1
00:00:00,211 --> 00:00:04,140
Xin chào mọi người, chào mừng các bạn đến với lớp học về mô hình xác suất đồ thị

2
00:00:04,140 --> 00:00:07,647
Tên tôi là Daphne Kohler, tôi là giáo sư tại đại học Stanford

3
00:00:07,647 --> 00:00:09,618
Chúng tôi rất nóng lòng

4
00:00:09,618 --> 00:00:12,209
để có thể giới thiệu một lớp học tương tự như ở Standford

5
00:00:12,209 --> 00:00:14,751
đến các bạn, ở khắp mọi nơi trên toàn thế giới

6
00:00:14,751 --> 00:00:18,481
Vây như thế nào là mô hình xác suất đồ thị?

7
00:00:18,481 --> 00:00:20,751
Ồ, thật ra có một chút khó khăn để giải thích

8
00:00:20,751 --> 00:00:24,095
và chúng ta sẽ trao đổi trong các video tiếp theo

9
00:00:24,095 --> 00:00:26,192
trong toàn bộ khóa học này.

10
00:00:26,192 --> 00:00:29,716
Trong video này, tôi muốn cung cấp cho các bạn một số thông tin về lớp học này.

11
00:00:29,716 --> 00:00:32,816
Khóa học này sẽ diễn ra trong khoảng 10 tuần

12
00:00:32,816 --> 00:00:34,794
và một bài kiểm tra để kết thúc.

13
00:00:34,794 --> 00:00:39,066
Nội dung của môn học sẽ bao gồm các video,

14
00:00:39,066 --> 00:00:42,317
kết hợp với các bài kiểm tra nhỏ giúp bạn hiểu sâu hơn.

15
00:00:42,317 --> 00:00:45,496
Ngoài ra, sẽ có các vấn đề hàng tuần

16
00:00:45,496 --> 00:00:50,041
mà mỗi vấn đề này sẽ chiếm ít nhất 25% số điểm

17
00:00:50,041 --> 00:00:53,479
của 9 tuần cho nội dung học trong 9 tuần.

18
00:00:53,479 --> 00:00:56,568
Các vấn đề được thiết kế để cho phép bạn có thể nộp nhiều lần

19
00:00:56,568 --> 00:01:00,626
do đó, mỗi phiên bản của vấn đề có thể khác nhau một ít

20
00:01:00,626 --> 00:01:04,040
do đó bạn có thể nộp lại cùng 1 vấn đề nhiều lần

21
00:01:04,040 --> 00:01:06,623
để đảm bảo bạn thành thạo nội dung được cung cấp.

22
00:01:06,623 --> 00:01:10,962
Ngoài ra, sẽ có bài tập lập trình hàng tuần

23
00:01:10,962 --> 00:01:13,859
và các bài tập lập trình này được lựa chọn

24
00:01:13,859 --> 00:01:17,976
để ôn luyện lại các khái niệm quan trọng mà chúng ta đã học,

25
00:01:17,976 --> 00:01:21,343
đồng thời chúng ta có thể tìm hiểu các ứng dụng

26
00:01:21,343 --> 00:01:25,431
trong đó mô hình xác suất đồ thị được áp dụng thành công.

27
00:01:25,431 --> 00:01:27,288
Do đó, chúng ta sẽ có, ví dụ như,

28
00:01:27,288 --> 00:01:30,367
các ví dụ làm thế nào để sử dụng mô hình xác suất đồ thị

29
00:01:30,367 --> 00:01:33,639
để hiểu cơ chế di truyền của bệnh di truyên.

30
00:01:33,639 --> 00:01:35,647
Chúng ta có thể chỉ ra

31
00:01:35,647 --> 00:01:38,963
làm thế nào để quan sát được các ký tự viết tay

32
00:01:38,963 --> 00:01:40,937
và đọc được những gì đã viết ra.

33
00:01:40,937 --> 00:01:44,087
Và chúng ta sẽ tìm hiểu những thứ cho phép bạn

34
00:01:44,087 --> 00:01:47,647
quan sát được chuỗi đầu ra từ bộ nhận cảm biến Kinect

35
00:01:47,647 --> 00:01:49,759
mà cung cấp cho bạn không những video mà cả dữ liệu

36
00:01:49,759 --> 00:01:52,167
và nhận dạng được hoạt động của con người.

37
00:01:52,167 --> 00:01:56,458
Mỗi bài lập trình sẽ chiếm khoảng 7% điểm

38
00:01:56,458 --> 00:01:58,089
trong tổng số 63%

39
00:01:58,089 --> 00:02:01,408
mà sẽ để khoảng 12% còn lại cho bài kiểm tra cuối.

40
00:02:01,408 --> 00:02:04,480
Kiến thức cơ bản mà bạn cần cho khóa học là gì?

41
00:02:04,480 --> 00:02:07,540
Thực sự rất khó để hoàn thành khóa học

42
00:02:07,540 --> 00:02:11,048
mà không có sự hiểu biết về lý thuyết xác suất cơ bản.

43
00:02:11,048 --> 00:02:13,087
Điều đó không thực sự là điều cốt lõi.

44
00:02:13,087 --> 00:02:16,176
Chúng ta sẽ thảo luận về cả biến độc lập và luật Bayes.

45
00:02:16,176 --> 00:02:18,711
Và một vài lý thuyết cơ bản về phân phối rời rạc.

46
00:02:18,711 --> 00:02:20,615
Và chúng ta cũng giới thiệu về các module

47
00:02:20,615 --> 00:02:23,687
để bạn có thể nhớ dễ dàng các khái niệm cơ bản.

48
00:02:23,687 --> 00:02:26,942
Các bài lập trình sẽ yêu cầu

49
00:02:26,942 --> 00:02:29,416
bạn phải có kỹ năng lập trình

50
00:02:29,416 --> 00:02:30,871
bởi vì đây không phải là lớp về lập trình.

51
00:02:30,871 --> 00:02:31,959
Chúng tôi sẽ không dạy bạn làm thế nào để lập trình.

52
00:02:31,959 --> 00:02:37,383
Và vì lớp là sự kết hợp giữ lý thuyết xác suất và khoa học máy tính,

53
00:02:37,383 --> 00:02:41,247
nó thực sự rất quan trọng nếu bạn có các kiến thức cơ bản về cấu trúc dữ liệu và giải thuật.

54
00:02:41,247 --> 00:02:44,475
Đây chỉ là lời khuyên, chứ không phải là hạn chế cần thiết

55
00:02:44,475 --> 00:02:46,597
và chúng tôi không thực sự yêu cầu chúng,

56
00:02:46,597 --> 00:02:48,719
và chúng tôi cung cấp các kiến thức cơ bản nhất có thể,

57
00:02:48,719 --> 00:02:52,290
như là các kinh nghiệm, có thể, trong học máy,

58
00:02:52,290 --> 00:02:55,367
có thể là phương pháp tối ưu đơn giản như giảm đạo hàm,

59
00:02:55,367 --> 00:02:57,445
mọi thứ không thật quá chi tiết.

60
00:02:57,445 --> 00:03:01,483
Và có thể rất tốt nếu bạn có kinh nghiệm lập trình với Matlab hoặc Octave.

61
00:03:01,483 --> 00:03:04,364
Mặc dù, chúng tôi giới thiệu một vài modules

62
00:03:04,364 --> 00:03:08,337
có thể giúp bạn học ngôn ngữ lập trình nếu bạn chưa sử dụng nó trước đây.

63
00:03:10,044 --> 00:03:12,482
Một vài vấn đề nhỏ được chú ý:

64
00:03:12,482 --> 00:03:14,552
Lớp học này có "honor" code.

65
00:03:14,552 --> 00:03:19,017
Đây là yêu cầu dành cho sinh viên Standford khi học các khóa học của Standford.

66
00:03:19,017 --> 00:03:22,836
"honor" code nói rằng bạn được phép thảo luận về học liệu,

67
00:03:22,836 --> 00:03:26,583
thực tế khuyến khích về học liệu giữa các sinh viên trong lớp.

68
00:03:26,583 --> 00:03:30,809
Bạn có thể hỏi để làm rõ các vấn đề và bài tập lập trình.

69
00:03:30,809 --> 00:03:32,991
Nhưng những gì bạn nộp phải là do chính bạn làm.

70
00:03:32,991 --> 00:03:39,537
Ngoài ra, chúng tôi yêu cầu bạn không tải các bài tập lập trình

71
00:03:39,537 --> 00:03:41,711
hoặc lời giải của chúng lên bất cứ đâu trên web,

72
00:03:41,711 --> 00:03:44,601
do đó các thế hệ sinh viên tiếp theo có thể làm

73
00:03:44,601 --> 00:03:48,447
các vấn đề và bài tập lập trình độc lập một cách tốt nhất.

74
00:03:48,447 --> 00:03:52,359
Vấn đề thứ hai cần lưu ý là quản lý thời gian.

75
00:03:52,359 --> 00:03:54,375
Đây là lớp học tương đương với mức độ tốt nghiệp của Standford

76
00:03:54,375 --> 00:03:56,863
và nó được đánh giá là một môn khó ở Standford.

77
00:03:56,863 --> 00:03:59,146
Một sinh viên bình thường ở Standford có thể dễ dàng dành

78
00:03:59,146 --> 00:04:01,073
10 đến 15 giờ một tuần cho lớp học này,

79
00:04:01,073 --> 00:04:02,904
và vì thế chúng tôi cũng khuyên bạn nên dành

80
00:04:02,904 --> 00:04:05,791
ít nhất một khối lượng thời gian cho nỗ lực trong môn học.

81
00:04:05,791 --> 00:04:08,299
Nếu bạn không muốn bị thiếu thời gian

82
00:04:08,299 --> 00:04:10,375
khi các hạn nộp bài đến.

83
00:04:10,375 --> 00:04:13,341
Chúng tôi đã đưa ra hạn nộp có thể thay đổi

84
00:04:13,341 --> 00:04:17,655
do dó, nếu bạn không thể nộp đúng hạn chính,

85
00:04:17,655 --> 00:04:19,362
bạn có thêm một tuần.

86
00:04:19,362 --> 00:04:22,975
Nhưng, rõ ràng điều đó sẽ ảnh hưởng tới các tuần kế tiếp.

87
00:04:22,975 --> 00:04:25,439
Vì vậy, chúng tôi khuyên bạn không nên để

88
00:04:25,439 --> 00:04:28,511
tồn đọng các bài tập trong môn học,

89
00:04:28,511 --> 00:04:31,482
bởi vì nó có thể ảnh hưởng tới bạn lúc kết thúc.

90
00:04:32,021 --> 00:04:36,347
Cuối cùng, một phần kinh nghiệm của lớp học này

91
00:04:36,347 --> 00:04:38,591
là sự tương tác với các sinh viên khác,

92
00:04:38,591 --> 00:04:41,447
và đó là mục địch chúng ta có diễn đàn trao đổi

93
00:04:41,447 --> 00:04:43,269
được cung cấp như các lớp học khác

94
00:04:43,269 --> 00:04:46,527
là tài nguyên vô giá khi trao đổi với các sinh viên khác,

95
00:04:46,527 --> 00:04:49,783
đặt câu hỏi và hiểu sâu xắc học liệu.

96
00:04:49,783 --> 00:04:52,412
Chúng tôi khuyến khích bạn tổ chức các nhóm học

97
00:04:52,412 --> 00:04:55,892
với các nhóm thực tế với những người cùng vị trí địa lý,

98
00:04:55,892 --> 00:05:00,280
hoặc nhóm trực tuyến mà các bạn có thể thảo luận về học liệu với nhau.

99
00:05:00,280 --> 00:05:01,839
CHúng tôi tin rằng điều đó

100
00:05:01,839 --> 00:05:03,933
sẽ giúp bạn hiểu tốt hơn về học liệu

101
00:05:03,933 --> 00:05:06,832
và sẽ làm khóa học trở nên thú vị hơn.

102
00:05:06,832 --> 00:05:09,368
Cuối cùng, để tổng kết

103
00:05:09,368 --> 00:05:14,999
thông qua các nội dung và bài tập,

104
00:05:14,999 --> 00:05:17,831
chúng tôi nghĩ rằng bạn sẽ học được phương pháp cơ bản

105
00:05:17,831 --> 00:05:19,880
trong lĩnh vực mô hình xác suất đồ thị.

106
00:05:19,880 --> 00:05:22,342
bạn có thể quan sát và sử dụng chún

107
00:05:22,342 --> 00:05:25,872
trong các ứng dụng thực tế mà các phương pháp được áp dụng

108
00:05:25,872 --> 00:05:29,346
và hi vọng bạn sẽ kết thúc khóa học với hiểu biết

109
00:05:29,346 --> 00:05:32,314
làm thế nào để có được ý tưởng và sử dụng chúng trong công việc của bạn

110
00:05:32,314 --> 00:05:33,875
trong các vấn đề bạn quan tâm.

111
00:05:33,875 --> 99:59:59,999
Chúng tôi mong được gặp bạn trong khóa học.