Zákaznická linka 556 706 203 (Po - Pá: 8 - 16.30 hod.)

Školení Pravděpodobnostní grafické modely

Tento kurz je určen pro zájemce o porozumění Bayesovským sítím a pravděpodobnostnímu programování. Po absolvování kurzu bude účastník schopen navrhovat a implementovat vlastní jednoduché Bayesovské sítě pro různé problémy. [Kód kurzu: AM1412]  Více informací...
Výrobce: MLC
*
3 990 Kč bez DPH

Prerekvizity

  1. Základní znalost programování v Pythonu
  2. Středoškolské znalosti lineární algebry, matematické analýzy a teorie pravděpodobnosti. Bude předpokládáno základní porozumění pojmům jako vektor, matice, vektorový prostor, pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, nezávislost náhodných jevů a znalost násobení matic a derivace funkcí.

Co si účastník odnese
Tento kurz je určen pro zájemce o porozumění Bayesovským sítím a pravděpodobnostnímu programování. Teoretická příprava v první části kurzu bude směřovat k praktickému příkladu modelování témat pomocí Latent Dirichlet Allocation a jejímu neparametrickému rozšíření včetně odhadu hyperparametrů. Po absolvování kurzu bude účastník schopen navrhovat a implementovat vlastní jednoduché Bayesovské sítě pro různé problémy.

[Kód kurzu: AM1412]

1denní kurz | 9:00 - 17:30

Jazyk: Česky
Úroveň: advanced

Osnova školení:

  1. Bayesovské sítě
  2. Grafická reprezentace modelu
  3. Generativní vs. diskriminativní modely
  4. Statistická inference v Bayesovských sítích
    • Variational inference
    • Sampling
      • Rejection sampling
      • Markov Chain Monte Carlo
      • Metropolis-Hastings sampling
      • Gibbs sampling
  5. Pravděpodobnostní rozdělení
    • Binomické a multinomické rozdělení
    • Beta a Dirichletovo rozdělení
    • Gamma rozdělení
  6. Pravděpodobnostní programovací jazyky
  7. Praktický příklad na modelování témat
    • Latent Semantic Analysis
    • Probabilistic Latent Semantic Analysis
    • Latent Dirichlet Allocation
  8. Neparametrické modely
    • Dirichlet process
    • Chinese restaurant process a Stick breaking process
    • Non-parametric LDA
  9. Odhad hyperparametrů

Možnosti ubytování a parkování

Dosažená ocenění

Microsoft AEP jsme ESET Partner Centrum Microsoft Partner Microsoft SBS Citrix Adobe Partner