WEBVTT

00:00:00.211 --> 00:00:04.140
Здравствуйте. Добро пожаловать на курс о графическиех вероятностных моделях.

00:00:04.140 --> 00:00:07.647
Меня зовут Дафна Колер и я профессор Стэнфордского Университета.

00:00:07.647 --> 00:00:09.618
Мы в Стэнфорде воодушевлены возможностью

00:00:09.618 --> 00:00:12.209
предоставить этот Стэнфордский курс выпускного уровня

00:00:12.209 --> 00:00:14.751
каждому, в любой точке мира, бесплатно.

00:00:14.751 --> 00:00:18.481
Итак, что же такое графические вероятностные модели?

00:00:18.481 --> 00:00:20.751
Ну, это немного сложно объяснить,

00:00:20.751 --> 00:00:24.095
и мы будем возвращаться к этому в следующем видео,

00:00:24.095 --> 00:00:26.192
а также на всем протяжении курса.

00:00:26.192 --> 00:00:29.716
В этом видео я бы хотела рассказать вам немного о формате этого курса.

00:00:29.716 --> 00:00:32.816
Материалы этого курса расчитаны на 10 недель обучения,

00:00:32.816 --> 00:00:34.794
а также в конце будет выпускной экзамен.

00:00:34.794 --> 00:00:39.066
Программа будет подаваться через набор обучающих видео,

00:00:39.066 --> 00:00:42.317
дополненых вопросами для закрепления материала.

00:00:42.317 --> 00:00:45.496
Дополнительно, будет еженедельный набор задач,

00:00:45.496 --> 00:00:50.041
которые все вместе дадут 25% от общей оценки.

00:00:50.041 --> 00:00:53.479
Всего будет 9 наборов задач на первые 9 недель курса.

00:00:53.479 --> 00:00:56.568
Задачи сделаны таким образом, чтобы их можно было сдавать несколько раз,

00:00:56.568 --> 00:01:00.626
но каждый набор будет немного отличаться от предыдущего.

00:01:00.626 --> 00:01:04.040
Так что можно сдавать тот же набор задач несколько раз,

00:01:04.040 --> 00:01:06.623
чтобы убедиться, что вы овладели материалом.

00:01:06.623 --> 00:01:10.962
Еще будут еженедельные задания на программирование,

00:01:10.962 --> 00:01:13.859
и эти задания выбраны таким образом,

00:01:13.859 --> 00:01:17.976
чтобы закрепить определенные понятия, которые мы изучаем,

00:01:17.976 --> 00:01:21.343
и в то же время дать представление о тех областях,

00:01:21.343 --> 00:01:25.431
где графические вероятностные модели могут успешно применяться.

00:01:25.431 --> 00:01:27.288
Так, например, у нас будет задание,

00:01:27.288 --> 00:01:30.367
которое показывает как использовать графические вероятностные модели

00:01:30.367 --> 00:01:33.639
для понимания наследственности в генетическихх заболеваниях.

00:01:33.639 --> 00:01:35.647
Будет еще одно, которое показывает

00:01:35.647 --> 00:01:38.963
как, глядя на набор написаных от руки символов,

00:01:38.963 --> 00:01:40.937
понимать, что там написано.

00:01:40.937 --> 00:01:44.087
Также будет задание, которое позволит вам

00:01:44.087 --> 00:01:47.647
гладя на выходной поток с сенсора Kinect,

00:01:47.647 --> 00:01:49.759
в котором есть и видео и данные,

00:01:49.759 --> 00:01:52.167
распознавать жесты человека.

00:01:52.167 --> 00:01:56.458
Каждое задание по программированию дает 7% от общей оценки,

00:01:56.458 --> 00:01:58.089
в сумме это дает 63%,

00:01:58.089 --> 00:02:01.408
что оставляет 12% на выпускной экзамен.

00:02:01.408 --> 00:02:04.480
Что нужно знать для того, чтобы пройти этот курс?

00:02:04.480 --> 00:02:07.540
Да, пройти этот курс будет действительно сложно

00:02:07.540 --> 00:02:11.048
без некоторого понимания базовой теории вероятностей.

00:02:11.048 --> 00:02:13.087
Это не обязательно должны быть очень сложные вещи.

00:02:13.087 --> 00:02:16.176
Мы говорим о таких вещах, как независимость, правило Байеса,

00:02:16.176 --> 00:02:18.711
и основы дискретных распределений.

00:02:18.711 --> 00:02:20.615
Также у нас есть несколько вступительных материалов,

00:02:20.615 --> 00:02:23.687
чтобы освежить в вашей памяти эти базовые понятия.

00:02:23.687 --> 00:02:26.942
Для заданий на программирование требуется,

00:02:26.942 --> 00:02:29.416
чтобы у вас был некоторый опыт в программировании,

00:02:29.416 --> 00:02:30.871
потому что у нас не курс программирования.

00:02:30.871 --> 00:02:31.959
Мы не будем учить вас как писать программы.

00:02:31.959 --> 00:02:37.383
И, поскольку этот курс совмещает знания теории вероятностей и информатики,

00:02:37.383 --> 00:02:41.247
здесь важно иметь понимание алгоритмов и структур данных.

00:02:41.247 --> 00:02:44.475
Рекомендуется, но не строго необходимо,

00:02:44.475 --> 00:02:46.597
и мы не требуем этого

00:02:46.597 --> 00:02:48.719
и будем давать некоторые знания на ходу -

00:02:48.719 --> 00:02:52.290
это небольшой опыт в машинном обучении,

00:02:52.290 --> 00:02:55.367
возможно простые оптимизации, типа алгоритмов градиентного спуска,

00:02:55.367 --> 00:02:57.445
ничего очень сложного.

00:02:57.445 --> 00:03:01.483
Также будет полезен некоторый опыт программирование в Matlab или Octave,

00:03:01.483 --> 00:03:04.364
хотя для этого тоже есть вступительные материалы,

00:03:04.364 --> 00:03:08.337
которые помогут вам изучить этот язык программирования, если вы не имели раньше с ним дела.

00:03:10.044 --> 00:03:12.482
Еще пара вопросов, которые стоит упомянуть:

00:03:12.482 --> 00:03:14.552
Этот курс имеет кодекс чести.

00:03:14.552 --> 00:03:19.017
Это норма для наших студентов, которые учатся в Стэнфорде.

00:03:19.017 --> 00:03:22.836
Кодекс чести позволяет вам обсуждать материалы,

00:03:22.836 --> 00:03:26.583
даже поощряет обсуждать материалы со своими сокурсниками.

00:03:26.583 --> 00:03:30.809
Вы даже можете спрашивать уточняющие вопросы по наборам задач и заданиям по программированию.

00:03:30.809 --> 00:03:32.991
Но то, что вы сдаете - должно быть вашей собственной работой.

00:03:32.991 --> 00:03:39.537
Более того, мы требуем, чтобы вы не размещали ни задания,

00:03:39.537 --> 00:03:41.711
ни их решения, нигде в интернете,

00:03:41.711 --> 00:03:44.601
чтобы следующие поколения студентов могли делать

00:03:44.601 --> 00:03:48.447
свои задания самостоятельно и независимо от вас.

00:03:48.447 --> 00:03:52.359
Второй вопрос - это управление временем.

00:03:52.359 --> 00:03:54.375
Это Стэнфордский курс выпусконого уровня,

00:03:54.375 --> 00:03:56.863
и он считается трудным даже здесь, в Стэнфорде.

00:03:56.863 --> 00:03:59.146
Студент в Стэнфорде может провести

00:03:59.146 --> 00:04:01.073
10-15 часов в неделю занимаясь на этом курсе,

00:04:01.073 --> 00:04:02.904
и мы рекомендуем посвятить

00:04:02.904 --> 00:04:05.791
как минимум столько же времени на этот курс,

00:04:05.791 --> 00:04:08.299
если вы не хотите чтобы у вас нехватало времени

00:04:08.299 --> 00:04:10.375
прямо перед сроком сдачи заданий.

00:04:10.375 --> 00:04:13.341
Мы предусмотрели небольшое послабление в сроках сдачи заданий,

00:04:13.341 --> 00:04:17.655
так что если вы не успели сдать вовремя,

00:04:17.655 --> 00:04:19.362
у вас есть неделя льготного периода.

00:04:19.362 --> 00:04:22.975
Но это конечно же может сказаться на заданиях следующей недели.

00:04:22.975 --> 00:04:25.439
Так что мы вам не рекомендуем откладывать

00:04:25.439 --> 00:04:28.511
задания на протяжении всего курса,

00:04:28.511 --> 00:04:31.482
потому что в конце может оказаться очень тяжело.

00:04:32.021 --> 00:04:36.347
Наконец, часть процесса обучения -

00:04:36.347 --> 00:04:38.591
это взаимодействие со своими со-курсниками.

00:04:38.591 --> 00:04:41.447
Для этих целей у нас есть форум,

00:04:41.447 --> 00:04:43.269
который зарекомендовал себя

00:04:43.269 --> 00:04:46.527
как неоценимый способ общения с другими студентами,

00:04:46.527 --> 00:04:49.783
чтобы задавать вопросы и добиваться лучшего понимания материала.

00:04:49.783 --> 00:04:52.412
Мы также поощряем создания групп обучения -

00:04:52.412 --> 00:04:55.892
это может быть как реальная группа людей в одном и том же географическом регионе,

00:04:55.892 --> 00:05:00.280
или онлайн группа, где вы можете просто обсуждать материал друг с другом.

00:05:00.280 --> 00:05:01.839
Мы считаем, что это

00:05:01.839 --> 00:05:03.933
даст вам гораздо лучшее понимание материала,

00:05:03.933 --> 00:05:06.832
а также сделает курс более увлекательным.

00:05:06.832 --> 00:05:09.368
Итак, подводя итог,

00:05:09.368 --> 00:05:14.999
через все эти материалы и упражнения,

00:05:14.999 --> 00:05:17.831
вы изучите фундаментальные методы

00:05:17.831 --> 00:05:19.880
в области графических вероятностных моделей.

00:05:19.880 --> 00:05:22.342
Вы также увидите и опробуете

00:05:22.342 --> 00:05:25.872
набор настоящих приложений, где эти методы применены.

00:05:25.872 --> 00:05:29.346
И мы надеемся, что бы выйдете отсюда с пониманием

00:05:29.346 --> 00:05:32.314
как использовать эти идеи в вашей работе,

00:05:32.314 --> 00:05:33.875
в задачах, которыми вы занимаетесь.

00:05:33.875 --> 99:59:59.999
С нетерпением ждем вас на этом курсе.