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00:00:00,211 --> 00:00:04,140
Hallo alle, und willkommen zur Vorlesung über probabilistische Graphmodelle.

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00:00:04,140 --> 00:00:07,647
Mein Name ist Daphne Koller und ich bin Professorin an der Universität Stanford.

3
00:00:07,647 --> 00:00:09,618
Wir hier in Stanford sind wirklich begeistert

4
00:00:09,618 --> 00:00:12,209
in der Lage zu sein, diese Vorlesung auf Stanford-Universitätsniveau jedem

5
00:00:12,209 --> 00:00:14,751
anbieten zu können, gratis überall auf der Welt.

6
00:00:14,751 --> 00:00:18,481
Nun, was sind probabilistische Graphmodelle?

7
00:00:18,481 --> 00:00:20,751
Ja, das ist etwas schwierig zu erklären

8
00:00:20,751 --> 00:00:24,095
und wir werden dies in einem folgenden Video besprechen,

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00:00:24,095 --> 00:00:26,192
wie auch durch die gesamte Vorlesung hindurch.

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00:00:26,192 --> 00:00:29,716
In diesem Video würde ich euch gerne etwas zu dem Rahmen dieser Veranstaltung erzählen.

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00:00:29,716 --> 00:00:32,816
Der Kurs wird angeboten mit zehn Wochen Lerninhalten

12
00:00:32,816 --> 00:00:34,794
plus einer Abschlussprüfung am Ende.

13
00:00:34,794 --> 00:00:39,066
Die Inhalte werden über eine Folge von Videos vermittelt,

14
00:00:39,066 --> 00:00:42,317
die zur Verstärkung des Verständnisses mit Abfragen versehen sind.

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00:00:42,317 --> 00:00:45,496
Zusätzlich gibt es wöchentlich einen Satz an Hausaufgaben,

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00:00:45,496 --> 00:00:50,041
wobei alle Hausaufgaben zusammen 25% des Ergebnisses ausmachen

17
00:00:50,041 --> 00:00:53,479
mit insgesamt neun Hausaufgabensätzen für den Inhalt von neun Wochen.

18
00:00:53,479 --> 00:00:56,568
Die Umsetzung der Hausaufgabensätze erlaubt eine wiederholte Beantwortung;

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00:00:56,568 --> 00:01:00,626
bei jedem Versuch ergeben sich leicht variierte Versionen,

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00:01:00,626 --> 00:01:04,040
so dass ihr die Hausaufgaben wiederholt bearbeiten könnt,

21
00:01:04,040 --> 00:01:06,623
um sicherzustellen, das ihr den Stoff wirklich gemeistert habt.

22
00:01:06,623 --> 00:01:10,962
Dazu wird es eine wöchentliche Programmierübung geben;

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00:01:10,962 --> 00:01:13,859
die Programmierübungen wurden besonders ausgewählt,

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00:01:13,859 --> 00:01:17,976
um die in dem Kurs studierten Konzepte zu untermauern,

25
00:01:17,976 --> 00:01:21,343
aber auch gleichzeitig die Spanne der Anwendungen zu enthüllen,

26
00:01:21,343 --> 00:01:25,431
für welche probabilistische Graphmodelle erfolgreich genutzt werden können.

27
00:01:25,431 --> 00:01:27,288
Darunter haben wir, beispielsweise,

28
00:01:27,288 --> 00:01:30,367
eine Reihe von Aufgabenstellungen, wie man probabilistische Graphmodelle verwendet,

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00:01:30,367 --> 00:01:33,639
um die genetischen Beziehungen von Erbkrankheiten zu verstehen.

30
00:01:33,639 --> 00:01:35,647
Eine weitere haben wir, die zeigt

31
00:01:35,647 --> 00:01:38,963
wie man eine Folge handschriftlicher Zeichen erfassen kann,

32
00:01:38,963 --> 00:01:40,937
und entziffern, was geschrieben wurde.

33
00:01:40,937 --> 00:01:44,087
Eine weitere haben wir, die euch ermöglicht

34
00:01:44,087 --> 00:01:47,647
den Ausgabekanal eines Kinect-Sensors zu erfassen

35
00:01:47,647 --> 00:01:49,759
welcher Video- und Entfernungsdaten liefert,

36
00:01:49,759 --> 00:01:52,167
und die Handlungen von Menschen zu erkennen.

37
00:01:52,167 --> 00:01:56,458
Diese neun Programmierübungen werden jeweils 7% des Ergebnisses ausmachen,

38
00:01:56,458 --> 00:01:58,089
insgesamt 63%,

39
00:01:58,089 --> 00:02:01,408
was uns 12% für die Abschlussprüfung lässt.

40
00:02:01,408 --> 00:02:04,480
Welche Voraussetzungen benötigt ihr für diese Vorlesung?

41
00:02:04,480 --> 00:02:07,540
Nun. es wird wirklich schwierig werden dieser Vorlesung zu folgen,

42
00:02:07,540 --> 00:02:11,048
ohne ein Verständnis grundlegender Wahrscheinlichkeitstheorie.

43
00:02:11,048 --> 00:02:13,087
Dies muss kein besonders fortgeschrittener Stoff sein.

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00:02:13,087 --> 00:02:16,176
Wir sprechen über Dinge wie Unabhängigkeit oder den Satz von Bayes

45
00:02:16,176 --> 00:02:18,711
und einfach Grundlagen diskreter Verteilungen.

46
00:02:18,711 --> 00:02:20,615
Auch haben wir ein paar Einführungsabschnitte,

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00:02:20,615 --> 00:02:23,687
um eure Erinnerung dieser grundlegenden Konzepte aufzufrischen.

48
00:02:23,687 --> 00:02:26,942
Die Programmierübungen werden erfordern,

49
00:02:26,942 --> 00:02:29,416
dass ihr zuvor irgendwelche Erfahrungen mit Programmierung gesammelt habt,

50
00:02:29,416 --> 00:02:30,871
da dies keine Programmiervorlesung ist.

51
00:02:30,871 --> 00:02:31,959
Wir bringen euch nicht das Programmieren bei.

52
00:02:31,959 --> 00:02:37,383
Und da diese Vorlesung Ideen von Wahrscheinlichkeitstheorie und Informatik verbindet,

53
00:02:37,383 --> 00:02:41,247
ist es wirklich wichtig, dass ihr eine Grundlage in Algorithme und Datenstrukturen habt.

54
00:02:41,247 --> 00:02:44,475
Empfohlen, aber nicht zwingend notwendig –

55
00:02:44,475 --> 00:02:46,597
dies verlangen wir selbstverständlich nicht,

56
00:02:46,597 --> 00:02:48,719
und werden euch im Verlaufe die Grundlagen vermitteln –

57
00:02:48,719 --> 00:02:52,290
wäre ein wenig Erfahrung mit maschinellem Lernen,

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00:02:52,290 --> 00:02:55,367
etwa einfache Optimierung wie Gradient Descent,

59
00:02:55,367 --> 00:02:57,445
nichts besonders Ausgefeiltes.

60
00:02:57,445 --> 00:03:01,483
Auch wäre es hilfreich, etwasAuch wäre es hilfreich, etwas Programmiererfahrung mit Matlab oder Octave zu haben,Auch wäre es hilfreich, etwas Programmiererfahrung mit Matlab oder Octasve zu haben, Programmiererfahrung mit Matlab oder Octasve zu haben,

61
00:03:01,483 --> 00:03:04,364
obwohl wir hier ebenfalls einige einführende Abschnitte haben,

62
00:03:04,364 --> 00:03:08,337
welche euch helfen diese Programmiersprache zu lernen, wenn ihr zuvor noch nicht damit herum gespielt habt.

63
00:03:10,044 --> 00:03:12,482
Ein paar andere Dinge sind der Erwähnung würdig:

64
00:03:12,482 --> 00:03:14,552
Diese Vorlesung hat einen Ehrenkodex.

65
00:03:14,552 --> 00:03:19,017
Dieser ist auch das Richtmaß unserer Stanford-Studenten vor Ort, wenn sie eine Vorlesung bei uns besuchen.

66
00:03:19,017 --> 00:03:22,836
Der Ehrenkodex besagt, dass ihr euch über den Vorlesungsstoff austauschen dürft,

67
00:03:22,836 --> 00:03:26,583
tatsächlich sogar ernutigt seid, den Stoff mit euren Mitstudierenden zu diskuieren.

68
00:03:26,583 --> 00:03:30,809
Ihr könnt sogar Verständnisfragen zu den Hausaufgaben und den Programmierübungen stellen.

69
00:03:30,809 --> 00:03:32,991
Aber was ihr abschickt, hat euer eigenes Werk zu sein.

70
00:03:32,991 --> 00:03:39,537
Weiterhin verlangen wir von euch, weder die Programmieraufgaben zu schicken,

71
00:03:39,537 --> 00:03:41,711
noch die Lösungen irgendwo im Web zu veröffentlichen,

72
00:03:41,711 --> 00:03:44,601
so dass auch zukünftige Generationen von Studenten noch

73
00:03:44,601 --> 00:03:48,447
die Hausaufgaben und Programmierübungen genauso bearbeiten können.

74
00:03:48,447 --> 00:03:52,359
Ein zweiter Punkt ist das Zeitmanagement.

75
00:03:52,359 --> 00:03:54,375
Dies ist eine Vorlesung auf Stanford-Universitätsniveau,

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00:03:54,375 --> 00:03:56,863
welche sogar in Stanford als eine schwierige angesehen wird.

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00:03:56,863 --> 00:03:59,146
Ein üblicher Stanford-Student kann leicht

78
00:03:59,146 --> 00:04:01,073
zehn bis fünfzehn Stunden wöchentlich für diese Vorlesung verbringen,

79
00:04:01,073 --> 00:04:02,904
und so würden wir euch vorschlagen, mindestens

80
00:04:02,904 --> 00:04:05,791
einen ähnlichen Zeitbedarf für eure eigenen Bemühungen für diese Vorlesung einzuplanen,

81
00:04:05,791 --> 00:04:08,299
wenn ihr euch nicht in Zeitnöten wiederfinden wollt,

82
00:04:08,299 --> 00:04:10,375
wenn eine Abgabe-Deadline naht.

83
00:04:10,375 --> 00:04:13,341
Wir haben einen kleinen Puffer in die Abgabe-Deadline eingebaut,

84
00:04:13,341 --> 00:04:17,655
so dass, wenn ihr nicht zur tatächlichen Deadline abschicken könnt,

85
00:04:17,655 --> 00:04:19,362
euch eine Woche Gnadenfrist bleibt.

86
00:04:19,362 --> 00:04:22,975
Aber dies wird natürlich auf den Hausaufgabensatz der Folgewoche einwirken.

87
00:04:22,975 --> 00:04:25,439
So raten wir euch davon ab,

88
00:04:25,439 --> 00:04:28,511
einen Hausaufgaben-Rückstand durch die Vorlesung zu schleppen,

89
00:04:28,511 --> 00:04:31,482
da dies dann am Ende auf euch zurückstürzen wird.

90
00:04:32,021 --> 00:04:36,347
Schließlich, ein Teil der Teilnahme an dieser Vorlesung

91
00:04:36,347 --> 00:04:38,591
ist der Austausch mit euren Mitstudenten,

92
00:04:38,591 --> 00:04:41,447
wofür wir die Online-Diskussions-Plattform faben,

93
00:04:41,447 --> 00:04:43,269
welche sich in anderen Vorlesungen bereits

94
00:04:43,269 --> 00:04:46,527
als unschätzbares Mittels des Austausches mit anderen Studenten erwiesen hat,

95
00:04:46,527 --> 00:04:49,783
zum Stellen von Fragen und Erlangen tieferen Verständnisses des Stoffes.

96
00:04:49,783 --> 00:04:52,412
Wir ermutigen euch auch, Arbeitsgruppen zu bilden –

97
00:04:52,412 --> 00:04:55,892
dies mögen leibhaftige Arbeitsgruppen mit Leuten aus gleicher Gegend sein,

98
00:04:55,892 --> 00:05:00,280
oder Online-Arbeitsgruppen, wo ihr einfach den Stoff untereinader diskutieren könnt.

99
00:05:00,280 --> 00:05:01,839
Dies zu tun, glauben wir,

100
00:05:01,839 --> 00:05:03,933
wird euch ein viel besseres Verständnis des Stoffes geben,

101
00:05:03,933 --> 00:05:06,832
und die Vorlesung auch deutlich vergnüglicher machen.

102
00:05:06,832 --> 00:05:09,368
Also zusammengefasst,

103
00:05:09,368 --> 00:05:14,999
durch diese verschiedenen Stücke Lehrstoff und die Hausaufgaben,

104
00:05:14,999 --> 00:05:17,831
glauben wir, dass ihr die grundlegenden Verfahren

105
00:05:17,831 --> 00:05:19,880
in diesem Gebiete probabilistischer Graphmodelle lernen werdet.

106
00:05:19,880 --> 00:05:22,342
Außerdem erhaltet ihr zum Betrachten und Ausprobieren

107
00:05:22,342 --> 00:05:25,872
eine Palette praktisch bewährter Anwendungen in welchen diese Verfahren angewandt sind.

108
00:05:25,872 --> 00:05:29,346
Hoffentlich verlasst ihr diese Vorlesung mit einem Verständnis

109
00:05:29,346 --> 00:05:32,314
wie ihr diese Ideen verwendet und in eurer eigenen Arbeit nutzt,

110
00:05:32,314 --> 00:05:33,875
für Aufgaben, die euch am Herzen liegen.

111
00:05:33,875 --> 99:59:59,999
Wir freuen uns darauf, euch in dieser Vorlesung zu sehen.