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Adicionalmente, habra una tarea de programacion semanal los que
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De hecho, incluso anima a discutir el material con sus compañeros de clase.
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El código de honor aquí dice que está permitido discutir el material.
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Es recomendado pero no estrictamente necesario, y nosotros por cierto que no lo requerimos
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Hola a todos y bienvenidos a la clase sobre Modelos Probabilisticos Graficos. Mi nombre
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Incluso se pueden hacer preguntas clarificación sobre las asignaciones de problemas en las tareas de programacion. Pero
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Probabilisticos Graficos? Bueno, es un poco complicado de explicar y vamos a hablar de ellos
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Vamos a tener uno que muestra como se puede tomar un grupo de
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Y conceptos basicos sobre distribuciones discretas. Tambien tenemos algunos
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Y porque esta clase une ideas tanto de teoria de probabilidades como de ciencias de informatica,
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a aprender este lenguage si no lo han utilizado anteriormente.
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algunas otras cuestiones que vale la pena señalar.
Esta clase tiene un código de honor. Esta es la
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caracteres manuscritos y leerlos. Y vamos a tener otro
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con exito. Asi, vamos a tener, por ejemplo, un grupo de problems sobre como uno usa
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con gente en la misma región geográfica o grupos de estudio en línea
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con material nuevo durante diez semanas, con un examen final. El
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con otros estudiantes, hacer preguntas y obtener una comprensión más profunda del
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contarles un poco sobre el formato del curso. El curso va a ser ofrecido
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contenido va a ser entregado a traves de un conjunto de videos aumentados con cuestionarios para
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cuenta al final. Finalmente. Es parte de la experiencia de esta clase es
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curso sin alguna comprension basica de teoria de probabilidades. Esta no tiene que
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de los nueve grupos de problemas durante las nueve semanas de contenido. Los grupos de problemas
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de problemas sera un poco diferente de manera de que puedan re-enviar sus
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discusion que ha demostrado en otras clases ser un recurso invaluable para interactuar
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donde puedan discutir sobre el material con otros. Creemos que hacer esto
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el curso considerablemente más divertido. Así, para resumir. A través de todos estos
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el problema de la próxima semana. Por lo que le aconsejamos no mantener un atraso permanente
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en Stanford y se ha considerado uno difícil incluso en Stanford. Un típico
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en aprendizaje de maquinas. Quizas alguna simple optimizacion, como gradiente decendiente,
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en esta clase si no quieres encontrarte quedando sin tiempo cuando una
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en las tareas a lo largo del curso, ya que todo acabará pasandote la
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en su conjunto van a equivaler al 25 por ciento de la nota final
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en un proximo video asi como a lo largo del curso. En este video me gustaria
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es Daphne Kohler y soy profesora en la universidad de Stanford. Nosotros en Stanford
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es muy importante que tengan alguna experiencia con algoritmos y estructuras de datos
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estamos muy entusiasmados de poder ofrecer este curso de nivel de grado en Stanford a
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estan disenados para permitir multiples oportunidades de respuesta por lo que cada version del conjunto
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estos métodos se han aplicado y esperemos que salgas de esta clase con
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estudiando en el curso. Pero al mismo tiempo, para revelar el rango de aplicaciones en los
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estudiante de Stanford puede pasar fácilmente diez a quince horas semanales en esta clase. Por esto,
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fecha límite de presentación viene. Hemos puesto un poco de flexibilidad en las
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fechas límite de presentación, así que si no logra presentar en el plazo original,
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fueron seleccionados para reforzar conceptos especificos que estemos
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interactuar con tus compañeros de clase, por lo que para ello tenemos el foro de
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las futuras generaciones de estudiantes, pueden resolver los problemas y las
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las tareas de programación, o sus soluciones en la web, para que
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les dará una mejor comprensión del material y hara
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llegaras a ver y jugar con una gama de aplicaciones del mundo real para las que
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lo que entregues tiene que ser tu propio trabajo.
Además, pedimos que no publiquen
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material. Nosotros también estamos alentando a formar grupos de estudio, estos pueden ser físicos
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modelos probabilisticos graficos para entender herencia de enfermedades geneticas.
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modulos de contenido y ejercicios, pensamos que hayas aprendido
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modulos introductorios para refrescar la memoria sobre estos conceptos basicos. Las
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métodos fundamentales en esta área de modelos gráficos probabilísticos. Tambien
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nada muy sofisticado. Y tambien seria util tener alguna experiencia programando Matlab
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necesitas para este curso? Bueno, sera realmente dificil seguir este
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norma, también, para nuestros estudiantes de Stanford cuando se está tomando un curso en Stanford
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porque entregamos los conceptos mientras avanzamos, un poco de experiencia
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porque este no es un curso de programacion. No te ensenaremos como programar
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problemas que les preocupen. Esperamos verle en esta clase.
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que el sistema de modelos probabilisticos graficos puede ser utilizado
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que les permitira mirar el flujo de datos de un sensor que entrega
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quien quiera, donde quiera, gratis. Entonces, que son los Modelos
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reforzar la comprension. Adicionalmente, habra un grupo de problemas por semana los que
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respuestas al mismo grupo un par de veces para asegurarse que realmente dominan el material.
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ser muy avanzada. Estamos hablando de independencia y regla de Bayes.
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sugerimos que usted planee por lo menos esa cantidad de tiempo para sus propios esfuerzos,
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tanto video como distancia y reconocer actividades humanas. Estas nueve
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tareas de programacion de manera independiente. Un segundo
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tareas de programacion van a requerir que tengas alguna experiencia programando
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tareas de programacion van a valer, cada una, siete por ciento lo que significa
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tema a tener en cuenta es la de gestión del tiempo. Se trata de un curso de nivel de postgrado
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tienes una semana de gracia.
Pero luego que obviamente empieza a afectar
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u Octave. Sin embargo tambien aqui tenemos algunos modulos introductorios que les ayudaran
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un entendimiento de cómo tomar estas ideas y utilizarlas en su propio trabajo y en
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un total de 63%, lo que deja un doce por ciento para el examen final. Que pre-requisitos
