课程介绍

涵盖了 PGM 的每个主要类别的基础知识,包括表示、推理和学习原则,并回顾了每种模型的实际应用。这些应用来自广泛的学科,突出了贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、动态和时间贝叶斯网络、马尔可夫随机场、影响图和马尔可夫决策过程的许多用途。

教科书:LE Sucar,Probabilistic Graphical Models: Principles and Applications(概率图形模型:原理和应用),Springer 2015

讲师

Luis Enrique Sucar 博士是墨西哥普埃布拉国家天体物理、光学和电子研究所 (INAOE) 的高级研究科学家。

课程提纲

第 1 课 - 简介
第 2 课 - 概率
第 3 课 - 图
第 4 课 - 贝叶斯分类器
第 5 课 - 隐马尔可夫模型
第 6 课 - 马尔可夫随机场
第 7 课 - 贝叶斯网络:表示和推理
第 8 课 - 贝叶斯网络:学习
第 9 课 - 动态和时间贝叶斯网络
第 10 课 - 决策图
第 11 课 - 马尔可夫决策过程
第 12 课 - 关系概率图模型
第 13 课 - 因果图模型

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课程是指学校学生所应学习的学科总和及其进程与安排。课程是对教育的目标、教学内容、教学活动方式的规划和设计,是教学计划、教学大纲等诸多方面实施过程的总和。广义的课程是指学校为实现培养目标而选择的教育内容及其进程的总和,它包括学校老师所教授的各门学科和有目的、有计划的教育活动。狭义的课程是指某一门学科。 专知上对国内外最新AI+X的课程进行了收集与索引,涵盖斯坦福大学、CMU、MIT、清华、北大等名校开放课程。
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