Probabilistic Graphical Models

МООК
en
Английский
165 h
This content is rated 4.5 out of 5
Source
  • From www.coursera.org
Conditions
  • Self-paced
  • Free Access
  • Бесплатный сертификат
More info
  • 11 Sequences
  • Introductive Level

Their employees are learning daily with Edflex

  • Safran
  • Air France
  • TotalEnergies
  • Generali
Learn more

Course details

Syllabus

Topics covered include:

  1. The Bayesian network and Markov network representation, including extensions for reasoning over domains that change over time and over domains with a variable number of entities
  2. Reasoning and inference methods, including exact inference (variable elimination, clique trees) and approximate inference (belief propagation message passing, Markov chain Monte Carlo methods)
  3. Learning parameters and structure in PGMs
  4. Using a PGM for decision making under uncertainty.

There will be short weekly review quizzes and programming assignments (Octave/Matlab) focusing on case studies and applications of PGMs to real-world problems:

  1. Credit Scoring and Factors
  2. Modeling Genetic Inheritance and Disease
  3. Markov Networks and Optical Character Recognition (OCR)
  4. Inference: Belief Propagation
  5. Markov Chain Monte Carlo and Image Segmentation
  6. Decision Theory: Arrhythmogenic Right Ventricular Dysplasia
  7. Conditional Random Field Learning for OCR
  8. Structure Learning for Identifying Skeleton Structure
  9. Human Action Recognition with Kinect

To prepare for the class in advance, you may consider reading through the following sections of the 

 by Daphne and Nir Friedman:

  1. Introduction and Overview. Chapters 1, 2.1.1 - 2.1.4, 4.2.1.
  2. Bayesian Network Fundamentals. Chapters 3.1 - 3.3.
  3. Markov Network Fundamentals. Chapters 4.1, 4.2.2, 4.3.1, 4.4, 4.6.1.
  4. Structured CPDs. Chapters 5.1 - 5.5.
  5. Template Models. Chapters 6.1 - 6.4.1.

These will be covered in the first two weeks of the online class.

The slides for the whole class can be found 

.

Prerequisite

None

Instructors

  • Daphne Koller - School of Engineering

Editor

La Leland Stanford Junior University, plus connue sous le nom d'université Stanford, est une université américaine privée, située dans la Silicon Valley au sud de San Francisco.

Sa devise est « Die Luft der Freiheit weht » qui signifie « Le vent de la liberté souffle ».

Arrivant parmi les premières universités au monde dans la plupart des classements internationaux, elle jouit d'un grand prestige.

Platform

Coursera - это цифровая компания, предлагающая массовые открытые онлайн-курсы, основанные учителями компьютеров Эндрю Нгом и Стэнфордским университетом Дафни Коллер, расположенные в Маунтин-Вью, штат Калифорния.

Coursera работает с ведущими университетами и организациями, чтобы сделать некоторые из своих курсов доступными в Интернете, и предлагает курсы по многим предметам, включая: физику, инженерию, гуманитарные науки, медицину, биологию, социальные науки, математику, бизнес, информатику, цифровой маркетинг, науку о данных и другие предметы.

Complete this resource to write a review