로그인 바로가기
하위 메뉴 바로가기
본문 바로가기
검색
로그인 / 회원가입
인공지능 및 기계학습 개론 II
KAIST 산업및시스템공학과 문일철 교수
공유하기
URL복사
밴드
페이스북
트위터
인공지능 및 기계학습 개론 II
인공지능 및 기계학습 개론 II
http://kooc.kaist.ac.kr/machinelearning2__17
좋아요
1100
수강생
5455
전체 메뉴 열기
하위 메뉴
강의목록
강좌 전체목록보기
CHAPTER 7. Bayesian Network
강좌 수강을 환영합니다! 여기부터 꼭 보고 넘어가세요-!
7.1 Probability Concepts
7.2 Probability Theorems
7.3 Interpretation of Bayesian Network
7.4 Bayes Ball Algorithm
7.5 Factorization of Bayesian networks
7.6 Inference Question on Bayesian network
7.7 Variable Elimination
7.8 Potential Function and Clique Graph
7.9 Simple Example of Belief Propagation
Chapter 7. Quiz
CHAPTER 8. K-Means Clustering and Gaussian Mixture Model
8.1 K-Means Algorithm 1
8.2 K-Means Algorithm 2
8.3 Multinomial Distribution
8.4 Multivariate Gaussian Distribution
8.5 Gaussian Mixture Model
8.6 EM step for Gaussian Mixture Model
8.7 Relation between K-means and GMM
8.8 Fundamentals of the EM Algorithm
8.9 Derivation of EM Algorithm
Chapter 8. Quiz
CHAPTER 9. Hidden Markov Model
9.1 Concept of Hidden Markov Model
9.2 Joint and Marginal Probability of HMM
9.3 Forward-Backward probability Calculation
9.4 Viterbi Decoding Algorithm
9.5 Baum-Welch Algorithm
Chapter 9. Quiz
CHAPTER 10. Sampling Based Inference
10.1 Forward Sampling
10.2 Rejection Sampling
10.3 Importance Sampling
10.4 Markov Chain
10.5 Markov Chain for Sampling
10.6 Metropolis-Hastings Algorithm
10.7 Gibbs Sampling
10.8 Understand the LDA(Latent Dirichlet Allocation)
10.9 Gibbs Sampling for LDA - 1
10.10 Gibbs Sampling for LDA -2
Chapter 10. Quiz
★강의 수강 후 의견을 부탁드리겠습니다.★
교수님 강의에 대한 별점을 매겨주세요. 여러분의 의견이 많은 도움이 됩니다:D
추가학습자료
공지게시판
토론게시판 (운영진)
토론게시판 (학습자)
후기게시판
본문 바로가기
공지게시판
주목할 글
강의 수강 후 강좌에 대한 별점을 매겨주세요~!
KOOC 담당자
관리자
2019.02.22
인공지능 및 기계학습 개론 II 수강 중, 질문이 있으시면 언제든 문의 부탁드립니다.
송경우
튜터
2018.03.09
[소스코드] 강의에서 이용되는 프로그램 소스코드
박준건
튜터
2017.04.12
[필독] 인공지능 및 기계학습 개론2 수업 공지 및 각 게시판에 대한 설명입니다.
박준건
튜터
2017.04.12
이전
1
다음