Informazioni amministrative
| Titolo | Inferenza e previsione |
| Durata | 60 |
| Modulo | A |
| Tipo di lezione | Lezione |
| Focus | Tecnico — Fondamenti dell'IA |
| Argomento | Fondamenti dell'IA |
Parole chiave
Inferenza bayesiana, massima probabilità, massimo a posteriori, modello bayesiano medio.,
Obiettivi di apprendimento
- Gli studenti capiscono l'idea di base del pensiero bayesiano,
- Gli studenti hanno familiarità con ML e MAP inferenza con varie distribuzioni,
- Gli studenti comprendono gli aspetti algoritmici dell'inferenza e della previsione ML/MAP,
- Gli studenti comprendono l'idea della media del modello bayesiano e delle previsioni probabilistiche.
Preparazione prevista
Eventi di apprendimento da completare prima
Nessuno.
Obbligatorio per gli studenti
- Revisione della teoria di probabilità di base.
Facoltativo per gli studenti
Nessuno.
Referenze e background per gli studenti
- Vescovo, Christopher M. (2006). Riconoscimento dei modelli e apprendimento automatico, capitoli 1 e 2. Per una breve revisione della teoria della probabilità, cfr. sezione 1.2.
Consigliato per gli insegnanti
- Familiarizzare con i materiali dimostrativi.
Materiale didattico
Istruzioni per gli insegnanti
Coprire gli argomenti della lezione delineando e dimostrare i concetti utilizzando i quaderni interattivi (probabilmente massimizzazione/perdita minimizzazione, relazione tra il precedente, posteriore e il numero di osservazioni). Fornire una breve panoramica del codice.
Schema/orario
| Durata (min) | Descrizione | Concetti |
|---|---|---|
| 10 | Trattamento bayesiano di un lancio di monete | osservazione, parametro, distribuzione Bernoulli |
| 10 | Inferenza tramite la massima probabilità | probabilità, funzione di perdita, crossentropia |
| 10 | Dimostrazione (massimizzazione della probabilità) | — |
| 15 | Inferenza probabilistica attraverso il teorema di Bayes | distribuzione precedente, posteriore, beta, iperparametri, massimo a posteriori |
| 5 | Dimostrazione (precedente e posteriore) | — |
| 10 | Distribuzione predittiva e media del modello | distribuzione predittiva, media del modello bayesiano |
Riconoscimenti
Il programma Human-Centered AI Masters è stato co-finanziato dal meccanismo per collegare l'Europa dell'Unione europea nell'ambito della sovvenzione CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.