Olá a todos e sejam bem-vindos ao curso de "Probabilistic Graphical Models".
Meu nome é Daphne Koller, sou professora da Universidade de Stanford.
Nós aqui em Stanford estamos animados
por oferecer este curso de nível de pós-graduação da Stanford
para qualquer pessoa, em qualquer lugar do mundo, gratuitamente.
Então, o que são "Probabilistic Graphical Models"?
Bem, é um pouco complicado explicar,
vamos falar disso em outro vídeo,
e também em todo o curso.
Neste vídeo, gostaria de falar sobre o formato do curso.
O curso vai ser oferecido em mais de dez semanas de materiais
além de um exame final no fim.
O conteúdo vai ser passado através de vídeos,
complementado por "quizzes" para reforçar o entendimento.
Além disso, ele terá "problem sets" semanais,
onde estes "problem sets" valerão 25% da pontuação total
teremos um total de nove "problem sets" para as nove semanas de conteúdo.
Os "problem sets" são projetados para permitir a múltipla submissão,
sendo que, cada versão dos "problem sets" serão um pouco diferentes,
assim, você pode reenviar o mesmo "problem set" [a] algumas vezes
para certificar-se de que você realmente domina o material.
Além disso, vamos ter um "programming assignment" semanal,
e estes "programming assignments" foram selecionados
para reforçar conceitos específicos que estudaremos no curso,
e ao mesmo tempo, revelar a gama de aplicações
em que "probabilistic graphical models" pode ser aplicado com sucesso.
Então, nós vamos ter, por exemplo,
um "problem set" onde você usará "probabilistic graphical models"
para compreender a herança de doenças geneticamente herdadas.
Nós vamos ter um, que mostra como você pode
olhar para um conjunto de caracteres manuscritos
e ler o que está escrito.
Vamos ter um, que permite que você
olhe para um fluxo de saída de um sensor Kinect
que lhe dá, tanto vídeo quanto dados
e reconhecer atividades humanas.
Estes nove "programming assignments" valerão, cada um 7% da pontuação
para um total de 63%,
o que nos deixa 12% para o exame final.
Que conhecimento você precisa ter pra esse curso?
Bem, será muito difícil fazer esse curso,
sem entendimento básico da teoria da probabilidade.
Não precisa ser nada muito avançado.
Estamos falando de coisas como independência e regra de Bayes
e noções básicas de distribuições discretas.
Também temos módulos introdutórios
para refrescar sua memória sobre esses conceitos básicos.
Os trabalhos de programação exigirão
que você tenha alguma experiência em programação
porque este não é um curso de programação.
Nós não ensinaremos como programar.
E já que este curso funde idéias da teoria da probabilidade e ciência da computação,
é muito importante que você tenha alguma experiência em algoritmos e estruturas de dados.
Recomendável, mas não estritamente necessário,
e nós não o exigiremos,
nós lhe daremos o conhecimento pra ir-
um pouco de experiência, talvez, em aprendizado de máquina,
talvez algum, em otimização simples como gradiente descendente,
nada muito sofisticado.
Seria útil ter alguma experiência de programação em Matlab ou Octave,
embora, também tenhamos aqui, alguns módulos introdutórios
que o ajudarão a aprender esta linguagem de programação, caso você não tenha usado ela antes.
Algumas outras questões dignas de nota:
Esse curso tem um código de honra.
Esta é a mesma norma seguida pelos nossos estudantes na Stanford quando eles estão tendo aulas.
O código de honra diz que você está autorizado a discutir o material,
Na verdade, você é incentivado a discutir a matéria com seus colegas de classe.
Você pode até pedir esclarecimentos sobre questões dos "problems sets" e "programming assignments".
Mas o que você entrega tem que ser o seu próprio trabalho.
Além disso, solicitamos que você não coloque os "programming assignments"
ou as suas soluções em qualquer lugar da web,
para que as futuras gerações de estudantes possam fazer
os "problems sets" e "programming assignments" sozinhos.
Uma segunda questão que temos em mente é a gestão do tempo.
Este é um curso de nível de pós-graduação da Stanford
que é considerada uma tarefa difícil, mesmo em Stanford.
Um estudante típico da Stanford pode facilmente dedicar
10-15 horas por semana pra esse curso,
então, sugerimos que você reserve
pelo menos essa quantidade de tempo para seus próprios afazeres deste curso
para que você não se veja, correndo contra o tempo
quando uma "submission deadline" se aproximar.
Nós demos em um pouco de folga para o prazo de entrega (submission deadline),
por isso, caso você não esteja pronto pra apresentar, até o prazo original,
você tem uma semana de carência.
Mas que, obviamente, começa a interferir no "problem set" da próxima semana.
Então, nós recomendamos que você não mantenha
um acúmulo de atribuições ao longo do curso,
porque isso vai acabar se voltando contra você no final.
Por fim, parte da sua experiência neste curso
está na interação com seus colegas,
portanto, para esse proposito, temos o fórum de discussão
que provou em outros cursos
ser um recurso inestimável para interação com outros estudantes,
fazer perguntas e obter uma compreensão mais profunda do material.
Nós também encorajamos você a formar grupos de estudo-
estes podem ser grupos de estudo com pessoas físicas, na mesma região geográfica,
ou grupos de estudo on-line onde você pode apenas discutir a matéria com os outros.
Acreditamos que isso
vai lhe dar uma melhor compreensão do material
e vai tornar o curso muito mais divertido também.
Então, para resumir,
através de todos estes diferentes conteúdos e exercícios,
acreditamos que você vai aprender métodos fundamentais
na área de "probabilistic graphical models".
Você também vai começar a ver e brincar com
uma gama de aplicações do mundo real para o qual estes métodos têm sido aplicados,
esperamos que você termine este curso com o entendimento
de como tirar essas idéias e usá-las em seu próprio trabalho
em problemas que o preocupam.
Estamos ansiosos para vê-lo neste curso.