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Vorlesung: Bayesian Networks - Details
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Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung: Bayesian Networks
Veranstaltungsnummer INF-0088
Semester SS 2019
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 20
Heimat-Einrichtung Multimedia und maschinelles Sehen
Veranstaltungstyp Vorlesung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Dienstag, 23.04.2019 14:00 - 15:30, Ort: (2045-N)
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch

Räume und Zeiten

(2045-N)
Dienstag: 14:00 - 15:30, wöchentlich (11x)

Kommentar/Beschreibung

Probability theory is a powerful tool for inferring the value of missing variables given a set of other variables. As the number of variables in a system increases, the joint probability distribution over these variables becomes overwhelmingly large. In this lecture we examine the implications of factoring one large joint probability distribution into a set of smaller conditional distributions by exploiting independencies between variables and study suitable algorithms for inference.

For additional information, see:
http://www.multimedia-computing.de/wiki/SS_19_Bayesian_Networks