Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 27,724
Probabilistic graphical models (PGMs) are a rich framework for encoding probability distributions over complex domains: joint (multivariate) distributions over large numbers of random variables that interact with each other. These representations sit at the intersection of statistics and computer science, relying on concepts from probability theory, graph algorithms, machine learning, and more. They are the basis for the state-of-the-art methods in a wide variety of applications, such as medical diagnosis, image understanding, speech recognition, natural language processing, and many, many more. They are also a foundational tool in formulating many machine learning problems.
Карьерные результаты учащихся
50%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
20%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Продвинутый уровень

Прибл. 4 месяца на выполнение

Около 11 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский
Карьерные результаты учащихся
50%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
20%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Продвинутый уровень

Прибл. 4 месяца на выполнение

Около 11 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский

Специализация включает несколько курсов: 3

Курс1

Курс 1

Probabilistic Graphical Models 1: Representation

4.7
звезд
Оценки: 1,248
Рецензии: 274
Курс2

Курс 2

Probabilistic Graphical Models 2: Inference

4.6
звезд
Оценки: 433
Рецензии: 63
Курс3

Курс 3

Probabilistic Graphical Models 3: Learning

4.6
звезд
Оценки: 262
Рецензии: 39

от партнера

Логотип Стэнфордский университет

Стэнфордский университет

Часто задаваемые вопросы

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Когда вы регистрируетесь на курс, то можете получить доступ ко всем курсам в специализации. Кроме того, вы получаете сертификат о прохождении курса.Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. Если стоимость обучения для вас слишком велика, вы можете подать заявку на финансовую помощь.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • This class does require some abstract thinking and mathematical skills. However, it is designed to require fairly little background, and a motivated student can pick up the background material as the concepts are introduced. We hope that, using our new learning platform, it should be possible for everyone to understand all of the core material.

    Though, you should be able to program in at least one programming language and have a computer (Windows, Mac or Linux) with internet access (programming assignments will be conducted in Matlab or Octave). It also helps to have some previous exposure to basic concepts in discrete probability theory (independence, conditional independence, and Bayes' rule).

  • For best results, the courses should be taken in order.

  • No.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.