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Alguns outros assuntos que vale a pena mencionar. Este curso tem um código de honra. Essa é a
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Além disso, haverão exercícios de programação semanais e esses
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E como esse curso junta idéias tanto da teoria da probabilidade quanto da ciência
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Mas o que você entrega tem que ser seu próprio trabalho. Ademais, nós pedimos que você não
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Olá a todos e bem vindos à aula de Modelos Gráficos Probabilísticos. Meu nome
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a aprender essa linguagem de programação caso você ainda não tenha se divertido com ela antes.
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caracteres escritos a mão e ler o que está escrito lá. E nós teremos um
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coisas muito avançadas. Estamos falando sobre coisas como independência e a regra
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com o conjunto de problemas da próxima semana. Nós aconselhamos então que você não mantenha um acúmulo
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com outros estudantes, fazendo perguntas e obtendo um conhecimento mais profundo do
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com sucesso. Então nós teremos, por exemplo, um conjunto de problemas sobre como você usa
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conhecimentos prévios você precisa para esse curso? Bem, será realmente difícil fazer esse
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conteúdo será transmitido através de um conjunto de vídeos, complementados por quizzes que
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curso sem algum entendimento da teoria da probabilidade básica. Não precisam ser
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da computação, é importante que você tenha algum conhecimento prévio de algoritmos e estruturas
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de Bayes. E só o básico de distribuições discretas. E ainda temos alguns
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de Stanford. O código de honra diz que você tem permissão de discutir o material. Na
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de contar a vocês um pouco sobre o formato deste curso. O curso será
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de dados. Recomendado, mas não estritamente necessário, e nós certamente não requeremos
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de exercícios ao longo do curso, porque isso acabará voltando
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de nove grupos de problemas para as nove semanas de conteúdo. Os grupos de problemas
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deadline de submissão estiver chegando. Nós criamos uma pequena folga no
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deadline de submissão, então se você não conseguir submeter até o deadline original,
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diferentes pedaços de conteúdo e exercícios, nós achamos que você aprenderá
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discussões, que se provou ser um recurso inestimável em outros cursos, para interagir
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em Matlab ou Octave, embora aqui, também, nós tenhamos alguns módulos introdutórios que te ajudam
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em Stanford, e é considerado um dos difíceis mesmo em Stanford. Um típico
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em problemas com os quais você se importa. Esperamos vê-los neste curso.
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em um dos próximos vídeos, e também ao longo de todo o curso. Neste vídeo, eu gostaria
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estamos realmente animados por sermos capazes de oferecer essa aula de nível de pós-graduação em Stanford para
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estes métodos foram aplicados e, com esperança, você vai deixar este curso com
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estudando no curso. Mas, ao mesmo tempo, para revelar a gama de aplicações
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estudante de Stanford pode facilmente gastar de dez a quinze horas por semana nesse curso. Então
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exercícios de programação foram selecionados para reforçar conceitos específicos que estamos
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exercícios de programação requererão que você tenha alguma experiência com programação,
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exercícios de programação valerão sete por cento da nota final cada, dando um
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físicos, com pessoas na mesma região geográfica, ou grupos de estudos online
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grupo de problemas seja um pouco diferente para que você possa ressubmeter o
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herdadas. Teremos um que mostra como você pode olhar para um conjunto de
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interagir com seus colegas, então para este propósito nós temos o fórum de
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isso te dará um entendimento muito melhor do material e vai
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isso, e nós te damos a noção à medida que avançamos, é um pouco de experiência,
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material. Nós também te encorajamos a formar grupos de estudos, que podem ser grupos de estudos
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mesmo conjuntos de problemas algumas vezes para ter certeza de que você realmente domina o material.
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modelos gráficos probabilísticos para entender a herança de doenças geneticamente
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métodos fundamentais na área de modelos gráficos probabilísticos. Você vai
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módulos introdutórios para refrescar sua memória sobre esses conceitos básicos. Os
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nada muito sofisticado. E seria útil ter alguma experiência programando
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nesse curso se você não quiser se encontrar sem tempo quando um
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norma, também, para nossos estudantes locais em Stanford quando eles estão fazendo algum curso
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nós sugerimos que você use pelo menos essa quantidade de tempo para seus próprios esforços
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oferecido ao longo de dez semanas de conteúdo mais um exame final no fim. O
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onde você discutir o material com os outros. Nós acreditamos que fazer
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os grupos de problemas e os exercícios de programação independentemente também. Um segundo
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para as quais o framework de modelos gráficos probabilísticos pode ser aplicado
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para que futuras gerações de estudantes possam fazer
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para te morder no final. Finalmente, parte da experiência deste curso é
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pode até mesmo fazer algumas perguntas esclarecedoras sobre os grupos de problemas ou os exercícios de programação.
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pois essa não é uma aula de programação. Nós não te ensinamos como programar.
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probabilísticos? Bem, é um pouco complicado de explicar e nós vamos falar sobre isso
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publique nem os exercícios de programação e nem as soluções deles em qualquer lugar da web,
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qualquer um, em qualquer lugar do mundo, de graça. Então, o que são modelos gráficos
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que permite que você olhe os dados de sáida de um sensor de Kinect, que te dá
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reforçarão a compreensão. Haverá ainda um grupo de problemas semanais, sendo que
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são projetados para permitir múltiplas submissões, de forma que cada versão do
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talvez, em aprendizado de máquina. Talvez um pouco de otimização simples, como o gradient descent,
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também poder ver e se divertir com uma gama de aplicações do mundo real para as quais
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tanto vídeo quanto dados de localização, e reconhecer atividades humanas. Esses nove
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todos eles juntos valerão 25% da nota, com o total
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tornar o curso consideravelmente mais divertido também. Então, para resumir, através todos estes
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total de 63%, o que nos deixa doze por cento restantes para o exame final. Que
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tópico a se manter em mente é o gerenciamento de tempo. Este é um curso de nível de pós-graduação
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um entendimento de como pegar estas idéias e usá-las em seu próprio trabalho em
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verdade, você é até mesmo encorajado a discutir o material com seus colegas. Você
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você tem uma semana como período de redenção. Mas isso então obviamente começa a colidir
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é Daphne Kohler e eu sou uma professora na Universidade de Stanford. Nós aqui em Stanford
