S'engager dans la modélisation de l'apprenant, en soulignant l'importance de comprendre les comportements des élèves pour améliorer les activités d'apprentissage.
Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.
Explore les codeurs automatiques variables, l'inférence bayésienne, les espaces latents axés sur l'attention et l'efficacité des transformateurs dans le traitement des langues.
Explore la sémantique musicale, discute des inférences déclenchées par différents éléments musicaux et propose un cadre pour comprendre le sens de la musique.
Se concentre sur l'inférence de la cinétique de réaction dans la combustion, couvrant l'inférence des règles, l'analyse de sensibilité et l'inférence bayésienne.
Explore les arbres de décision, les ensembles, le CLT, l'inférence, l'apprentissage automatique, les méthodes de diagnostic, l'augmentation et l'estimation de la variance.
Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
La série offre une formation à des experts en éducation numérique, couvrant le LMS, les salles de classe inversées, l'intégration de contenu et le lancement de cours en ligne.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
