9:59:59.000,9:59:59.000 Beberapa hal-hal kecil namun patut dicatat. Kelas ini memiliki aturan akhlak. Ini adalah 9:59:59.000,9:59:59.000 Dan juga sedikit mengenai distribusi diskrit. Juga kita akan membahas sedikit 9:59:59.000,9:59:59.000 Dan karena kelas ini akan menggabungkan ide dari teori peluang dan komputer 9:59:59.000,9:59:59.000 Daphne Kohler dan saya profesor di Stanford University. Stanford 9:59:59.000,9:59:59.000 Halo dan selamat datang di kelas model grafis probabilisitik. Nama saya 9:59:59.000,9:59:59.000 Juga akan ada tugas programming mingguan, dan tugas 9:59:59.000,9:59:59.000 Materi akan diberikan melalui beberapa video, yang disertai dengan kuis 9:59:59.000,9:59:59.000 Setiap tugas programming ini memiliki bobot tujuh persen, sehingga memberikan skor 9:59:59.000,9:59:59.000 Stanford. Aturan akhlak tersebut memperbolehkan anda untuk mendiskusikan materi. Malah 9:59:59.000,9:59:59.000 Tugas- tugas programming akan memerlukan sedikit pengalaman dalam memrogram kode 9:59:59.000,9:59:59.000 Walau di sini, juga, kita akan membahas modul pendahuluan yang akan membantu anda 9:59:59.000,9:59:59.000 akan ada sembilan problem set untuk sembilan minggu pembelajaran. Problem set tersebut 9:59:59.000,9:59:59.000 anda akan mendapat pemahaman yang lebih baik terhadap materi dan akan membuat 9:59:59.000,9:59:59.000 anda masih punya waktu seminggu. Namun tentu ini akan berpengaruh 9:59:59.000,9:59:59.000 aturan, juga, untuk mahasiswa Stanford lokal yang mengambil kelas di 9:59:59.000,9:59:59.000 bahkan dapat bertanya untuk memperjelas tugas-tugas dan problem. Namun 9:59:59.000,9:59:59.000 batas waktu pengiriman, sehingga jika anda tidak bisa mengirimkan hasil tugas anda sebelum batas waktu yang telah ditetapkan, 9:59:59.000,9:59:59.000 berinteraksi dengan sesama mahasiswa, sehingga kita akan memiliki forum 9:59:59.000,9:59:59.000 cukup penting. Sangat dianjurkan, namun tidak terlalu esensial. Dan kita juga tidak terlalu memerlukannya, 9:59:59.000,9:59:59.000 dan pengetahuan dasar akan diberikan sejalan dengan kelas ini. Sedikit pengalaman, 9:59:59.000,9:59:59.000 dan permasalahan yang sedang anda coba pecahkan. Sampai jumpa dalam kelas selanjutnya 9:59:59.000,9:59:59.000 dapat diserahkan dalam beberapa versi, di mana tiap versi 9:59:59.000,9:59:59.000 dapat mengaplikasikannya ke dalam dunia nyata di mana 9:59:59.000,9:59:59.000 dengan sesama mahasiswa, menanyakan hal-hal dan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam terhadap 9:59:59.000,9:59:59.000 di mana anda dapat mendisuksikan materi bersama-sama. Dengan melakukannya, 9:59:59.000,9:59:59.000 di mana framework model grafis dapat 9:59:59.000,9:59:59.000 di video selanjutnya dan juga selama kelas ini berlangsung. Dalam video ini, saya ingin 9:59:59.000,9:59:59.000 diskusi yang telah terbukti di kelas-kelas lain sebagai bahan pembelajaran yang berharga untuk berinteraksi 9:59:59.000,9:59:59.000 diterapkan dengan baik. Sehingga kita akan mendapatkan, contohnya problem set di mana anda akan 9:59:59.000,9:59:59.000 ginetis. Kita juga akan menggunakan contoh kasus di mana anda menggunakan contoh 9:59:59.000,9:59:59.000 grafis? Cukup kompleks untuk menjelaskannya, namun kita akan membicarakannya 9:59:59.000,9:59:59.000 kami menyarankan agar anda berusaha menyediakan setidaknya sejumlah waktu untuk 9:59:59.000,9:59:59.000 kelas Stanford dan dianggap cukup sulit bahkan di kalangan Stanford. Pada umumnya 9:59:59.000,9:59:59.000 kelas ini menjadi semakin menyenangkan. Jadi, singkatnya, setelah anda 9:59:59.000,9:59:59.000 kelas ini, jika anda tidak ingin kehabisan waktu ketika 9:59:59.000,9:59:59.000 mahasiswa Stanford membutuhkan 10-15 jam per minggu untuk kelas ini. Dan juga 9:59:59.000,9:59:59.000 materi. Kami juga menyarankan anda untuk membentuk grup studi, bisa berupa grup studi 9:59:59.000,9:59:59.000 mem-posting tugas programming, atau solusinya di manapun di web, sehingga mahasiswa 9:59:59.000,9:59:59.000 membaca keluaran dari sensor yang memberikan data berupa 9:59:59.000,9:59:59.000 memberikan sekitar 10 minggu materi dan juga ujian di akhir kelas. 9:59:59.000,9:59:59.000 memberitahukan anda sedikit mengenai format kelas ini. Kelas ini akan 9:59:59.000,9:59:59.000 mempelajari bahasa pemrograman jika anda belum pernah menggunakannya sebelumnya. 9:59:59.000,9:59:59.000 mempelajari seluruh isi dan latihan di kelas ini, anda telah mempelahari 9:59:59.000,9:59:59.000 mendorong anda untuk mendisuksikan materi dengan teman sekelas anda. Anda 9:59:59.000,9:59:59.000 mengenai manajemen waktu. Ini adalah setara tingkat master 9:59:59.000,9:59:59.000 menggunakan model grafis untuk memahami bagaimana penyakit yang disebabkan keturunan 9:59:59.000,9:59:59.000 metode dasar dari model grafis probabilistik. Anda juga akan 9:59:59.000,9:59:59.000 metode-metode yang diajarkan dapat digunakan, dan mudah-mudahan anda dapat menyelesaikan kelas ini dengan 9:59:59.000,9:59:59.000 modul pengenalan untuk menyegarkan memori anda terhadap konsep-konsep dasari ini 9:59:59.000,9:59:59.000 mungkin, dalam machine learning. Mungkin beberapa optimisasi sederhana, seperti turunan gradien 9:59:59.000,9:59:59.000 nyata dengan orang-orang yang ada di area anda, atau secara online 9:59:59.000,9:59:59.000 pada akhirnya. Akhirnya, sebagian dari pengalaman mengambil kelas ini adalah 9:59:59.000,9:59:59.000 pelajari dalam kelas. Tugas programming ini juga memberikan beberapa contoh aplikasi 9:59:59.000,9:59:59.000 pemahaman tentang bagaimana konsep-konsep ini dapat digunakan dalam pekerjaan yang anda tekuni 9:59:59.000,9:59:59.000 pengetahuan dasar yang diperlukan untuk kelas ini? Cukup sulit 9:59:59.000,9:59:59.000 problem set tersebut akan sedikit berbeda, sehingga anda dapat mengirim ulang 9:59:59.000,9:59:59.000 problem set tersebut memiliki bobot 25 persen dari skor akhir, di mana total 9:59:59.000,9:59:59.000 problem set yang sama beberapa kali untuk menambah pengertian terhadap materi yang diberikan 9:59:59.000,9:59:59.000 programming ini digunakan untuk memperdalam beberapa konsep yang kita 9:59:59.000,9:59:59.000 sains, pengetahuan dasar mengenai algoritma dan data struktur 9:59:59.000,9:59:59.000 sangat senang sekali karena dapat memberikan kelas setingkat master ini kepada 9:59:59.000,9:59:59.000 sebelumnya karena ini bukan kelas programming. Kami tidak akan mengajarkan anda bagaimana cara memrogram 9:59:59.000,9:59:59.000 set dan tugas-tugas juga. Hal kedua adalah 9:59:59.000,9:59:59.000 siapapun, di manapun di seluruh dunia, dengan gratis. Lallu apakah model 9:59:59.000,9:59:59.000 tenggat waktu pengiriman tugas sudah dekat. Kami telah menyiapkan sistem untuk kelonggaran 9:59:59.000,9:59:59.000 terhadap tugas anda selanjutnya. Jadi kami sarankan anda tidak menunda 9:59:59.000,9:59:59.000 tidak terlalu mutakhir. Dan akan sangat membantu jika anda punya pengalaman 9:59:59.000,9:59:59.000 total 63%, di mana sisa 12% didapat dari ujian akhir. Apakah 9:59:59.000,9:59:59.000 tugas-tugas selama kelas ini berlangsung, karena hal ini akan mempengaruhi anda 9:59:59.000,9:59:59.000 tulisan tangan dan mencoba membaca apa yang tertulis. Kita juga akan mencoba 9:59:59.000,9:59:59.000 untuk memahami materi kelas ini tanpa pengetahuan dasar mengenai teori peluang, namun juga tidak perlu 9:59:59.000,9:59:59.000 untuk memperdalam pengertian terhadap topik. Akan ada problem set mingguan di mana 9:59:59.000,9:59:59.000 video dan jarak, dan berusaha mengenali aktivitas manusia. Kesembilan 9:59:59.000,9:59:59.000 yang anda serahkan harus pekerjaan asli anda. Juga, kami meminta anda untuk tidak 9:59:59.000,9:59:59.000 yang selanjutnya mengambil kelas ini, dapat mengerjakan tugas-tugas tersebut. Problem 9:59:59.000,9:59:59.000 yang terlalu mendalam. Kita akan juga membahas topik independen dan aturan Bayes.