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課程名稱 |
機率圖形學習模型
Probabilistic Graphical Model |
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開課學期 |
101-1 |
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授課對象 |
電機資訊學院 資訊工程學研究所 |
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授課教師 |
林守德 |
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課號 |
CSIE7436 |
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課程識別碼 |
922 U4050 |
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班次 |
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學分 |
3 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期二6,7,8(13:20~16:20) |
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上課地點 |
資101 |
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備註 |
限學士班三年級以上
總人數上限：80人 |
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課程網頁 |
http://www.csie.ntu.edu.tw/~sdlin/Courses/PGM.htm |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
Probabilistic Graphical Model是人工智慧與機器學習裡面很重要的一支，2012 年Turing award的得主Pearl就是以發展出的Bayesian Network得獎。在全球知名CS的大學如Stanford，CMU都有開設此課程。
本課程將會著重介紹並實做不同的機率圖形模型，包括Bayesian Network，Markov Random Field，以及其他變形如Conditional Random Field, Probability Relational Model, Markov Logic Network等等
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課程目標 |
詳見:http://www.csie.ntu.edu.tw/~sdlin/Courses/PGM.htm |
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課程要求 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 備註： Professor Lin: Tu after class or by appointment <br>
TA 李重毅 Chung-yi Li (...), wed 10-12pm r302
<br>
TA 林廷韋 Ting-wei Lin (...), thu 3pm-5pm r302) <br> |
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指定閱讀 |
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參考書目 |
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評量方式
(僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
09/11 |
Course introduction |
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第2週 |
09/18 |
Bayesian Networks |
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第3週 |
09/25 |
BN, Case Study |
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第4週 |
10/02 |
Markov Networks |
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第5週 |
10/09 |
Exact Inference |
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第6週 |
10/16 |
Exact Inference |
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第7週 |
10/23 |
Approximate Inference |
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第8週 |
10/30 |
Variational Approximate Inference |
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第9週 |
11/06 |
Learning Distributions |
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第10週 |
11/13 |
Parameter Estimation |
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第11週 |
11/20 |
MLE for undirected models, Naive Bayes |
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第12週 |
11/27 |
Learning with hidden variables (EM1) |
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第13週 |
12/04 |
Learning with hidden variables (EM2) |
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第14週 |
12/11 |
Final Project Proposal |
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第15週 |
12/18 |
Structure learning & Bayesian Model Selection |
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第16週 |
12/25 |
Summary |
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