0:00:00.211,0:00:04.140
Olá a todos e sejam bem-vindos[br]ao curso de "Probabilistic Graphical Models".

0:00:04.140,0:00:07.647
Meu nome é Daphne Koller,[br]sou professora da Universidade de Stanford.

0:00:07.647,0:00:09.618
Nós aqui em Stanford[br]estamos animados

0:00:09.618,0:00:12.209
por oferecer este curso de[br]nível de pós-graduação da Stanford

0:00:12.209,0:00:14.751
para qualquer pessoa, em[br]qualquer lugar do mundo, gratuitamente.

0:00:14.751,0:00:18.481
Então, o que são "Probabilistic Graphical Models"?

0:00:18.481,0:00:20.751
Bem, é um pouco complicado explicar,

0:00:20.751,0:00:24.095
vamos falar disso em outro vídeo,

0:00:24.095,0:00:26.192
e também em todo o curso.

0:00:26.192,0:00:29.716
Neste vídeo, gostaria de falar[br]sobre o formato do curso.

0:00:29.716,0:00:32.816
O curso vai ser oferecido em[br]mais de dez semanas de materiais

0:00:32.816,0:00:34.794
além de um exame final no fim.

0:00:34.794,0:00:39.066
O conteúdo vai ser passado[br]através de vídeos,

0:00:39.066,0:00:42.317
complementado por "quizzes"[br]para reforçar o entendimento.

0:00:42.317,0:00:45.496
Além disso, ele terá[br]"problem sets" semanais,

0:00:45.496,0:00:50.041
onde estes "problem sets"[br]valerão 25% da pontuação total

0:00:50.041,0:00:53.479
teremos um total de nove "problem sets"[br]para as nove semanas de conteúdo.

0:00:53.479,0:00:56.568
Os "problem sets" são projetados[br]para permitir a múltipla submissão,

0:00:56.568,0:01:00.626
sendo que, cada versão dos "problem sets"[br]serão um pouco diferentes,

0:01:00.626,0:01:04.040
assim, você pode reenviar o mesmo[br]"problem set" [a] algumas vezes

0:01:04.040,0:01:06.623
para certificar-se de que[br]você realmente domina o material.

0:01:06.623,0:01:10.962
Além disso, vamos ter[br]um "programming assignment" semanal,

0:01:10.962,0:01:13.859
e estes "programming assignments"[br]foram selecionados

0:01:13.859,0:01:17.976
para reforçar conceitos específicos[br]que estudaremos no curso,

0:01:17.976,0:01:21.343
e ao mesmo tempo,[br]revelar a gama de aplicações

0:01:21.343,0:01:25.431
em que "probabilistic graphical models"[br]pode ser aplicado com sucesso.

0:01:25.431,0:01:27.288
Então, nós vamos ter, por exemplo,

0:01:27.288,0:01:30.367
um "problem set" onde você[br]usará "probabilistic graphical models"

0:01:30.367,0:01:33.639
para compreender a herança[br]de doenças geneticamente herdadas.

0:01:33.639,0:01:35.647
Nós vamos ter um,[br]que mostra como você pode

0:01:35.647,0:01:38.963
olhar para um conjunto de[br]caracteres manuscritos

0:01:38.963,0:01:40.937
e ler o que está escrito.

0:01:40.937,0:01:44.087
Vamos ter um,[br]que permite que você

0:01:44.087,0:01:47.647
olhe para um fluxo de saída[br]de um sensor Kinect

0:01:47.647,0:01:49.759
que lhe dá, tanto vídeo quanto dados

0:01:49.759,0:01:52.167
e reconhecer atividades humanas.

0:01:52.167,0:01:56.458
Estes nove "programming assignments" valerão,[br]cada um 7% da pontuação

0:01:56.458,0:01:58.089
para um total de 63%,

0:01:58.089,0:02:01.408
o que nos deixa 12%[br]para o exame final.

0:02:01.408,0:02:04.480
Que conhecimento você[br]precisa ter pra esse curso?

0:02:04.480,0:02:07.540
Bem, será muito difícil fazer esse curso,

0:02:07.540,0:02:11.048
sem entendimento básico[br]da teoria da probabilidade.

0:02:11.048,0:02:13.087
Não precisa ser nada muito avançado.

0:02:13.087,0:02:16.176
Estamos falando de coisas como[br]independência e regra de Bayes

0:02:16.176,0:02:18.711
e noções básicas de distribuições discretas.

0:02:18.711,0:02:20.615
Também temos módulos introdutórios

0:02:20.615,0:02:23.687
para refrescar sua memória[br]sobre esses conceitos básicos.

0:02:23.687,0:02:26.942
Os trabalhos de programação exigirão

0:02:26.942,0:02:29.416
que você tenha alguma[br]experiência em programação

0:02:29.416,0:02:30.871
porque este não é um curso de programação.

0:02:30.871,0:02:31.959
Nós não ensinaremos como programar.

0:02:31.959,0:02:37.383
E já que este curso funde idéias[br]da teoria da probabilidade e ciência da computação,

0:02:37.383,0:02:41.247
é muito importante que você tenha alguma[br]experiência em algoritmos e estruturas de dados.

0:02:41.247,0:02:44.475
Recomendável, mas não estritamente necessário,

0:02:44.475,0:02:46.597
e nós não o exigiremos,

0:02:46.597,0:02:48.719
nós lhe daremos o conhecimento pra ir-

0:02:48.719,0:02:52.290
um pouco de experiência,[br]talvez, em aprendizado de máquina,

0:02:52.290,0:02:55.367
talvez algum, em otimização simples[br]como gradiente descendente,

0:02:55.367,0:02:57.445
nada muito sofisticado.

0:02:57.445,0:03:01.483
Seria útil ter alguma experiência[br]de programação em Matlab ou Octave,

0:03:01.483,0:03:04.364
embora, também tenhamos aqui,[br]alguns módulos introdutórios

0:03:04.364,0:03:08.337
que o ajudarão a aprender esta linguagem de[br]programação, caso você não tenha usado ela antes.

0:03:10.044,0:03:12.482
Algumas outras questões dignas de nota:

0:03:12.482,0:03:14.552
Esse curso tem um código de honra.

0:03:14.552,0:03:19.017
Esta é a mesma norma seguida pelos nossos[br]estudantes na Stanford quando eles estão tendo aulas.

0:03:19.017,0:03:22.836
O código de honra diz que[br]você está autorizado a discutir o material,

0:03:22.836,0:03:26.583
Na verdade, você é incentivado a discutir[br]a matéria com seus colegas de classe.

0:03:26.583,0:03:30.809
Você pode até pedir esclarecimentos sobre questões[br]dos "problems sets" e "programming assignments".

0:03:30.809,0:03:32.991
Mas o que você entrega[br]tem que ser o seu próprio trabalho.

0:03:32.991,0:03:39.537
Além disso, solicitamos que você não[br]coloque os "programming assignments"

0:03:39.537,0:03:41.711
ou as suas soluções[br]em qualquer lugar da web,

0:03:41.711,0:03:44.601
para que as futuras gerações[br]de estudantes possam fazer

0:03:44.601,0:03:48.447
os "problems sets" e[br]"programming assignments" sozinhos.

0:03:48.447,0:03:52.359
Uma segunda questão que temos[br]em mente é a gestão do tempo.

0:03:52.359,0:03:54.375
Este é um curso de nível[br]de pós-graduação da Stanford

0:03:54.375,0:03:56.863
que é considerada uma[br]tarefa difícil, mesmo em Stanford.

0:03:56.863,0:03:59.146
Um estudante típico da Stanford[br]pode facilmente dedicar

0:03:59.146,0:04:01.073
10-15 horas por semana pra esse curso,

0:04:01.073,0:04:02.904
então, sugerimos que você reserve

0:04:02.904,0:04:05.791
pelo menos essa quantidade de tempo[br]para seus próprios afazeres deste curso

0:04:05.791,0:04:08.299
para que você não se veja,[br]correndo contra o tempo

0:04:08.299,0:04:10.375
quando uma "submission deadline" se aproximar.

0:04:10.375,0:04:13.341
Nós demos em um pouco de folga[br]para o prazo de entrega (submission deadline),

0:04:13.341,0:04:17.655
por isso, caso você não esteja pronto[br]pra apresentar, até o prazo original,

0:04:17.655,0:04:19.362
você tem uma semana de carência.

0:04:19.362,0:04:22.975
Mas que, obviamente, começa a interferir[br]no "problem set" da próxima semana.

0:04:22.975,0:04:25.439
Então, nós recomendamos[br]que você não mantenha

0:04:25.439,0:04:28.511
um acúmulo de atribuições[br]ao longo do curso,

0:04:28.511,0:04:31.482
porque isso vai acabar se[br]voltando contra você no final.

0:04:32.021,0:04:36.347
Por fim, parte da sua experiência neste curso

0:04:36.347,0:04:38.591
está na interação com seus colegas,

0:04:38.591,0:04:41.447
portanto, para esse proposito,[br]temos o fórum de discussão

0:04:41.447,0:04:43.269
que provou em outros cursos

0:04:43.269,0:04:46.527
ser um recurso inestimável[br]para interação com outros estudantes,

0:04:46.527,0:04:49.783
fazer perguntas e obter uma[br]compreensão mais profunda do material.

0:04:49.783,0:04:52.412
Nós também encorajamos você[br]a formar grupos de estudo-

0:04:52.412,0:04:55.892
estes podem ser grupos de estudo[br]com pessoas físicas, na mesma região geográfica,

0:04:55.892,0:05:00.280
ou grupos de estudo on-line onde você[br]pode apenas discutir a matéria com os outros.

0:05:00.280,0:05:01.839
Acreditamos que isso

0:05:01.839,0:05:03.933
vai lhe dar uma melhor[br]compreensão do material

0:05:03.933,0:05:06.832
e vai tornar o curso[br]muito mais divertido também.

0:05:06.832,0:05:09.368
Então, para resumir,

0:05:09.368,0:05:14.999
através de todos estes diferentes[br]conteúdos e exercícios,

0:05:14.999,0:05:17.831
acreditamos que você vai[br]aprender métodos fundamentais

0:05:17.831,0:05:19.880
na área de "probabilistic graphical models".

0:05:19.880,0:05:22.342
Você também vai começar[br]a ver e brincar com

0:05:22.342,0:05:25.872
uma gama de aplicações do mundo real[br]para o qual estes métodos têm sido aplicados,

0:05:25.872,0:05:29.346
esperamos que você termine[br]este curso com o entendimento

0:05:29.346,0:05:32.314
de como tirar essas idéias[br]e usá-las em seu próprio trabalho

0:05:32.314,0:05:33.875
em problemas que o preocupam.

0:05:33.875,9:59:59.000
Estamos ansiosos para vê-lo neste curso.