Adicionalmente, habra una tarea de programacion semanal los que De hecho, incluso anima a discutir el material con sus compañeros de clase. El código de honor aquí dice que está permitido discutir el material. Es recomendado pero no estrictamente necesario, y nosotros por cierto que no lo requerimos Hola a todos y bienvenidos a la clase sobre Modelos Probabilisticos Graficos. Mi nombre Incluso se pueden hacer preguntas clarificación sobre las asignaciones de problemas en las tareas de programacion. Pero Probabilisticos Graficos? Bueno, es un poco complicado de explicar y vamos a hablar de ellos Vamos a tener uno que muestra como se puede tomar un grupo de Y conceptos basicos sobre distribuciones discretas. Tambien tenemos algunos Y porque esta clase une ideas tanto de teoria de probabilidades como de ciencias de informatica, a aprender este lenguage si no lo han utilizado anteriormente. algunas otras cuestiones que vale la pena señalar. Esta clase tiene un código de honor. Esta es la caracteres manuscritos y leerlos. Y vamos a tener otro con exito. Asi, vamos a tener, por ejemplo, un grupo de problems sobre como uno usa con gente en la misma región geográfica o grupos de estudio en línea con material nuevo durante diez semanas, con un examen final. El con otros estudiantes, hacer preguntas y obtener una comprensión más profunda del contarles un poco sobre el formato del curso. El curso va a ser ofrecido contenido va a ser entregado a traves de un conjunto de videos aumentados con cuestionarios para cuenta al final. Finalmente. Es parte de la experiencia de esta clase es curso sin alguna comprension basica de teoria de probabilidades. Esta no tiene que de los nueve grupos de problemas durante las nueve semanas de contenido. Los grupos de problemas de problemas sera un poco diferente de manera de que puedan re-enviar sus discusion que ha demostrado en otras clases ser un recurso invaluable para interactuar donde puedan discutir sobre el material con otros. Creemos que hacer esto el curso considerablemente más divertido. Así, para resumir. A través de todos estos el problema de la próxima semana. Por lo que le aconsejamos no mantener un atraso permanente en Stanford y se ha considerado uno difícil incluso en Stanford. Un típico en aprendizaje de maquinas. Quizas alguna simple optimizacion, como gradiente decendiente, en esta clase si no quieres encontrarte quedando sin tiempo cuando una en las tareas a lo largo del curso, ya que todo acabará pasandote la en su conjunto van a equivaler al 25 por ciento de la nota final en un proximo video asi como a lo largo del curso. En este video me gustaria es Daphne Kohler y soy profesora en la universidad de Stanford. Nosotros en Stanford es muy importante que tengan alguna experiencia con algoritmos y estructuras de datos estamos muy entusiasmados de poder ofrecer este curso de nivel de grado en Stanford a estan disenados para permitir multiples oportunidades de respuesta por lo que cada version del conjunto estos métodos se han aplicado y esperemos que salgas de esta clase con estudiando en el curso. Pero al mismo tiempo, para revelar el rango de aplicaciones en los estudiante de Stanford puede pasar fácilmente diez a quince horas semanales en esta clase. Por esto, fecha límite de presentación viene. Hemos puesto un poco de flexibilidad en las fechas límite de presentación, así que si no logra presentar en el plazo original, fueron seleccionados para reforzar conceptos especificos que estemos interactuar con tus compañeros de clase, por lo que para ello tenemos el foro de las futuras generaciones de estudiantes, pueden resolver los problemas y las las tareas de programación, o sus soluciones en la web, para que les dará una mejor comprensión del material y hara llegaras a ver y jugar con una gama de aplicaciones del mundo real para las que lo que entregues tiene que ser tu propio trabajo. Además, pedimos que no publiquen material. Nosotros también estamos alentando a formar grupos de estudio, estos pueden ser físicos modelos probabilisticos graficos para entender herencia de enfermedades geneticas. modulos de contenido y ejercicios, pensamos que hayas aprendido modulos introductorios para refrescar la memoria sobre estos conceptos basicos. Las métodos fundamentales en esta área de modelos gráficos probabilísticos. Tambien nada muy sofisticado. Y tambien seria util tener alguna experiencia programando Matlab necesitas para este curso? Bueno, sera realmente dificil seguir este norma, también, para nuestros estudiantes de Stanford cuando se está tomando un curso en Stanford porque entregamos los conceptos mientras avanzamos, un poco de experiencia porque este no es un curso de programacion. No te ensenaremos como programar problemas que les preocupen. Esperamos verle en esta clase. que el sistema de modelos probabilisticos graficos puede ser utilizado que les permitira mirar el flujo de datos de un sensor que entrega quien quiera, donde quiera, gratis. Entonces, que son los Modelos reforzar la comprension. Adicionalmente, habra un grupo de problemas por semana los que respuestas al mismo grupo un par de veces para asegurarse que realmente dominan el material. ser muy avanzada. Estamos hablando de independencia y regla de Bayes. sugerimos que usted planee por lo menos esa cantidad de tiempo para sus propios esfuerzos, tanto video como distancia y reconocer actividades humanas. Estas nueve tareas de programacion de manera independiente. Un segundo tareas de programacion van a requerir que tengas alguna experiencia programando tareas de programacion van a valer, cada una, siete por ciento lo que significa tema a tener en cuenta es la de gestión del tiempo. Se trata de un curso de nivel de postgrado tienes una semana de gracia. Pero luego que obviamente empieza a afectar u Octave. Sin embargo tambien aqui tenemos algunos modulos introductorios que les ayudaran un entendimiento de cómo tomar estas ideas y utilizarlas en su propio trabajo y en un total de 63%, lo que deja un doce por ciento para el examen final. Que pre-requisitos