Informações sobre o curso

34.744 visualizações recentes
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado
Aprox. 67 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

  • Bayesian Network
  • Graphical Model
  • Markov Random Field
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado
Aprox. 67 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

Universidade de Stanford

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up84%(3,890 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

Introduction and Overview

1 hora para concluir
4 vídeos (Total 35 mín.)
12 horas para concluir

Bayesian Network (Directed Models)

12 horas para concluir
15 vídeos (Total 190 mín.), 6 leituras, 4 testes
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Template Models for Bayesian Networks

2 horas para concluir
4 vídeos (Total 66 mín.)
12 horas para concluir

Structured CPDs for Bayesian Networks

12 horas para concluir
4 vídeos (Total 49 mín.)
Semana
3

Semana 3

18 horas para concluir

Markov Networks (Undirected Models)

18 horas para concluir
7 vídeos (Total 106 mín.)
Semana
4

Semana 4

22 horas para concluir

Decision Making

22 horas para concluir
3 vídeos (Total 61 mín.)

Avaliações

Principais avaliações do PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS 1: REPRESENTATION

Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados Modelos Gráficos Probabilísticos

Modelos Gráficos Probabilísticos

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.