Informații administrative
| Titlu | Rețele decizionale |
| Durată | 60 |
| Modulul | A |
| Tipul lecției | Prelegere |
| Focalizare | Tehnic – Fundamentele IA |
| Subiect | Fundamentele IA |
Cuvinte cheie
Rețelele bayesiene naive, rețelele bayesiene, rețelele de decizie, principiul de utilitate maximă exp, decizia optimă, inferența probabilistă, valoarea informației,
Obiective de învățare
- Rețele bayesiene naive
- Rețele bayesiene
- Rețele decizionale
- Elevii pot defini o distribuție comună multivariată: multinomial și Gaussian
- Elevii pot explica diferența dintre asociere și cauzalitate
- Elevii pot defini inferența observațională, cauzală și contrafactuală
- Elevii pot defini corectitudinea folosind raționamentul observațional și contrafactual
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
- Probabilitate (de exemplu, de la AIMA4e sau wikipedia)
- concepte de bază ale teoriei probabilității
- distribuții multivariate de probabilitate comună, regula lanțului
Opțional pentru studenți
- Inteligența artificială: O abordare modernă, ediția a 4-a globală de Stuart Russell și Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch16-17
Referințe și context pentru studenți
- AIMA4e:ch16-17
Recomandat pentru profesori
- AIMA4e:ch16-17
- Charniak, E., 1991. Rețele bayesiene fără lacrimi. Revista AI, 12(4), pp. 50-50.
- Pearl, J., 2019. Cele șapte instrumente ale inferenței cauzale, cu reflecții asupra învățării automate. Comunicările ACM, 62(3), p. 54-60.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
- Reamintire: cadrul unei probleme decizionale într-o singură etapă, elemente (acțiune, incertitudine, utilitate/pierdere), principiul utilității maxime așteptate
- Reamintire: modele grafice probabilistice, diagrame cauzale
- Definirea elementelor unei rețele decizionale: șansă, acțiune, utilitate/pierdere noduri
- Explicați fluxul de lucru: dovezi, acțiuni, inferență probabilistică, așteptări, maximizarea acțiunii
- Exemplu
- Discutați valoarea informațiilor
Schiță/program de timp
| Durată | Descriere |
|---|---|
| 10 | Distribuția articulară multivariată: multinomial și Gaussian |
| 5 | Diferența dintre asociere și cauzalitate |
| 15 | Rețele bayesiene generale |
| 15 | Inferență observațională, cauzală și contrafactuală |
| 15 | Exemplu: definirea echității utilizând raționamentul observațional, cauzal și contrafactual |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.