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