Informații administrative
| Titlu | Inferență și predicție |
| Durată | 60 |
| Modulul | A |
| Tipul lecției | Prelegere |
| Focalizare | Tehnic – Fundamentele IA |
| Subiect | Fundamentele IA |
Cuvinte cheie
Deducție bayesiană, probabilitate maximă, maximă a posteriori, model bayesian.
Obiective de învățare
- Elevii înțeleg ideea de bază a gândirii bayesiene,
- Elevii sunt familiarizați cu ML și MAP inferența cu diferite distribuții,
- Elevii înțeleg aspectele algoritmice ale deducției și predicției ML/MAP;
- Elevii înțeleg ideea mediei modelului bayesian și a predicțiilor probabilistice.
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Nici unul.
Obligatoriu pentru studenți
- Revizuirea teoriei probabilităților de bază.
Opțional pentru studenți
Nici unul.
Referințe și context pentru studenți
- Bishop, Christopher M. (2006). Recunoașterea modelelor și învățarea automată, capitolele 1 și 2. Pentru o scurtă analiză a teoriei probabilităților, a se vedea secțiunea 1.2.
Recomandat pentru profesori
- Familiarizați-vă cu materialele demonstrative.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Acoperiți subiectele din schița lecției și demonstrați conceptele folosind caietele interactive (planificarea la minimum a probabilității/pierderea la minimum, relația dintre observațiile anterioare, posterioare și numărul de observații). Oferă o scurtă prezentare generală a codului.
Schiță/program de timp
| Durată (min) | Descriere | Concepte |
|---|---|---|
| 10 | Tratamentul bayesian al aruncării unei monede | observație, parametru, distribuția Bernoulli |
| 10 | Deducție prin probabilitatea maximă | probabilitate, pierderea funcției, crossentropie |
| 10 | Demonstrație (maximizarea probabilității) | — |
| 15 | Inferență probabilistică prin teorema lui Bayes | distribuție anterioară, posterioară, beta, hiperparametri, a posteriori maxim |
| 5 | Demonstrație (înainte și posterioară) | — |
| 10 | Distribuția predictivă și calcularea mediei modelelor | distribuția predictivă, calcularea mediei modelului bayesian |
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.