date_range Débute le 20 mai 2019
event_note Se termine le 30 août 2019
list 16 séquences
assignment Niveau : Introductif
chat_bubble_outline Langue : Anglais
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Les infos clés

credit_card Formation gratuite
verified_user Certification payante
timer 160 heures de cours

En résumé

The world is full of uncertainty: accidents, storms, unruly financial markets, noisy communications. The world is also full of data. Probabilistic modeling and the related field of statistical inference are the keys to analyzing data and making scientifically sound predictions.

Probabilistic models use the language of mathematics. But instead of relying on the traditional "theorem - proof" format, we develop the material in an intuitive -- but still rigorous and mathematically precise -- manner. Furthermore, while the applications are multiple and evident, we emphasize the basic concepts and methodologies that are universally applicable.

The course covers all of the basic probability concepts, including:

  • multiple discrete or continuous random variables, expectations, and conditional distributions
  • laws of large numbers
  • the main tools of Bayesian inference methods
  • an introduction to random processes (Poisson processes and Markov chains)

The contents of this course are essentially the same as those of the corresponding MIT class (Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability) -- a course that has been offered and continuously refined over more than 50 years. It is a challenging class, but it will enable you to apply the tools of probability theory to real-world applications or your research.

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Les prérequis

College-level calculus (single-variable and multivariable). Although this is not a mathematics course, it does rely on the language and some tools from mathematics. It requires a level of comfort with mathematical reasoning, familiarity with sequences, limits, infinite series, the chain rule, as well as the ability to work with ordinary or multiple integrals.

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Le programme

  • The basic structure and elements of probabilistic models
  • Random variables, their distributions, means, and variances
  • Probabilistic calculations
  • Inference methods
  • Laws of large numbers and their applications
  • Random processes
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Les intervenants

John Tsitsiklis
Professor, Department of Electrical Engineering and Computer Science
MIT

Dimitri Bertsekas
Professor, Electrical Engineering and Computer Science
MIT

Patrick Jaillet
Professor, Electrical Engineering and Computer Science
MIT

Eren Can Kizildag
Teaching Assistant
MIT

Qing He
Teaching Assistant
MIT

Jimmy Li
Teaching Assistant
MIT

Jagdish Ramakrishnan
Teaching Assistant
MIT

Katie Szeto
Teaching Assistant
MIT

Kuang Xu
Teaching Assistant
MIT

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Le concepteur

Le Massachusetts Institute of Technology (MIT), en français Institut de technologie du Massachusetts, est un institut de recherche américain et une université, spécialisé dans les domaines de la science et de la technologie. Situé à Cambridge, dans l'État du Massachusetts, à proximité immédiate de Boston, au nord-est des États-Unis, le MIT est souvent considéré comme une des meilleures universités mondiales.

Il édite la Technology Review, une revue scientifique consacrée aux sciences de l'ingénieur et à l'innovation.

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La plateforme

EdX est une plateforme d'apprentissage en ligne (dite FLOT ou MOOC). Elle héberge et met gratuitement à disposition des cours en ligne de niveau universitaire à travers le monde entier. Elle mène également des recherches sur l'apprentissage en ligne et la façon dont les utilisateurs utilisent celle-ci. Elle est à but non lucratif et la plateforme utilise un logiciel open source.

EdX a été fondée par le Massachusetts Institute of Technology et par l'université Harvard en mai 2012. En 2014, environ 50 écoles, associations et organisations internationales offrent ou projettent d'offrir des cours sur EdX. En juillet 2014, elle avait plus de 2,5 millions d'utilisateurs suivant plus de 200 cours en ligne.

Les deux universités américaines qui financent la plateforme ont investi 60 millions USD dans son développement. La plateforme France Université Numérique utilise la technologie openedX, supportée par Google.

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