À propos de ce cours

17,251 consultations récentes

Résultats de carrière des étudiants

50%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

20%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

20%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé
Approx. 38 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

InferenceGibbs SamplingMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Belief Propagation

Résultats de carrière des étudiants

50%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

20%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

20%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé
Approx. 38 heures pour terminer
Anglais

Enseignant

Offert par

Placeholder

Université de Stanford

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

25 minutes pour terminer

Inference Overview

25 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 25 min)
2 vidéos
Overview: MAP Inference9 min
1 heure pour terminer

Variable Elimination

1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 56 min)
4 vidéos
Complexity of Variable Elimination12 min
Graph-Based Perspective on Variable Elimination15 min
Finding Elimination Orderings11 min
1 exercice pour s'entraîner
Variable Elimination30 min
Semaine
2

Semaine 2

18 heures pour terminer

Belief Propagation Algorithms

18 heures pour terminer
9 vidéos (Total 150 min)
9 vidéos
Properties of Cluster Graphs15 min
Properties of Belief Propagation9 min
Clique Tree Algorithm - Correctness18 min
Clique Tree Algorithm - Computation16 min
Clique Trees and Independence15 min
Clique Trees and VE16 min
BP In Practice15 min
Loopy BP and Message Decoding21 min
2 exercices pour s'entraîner
Message Passing in Cluster Graphs30 min
Clique Tree Algorithm30 min
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

MAP Algorithms

2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 74 min)
5 vidéos
Finding a MAP Assignment3 min
Tractable MAP Problems15 min
Dual Decomposition - Intuition17 min
Dual Decomposition - Algorithm16 min
1 exercice pour s'entraîner
MAP Message Passing30 min
Semaine
4

Semaine 4

15 heures pour terminer

Sampling Methods

15 heures pour terminer
5 vidéos (Total 100 min)
5 vidéos
Markov Chain Monte Carlo14 min
Using a Markov Chain15 min
Gibbs Sampling19 min
Metropolis Hastings Algorithm27 min
2 exercices pour s'entraîner
Sampling Methods30 min
Sampling Methods PA Quiz30 min
1 heure pour terminer

Inference in Temporal Models

1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 20 min)
1 vidéo
1 exercice pour s'entraîner
Inference in Temporal Models30 min

Avis

Meilleurs avis pour PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS 2: INFERENCE

Voir tous les avis

À propos du Spécialisation Modèles graphiques probabilistes

Modèles graphiques probabilistes

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.