistic Graphical Models 専門講座について

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....
Probabilistic Graphical Models

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • Apply the basic process of representing a scenario as a Bayesian network or a Markov network

    Analyze the independence properties implied by a PGM, and determine whether they are a good match for your distribution

    Decide which family of PGMs is more appropriate for your task

    Utilize extra structure in the local distribution for a Bayesian network to allow for a more compact representation, including tree-structured CPDs, logistic CPDs, and linear Gaussian CPDs

    Represent a Markov network in terms of features, via a log-linear model

    Encode temporal models as a Hidden Markov Model (HMM) or as a Dynamic Bayesian Network (DBN)

    Encode domains with repeating structure via a plate model

    Represent a decision making problem as an influence diagram, and be able to use that model to compute optimal decision strategies and information gathering strategies

    Honors track learners will be able to apply these ideas for complex, real-world problems

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。