Información administrativa
| Título | Redes de decisión |
| Duración | 60 |
| Módulo | A |
| Tipo de lección | Tutorial |
| Enfoque | Técnico — Fundamentos de la IA |
| Tema | Redes de decisión |
Keywords
Naive Bayes-net,Bayes-net, red de decisión, decisión óptima, valor de la información,
Objetivos de aprendizaje
- El estudiante puede diseñar un experimento de intervención para pruebas A/B y una evaluación de imágenes de pruebas A/B
- El estudiante puede construir diagramas causales y redes de decisión generales
- El estudiante puede probar la equidad usando un modelo causal
Preparación prevista
Eventos de aprendizaje que se completarán antes
Obligatorio para los estudiantes
- Inteligencia artificial: Un enfoque moderno, cuarta edición global por Stuart Russell y Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch16-17
- conceptos de probabilidad
- axiomas de la teoría de la probabilidad
- concepto de independencia
- Regla de Bayes
- Modelo bayesiano promediando
- IA universal
- distribuciones de probabilidad conjuntas multivariadas
- regla de cadena
Opcional para estudiantes
- AIMA4e:ch16-17
Referencias y antecedentes para estudiantes
- AIMA4e:ch16-17
Recomendado para profesores
- AIMA4e:ch16-17
- Charniak, E., 1991. Redes bayesianas sin lágrimas. Revista AI, 12(4), pp. 50-50.
- Pearl, J., 2019. Las siete herramientas de inferencia causal, con reflexiones sobre el aprendizaje automático. Comunicaciones de la ACM, 62(3), pp. 54-60.
Material didáctico
Instrucciones para profesores
En paralelo con la conferencia construir un modelo neto de decisión de evaluación de préstamos e investigar su equidad.
Esquema/horario de tiempo
| Duración | Descripción |
|---|---|
| 15 | Explicar un diagrama causal |
| 15 | Establezca evidencias y discuta la acción óptima. |
| 15 | Identificar una variable E' con el valor máximo de la información. |
| 15 | Dibuja un valor aleatorio de E' y selecciona la acción óptima. |
Reconocimientos
El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».