Administrativní informace
| Název | Vyvozování a predikce |
| Trvání | 60 |
| Modul | A |
| Typ lekce | Přednáška |
| Soustředění | Technické – Základy umělé inteligence |
| Téma | Základy umělé inteligence |
Klíčová slova
Bayesovská indukce, maximální pravděpodobnost, maximální a posteriori, Bayesovský model průměrování.,
Vzdělávací cíle
- Studenti chápou základní myšlenku bayesovského myšlení,
- Studenti jsou obeznámeni s ML a MAP závěry s různými distribucemi,
- Studenti chápou algoritmické aspekty ML/MAP inference a predikce,
- Studenti chápou myšlenku Bayesova modelu průměrování a pravděpodobnostní předpovědi.
Očekávaná příprava
Vzdělávací akce, které mají být dokončeny před
Žádné.
Povinné pro studenty
- Přehled základní teorie pravděpodobnosti.
Volitelné pro studenty
Žádné.
Reference a zázemí pro studenty
- Biskup, Christopher M. (2006). Rozpoznávání vzorů a strojové učení, kapitola 1 a 2. Stručný přehled teorie pravděpodobnosti viz oddíl 1.2.
Doporučeno pro učitele
- Seznamte se s demonstračními materiály.
Materiály pro výuku
Pokyny pro učitele
Pokryjte témata v osnově lekce a demonstrujte koncepty pomocí interaktivních poznámkových bloků (minimalizace pravděpodobnosti/minimalizace ztrát, vztah mezi předchozím, zadním a počtem pozorování). Poskytněte stručný přehled kódu.
Osnova/časový rozvrh
| Doba trvání (min) | Popis | Koncepty |
|---|---|---|
| 10 | Bayesovská léčba hodu mincí | pozorování, parametr, Bernoulliho rozdělení |
| 10 | Vyvozování s maximální pravděpodobností | pravděpodobnost, ztráta funkce, crossentropie |
| 10 | Demonstrace (maximalizace pravděpodobnosti) | — |
| 15 | Pravděpodobnostní závěr prostřednictvím Bayesovy věty | předchozí, zadní, beta distribuce, hyperparametry, maximum a posteriori |
| 5 | Demonstrace (předchozí a zadní) | — |
| 10 | Prediktivní distribuce a průměrování modelů | prediktivní distribuce, Bayesovský model průměrování |
Potvrzení
Program Human-Centered AI Masters byl spolufinancován Nástrojem Evropské unie pro propojení Evropy v rámci grantu CEF-TC-2020–1 Digitální dovednosti 2020-EU-IA-0068.