Adminisztratív információk
| Cím | Döntési hálózatok |
| Időtartam | 60 |
| Modul | A |
| Lecke típusa | Bemutató |
| Fókusz | Technikai – A mesterséges intelligencia alapjai |
| Téma | Döntési hálózatok |
Kulcsszó
Naiv Bayes-net,Bayes-net, döntési hálózat, optimális döntés, információ értéke,
Tanulási célok
- A hallgató megtervezhet egy beavatkozási kísérletet az A/B teszteléshez és az A/B tesztelés képi kiértékeléséhez
- A hallgató ok-okozati diagramokat és általános döntési hálókat készíthet
- A diákok ok-okozati modell segítségével tesztelhetik a méltányosságot
Várható előkészítés
Az előtt befejezendő tanulási események
Kötelező a diákok számára
- Mesterséges intelligencia: Modern megközelítés, 4. globális kiadás: Stuart Russell és Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch16–17
- a valószínűség fogalmai
- a valószínűségelmélet axiómái
- a függetlenség fogalma
- Bayes-szabály
- Bayes-féle modell átlagolása
- univerzális mesterséges intelligencia
- többváltozós közös valószínűség-eloszlások
- láncszabály
Választható diákok számára
- AIMA4e:ch16–17
Referenciák és háttér a diákok számára
- AIMA4e:ch16–17
Ajánlott tanároknak
- AIMA4e:ch16–17
- Charniak, E., 1991. Bayesi hálózatok könnyek nélkül. AI magazin, 12(4), pp. 50–50.
- Pearl, J., 2019. Az ok-okozati következtetés hét eszköze, a gépi tanulás reflexiójával. Közlemények az ACM -ről, 62(3), 54–60. o.
Leckeanyagok
Utasítások tanároknak
Az előadással párhuzamosan építsünk hitelértékelési döntési nettó modellt és vizsgáljuk annak méltányosságát.
Vázlat/időterv
| Időtartam | Leírás |
|---|---|
| 15 | Magyarázzon el egy ok-okozati diagramot |
| 15 | Állítson fel bizonyítékokat és tárgyalja meg az optimális intézkedéseket. |
| 15 | Azonosítsa az E’ változót az információ maximális értékével. |
| 15 | Rajzoljon véletlenszerű értéket az E’-ből, és válassza ki az optimális műveletet. |
Visszaigazolások
A Human-Centered AI Masters programot az Európai Unió Európai Hálózatfinanszírozási Eszköze (CEF-TC-2020–1 Digitális készségek 2020 EU-IA-0068) társfinanszírozta.