이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

12%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

12%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 38시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

InferenceGibbs SamplingMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Belief Propagation

학습자 경력 결과

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가 급여 인상 또는 승진 성취
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완료 시 수료증 획득
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제공자:

Placeholder

스탠퍼드 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 25분 필요

Inference Overview

완료하는 데 25분 필요
2개 동영상 (총 25분)
2개의 동영상
Overview: MAP Inference9m
완료하는 데 1시간 필요

Variable Elimination

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 56분)
4개의 동영상
Complexity of Variable Elimination12m
Graph-Based Perspective on Variable Elimination15m
Finding Elimination Orderings11m
1개 연습문제
Variable Elimination30m
2

2

완료하는 데 18시간 필요

Belief Propagation Algorithms

완료하는 데 18시간 필요
9개 동영상 (총 150분)
9개의 동영상
Properties of Cluster Graphs15m
Properties of Belief Propagation9m
Clique Tree Algorithm - Correctness18m
Clique Tree Algorithm - Computation16m
Clique Trees and Independence15m
Clique Trees and VE16m
BP In Practice15m
Loopy BP and Message Decoding21m
2개 연습문제
Message Passing in Cluster Graphs30m
Clique Tree Algorithm30m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

MAP Algorithms

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 74분)
5개의 동영상
Finding a MAP Assignment3m
Tractable MAP Problems15m
Dual Decomposition - Intuition17m
Dual Decomposition - Algorithm16m
1개 연습문제
MAP Message Passing30m
4

4

완료하는 데 15시간 필요

Sampling Methods

완료하는 데 15시간 필요
5개 동영상 (총 100분)
5개의 동영상
Markov Chain Monte Carlo14m
Using a Markov Chain15m
Gibbs Sampling19m
Metropolis Hastings Algorithm27m
2개 연습문제
Sampling Methods30m
Sampling Methods PA Quiz30m
완료하는 데 1시간 필요

Inference in Temporal Models

완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 20분)
1개의 동영상
1개 연습문제
Inference in Temporal Models30m

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