1 00:00:00,211 --> 00:00:04,140 Hola a todos, y bienvenidos al curso de Modelos Probabilisticos Graficos 2 00:00:04,140 --> 00:00:07,647 Mi nombre es Daphne Koller y soy profesora de la Universidad de Stanford 3 00:00:07,647 --> 00:00:09,618 Aca en Stanford estamos realmente emocionados 4 00:00:09,618 --> 00:00:12,209 de poder ofrecer este curso de posgrado de Stanford 5 00:00:12,209 --> 00:00:14,751 a todos, en todos lados alrededor del mundo, gratis. 6 00:00:14,751 --> 00:00:18,481 Entonces,que son los Modelos Probabilisticos Graficos? 7 00:00:18,481 --> 00:00:20,751 Bien, es un poquitin complicado de explicar 8 00:00:20,751 --> 00:00:24,095 y vamos a hablar de eso en un video mas adelante 9 00:00:24,095 --> 00:00:26,192 pero también, a lo largo de todo el curso. 10 00:00:26,192 --> 00:00:29,716 En este video quisiera contarles un poco sobre el formato del curso. 11 00:00:29,716 --> 00:00:32,816 El curso será ofrecido a lo largo de material que abarca diez semanas 12 00:00:32,816 --> 00:00:34,794 mas un examen final al concluir el curso. 13 00:00:34,794 --> 00:00:39,066 El contenido será transmitido a través de un conjunto de videos, 14 00:00:39,066 --> 00:00:42,317 aumentados con pequeños cuestionarios para reforzar el entendimiento 15 00:00:42,317 --> 00:00:45,496 Además, habrá un trabajo práctico semanal 16 00:00:45,496 --> 00:00:50,041 donde el total de los trabajos prácticos valdrán un 25% del puntaje total 17 00:00:50,041 --> 00:00:53,479 sobre un total de nueve trabajos prácticos para las nueves semanas de material. 18 00:00:53,479 --> 00:00:56,568 Los trabajos prácticos estan diseñados para permitir multiples entregas, 19 00:00:56,568 --> 00:01:00,626 donde cada versión del trabajo prácticos será un poco diferente 20 00:01:00,626 --> 00:01:04,040 para hacer posible re-enviar el mismo trabajo práctico un par de veces 21 00:01:04,040 --> 00:01:06,623 y así asegurarse que realmente han perfeccionado su entendimiento del material. 22 00:01:06,623 --> 00:01:10,962 Además, habŕa un ejercicio de programación cada semana, 23 00:01:10,962 --> 00:01:13,859 con cada ejercicio de programación seleccionado 24 00:01:13,859 --> 00:01:17,976 para reforzar conceptos especificos que estaremos estudiando en el curso, 25 00:01:17,976 --> 00:01:21,343 pero al mismo tiempo para ir revelando el rango de aplicaciones 26 00:01:21,343 --> 00:01:25,431 en las cuales el framework de Modelos Probabilisticos Graficos puede ser aplicado exitosamente. 27 00:01:25,431 --> 00:01:27,288 Asi que tendremos, por ejemplo, 28 00:01:27,288 --> 00:01:30,367 un ejercicio de programación sobre como usar los modelos probabilisticos gráficos 29 00:01:30,367 --> 00:01:33,639 para entender la herencia de enfermedades geneticamente hereditarias. 30 00:01:33,639 --> 00:01:35,647 Tendremos uno que muestra 31 00:01:35,647 --> 00:01:38,963 como uno puede ver un conjunto de caracteres manuscritos 32 00:01:38,963 --> 00:01:40,937 y leer que hay escrito allí. 33 00:01:40,937 --> 00:01:44,087 Y tendremos uno que permite 34 00:01:44,087 --> 00:01:47,647 mirar una saluda de un sensor Kinect 35 00:01:47,647 --> 00:01:49,759 que provee tanto salida de video como de profundidad 36 00:01:49,759 --> 00:01:52,167 y reconocer actividades humanas. 37 00:01:52,167 --> 00:01:56,458 Estos nueve ejercicios de programación valdrá cada uno 7% del puntaje 38 00:01:56,458 --> 00:01:58,089 con un puntaje total de 63%, 39 00:01:58,089 --> 00:02:01,408 lo que deja un 12% para el examen final. 40 00:02:01,408 --> 00:02:04,480 Que background necesitás para esta clase? 41 00:02:04,480 --> 00:02:07,540 Bien, será muy dificil pasar este curso, 42 00:02:07,540 --> 00:02:11,048 sin un endenimiento básico de Teoría de Probabilidades. 43 00:02:11,048 --> 00:02:13,087 Este no tiene que ser muy avanzado. 44 00:02:13,087 --> 00:02:16,176 Estamos hablando de cosas como independencia y regla de Bayes 45 00:02:16,176 --> 00:02:18,711 y cuestiones básicas de distribuciones discretas. 46 00:02:18,711 --> 00:02:20,615 También tenemos algunos modulos introductorios 47 00:02:20,615 --> 00:02:23,687 para ayudarles a refrescar la memoria sobre estos conceptos básicos. 48 00:02:23,687 --> 00:02:26,942 Los ejercicios de programación requerirán 49 00:02:26,942 --> 00:02:29,416 que tengan alguna experiencia previa en programación 50 00:02:29,416 --> 00:02:30,871 porque esta no es una clase de programación. 51 00:02:30,871 --> 00:02:31,959 No les enseñaremos como programar. 52 00:02:31,959 --> 00:02:37,383 Y como este curso mezcla ideas de teoría de probabilidades y ciencias de la computación, 53 00:02:37,383 --> 00:02:41,247 es realmente importante que tengan conocimiento previo de algoritmo y estructuras de datos. 54 00:02:41,247 --> 00:02:44,475 Recomendado, pero no estrictamente necesario -- 55 00:02:44,475 --> 00:02:46,597 y ciertamente no lo requerimos, 56 00:02:46,597 --> 00:02:48,719 y les proveeremos los conocimientos necesarios a medida que avanzamos -- 57 00:02:48,719 --> 00:02:52,290 es un poco de experiencia, quizás, de Aprendizaje de Máquinas, 58 00:02:52,290 --> 00:02:55,367 quizás algo de optimización simple como gradiente descendiente, 59 00:02:55,367 --> 00:02:57,445 nada muy sofisticado. 60 00:02:57,445 --> 00:03:01,483 Y será de ayuda tener algo de experiencia en Matlab u Octave, 61 00:03:01,483 --> 00:03:04,364 aunque, tenemos aquí también algo de materia introductorio 62 00:03:04,364 --> 00:03:08,337 que les ayudará a aprender este lenguaje de programación si es que no han jugado con el con anterioridad. 63 00:03:10,044 --> 00:03:12,482 Algunos otros temas que vale la pena mencionar: 64 00:03:12,482 --> 00:03:14,552 Esta clase tiene un código de honor. 65 00:03:14,552 --> 00:03:19,017 Esta es la norma también para los estudiante locales de Stanford cuando toman un curso en Stanford. 66 00:03:19,017 --> 00:03:22,836 El código de honor aquí dice que esta permitido discutir el material, 67 00:03:22,836 --> 00:03:26,583 de hecho hasta se alienta a discutir el material con sus compañeros. 68 00:03:26,583 --> 00:03:30,809 Puedes también hacer preguntas clarificadoras sobre los trabajos prácticos y los ejercicios de programación. 69 00:03:30,809 --> 00:03:32,991 Pero lo que entregues, debe ser resultado de tu propio trabajo. 70 00:03:32,991 --> 00:03:39,537 Mas aún, requerimos de que no posteen ni los ejercicios de programación 71 00:03:39,537 --> 00:03:41,711 o sus soluciones en ningún lado de la web, 72 00:03:41,711 --> 00:03:44,601 para que así generaciones futuras de estudiantes puedan también hacer 73 00:03:44,601 --> 00:03:48,447 los trabajos prácticos y los ejercicios de programación de manera independiente, 74 00:03:48,447 --> 00:03:52,359 Un segundo asunto a tener en mente sobre la administración del tiempo. 75 00:03:52,359 --> 00:03:54,375 Este es un curso de postgrado de Stanford 76 00:03:54,375 --> 00:03:56,863 y es considera un curso dificil incluso aquí en Stanford. 77 00:03:56,863 --> 00:03:59,146 Un estudiante típico de Stanford puede facilmente dedicarle 78 00:03:59,146 --> 00:04:01,073 diez a quince horas semanales a este curso, 79 00:04:01,073 --> 00:04:02,904 así que sugeriríamos que administre 80 00:04:02,904 --> 00:04:05,791 al menos esa cantidad de tiempo a su propio esfuerzo en este curso 81 00:04:05,791 --> 00:04:08,299 si es que no quiere encontrarse quedandose sin tiempo 82 00:04:08,299 --> 00:04:10,375 cuando algún vencimiento de entrega se acerque. 83 00:04:10,375 --> 00:04:13,341 Hemos considerado algo de flojera en los vencimientos, 84 00:04:13,341 --> 00:04:17,655 así que si no logra presentar su entrega en el vencimiento original, 85 00:04:17,655 --> 00:04:19,362 tiene un periodo de gracia de una semana. 86 00:04:19,362 --> 00:04:22,975 Pero eso, claro, comienza a quitarle tiempo en la entrega de la semana siguiente. 87 00:04:22,975 --> 00:04:25,439 Así que le aconsejamos que no se atrace 88 00:04:25,439 --> 00:04:28,511 en los ejercicios a lo largo del curso, 89 00:04:28,511 --> 00:04:31,482 porque volverá a morderlo al final. 90 00:04:32,021 --> 00:04:36,347 Finalmente, parte de la experiencia de este curso 91 00:04:36,347 --> 00:04:38,591 es interactuar con sus compañeros, 92 00:04:38,591 --> 00:04:41,447 así que para ese propósito tenemos un foro de discución 93 00:04:41,447 --> 00:04:43,269 que ha demostrado en otros cursos 94 00:04:43,269 --> 00:04:46,527 ser un recurso invaluable para la interacción con otros alumnos, 95 00:04:46,527 --> 00:04:49,783 haciendo preguntas y obteniendo un entendimiento mas profundo del material. 96 00:04:49,783 --> 00:04:52,412 Fomentamos también la formación de grupos de estudio -- 97 00:04:52,412 --> 00:04:55,892 estos pueden ser grupos de estudio físicos con personas en la misma región geográfica, 98 00:04:55,892 --> 00:05:00,280 o grupos de estudio online donde pueden discutir el material entre ustedes. 99 00:05:00,280 --> 00:05:01,839 Creemos que haciendo esto 100 00:05:01,839 --> 00:05:03,933 le proveeremos un entendimiento mucho mejor del material 101 00:05:03,933 --> 00:05:06,832 y de paso hará el curso considerablemente mas entretenido. 102 00:05:06,832 --> 00:05:09,368 Así que para resumir, 103 00:05:09,368 --> 00:05:14,999 a través de todas estas diferentes partes del contenido y de los ejercicios, 104 00:05:14,999 --> 00:05:17,831 creemos que aprenderá métodos fundamentales 105 00:05:17,831 --> 00:05:19,880 en esta área de modelos probabilísticos gráficos. 106 00:05:19,880 --> 00:05:22,342 Tendrá también la oportunidad de ver y jugar con 107 00:05:22,342 --> 00:05:25,872 un rango de aplicaciones realistas sobre las cuales estos métodos han sido aplicados 108 00:05:25,872 --> 00:05:29,346 y esperamos que dejará este curso con un entendimiento 109 00:05:29,346 --> 00:05:32,314 de como tomar estas ideas y usarlas en su propio trabajo 110 00:05:32,314 --> 00:05:33,875 en problemas que le importen a Usted. 111 00:05:33,875 --> 99:59:59,999 Esperamos verlos en el curso.