Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Bayesian networks

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-1M11BN
Kod Erasmus / ISCED: 11.204 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0542) Statystyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Bayesian networks
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty monograficzne dla matematyki 2 stopnia
Przedmioty obieralne na studiach drugiego stopnia na kierunku bioinformatyka
Strona przedmiotu: http://www.mimuw.edu.pl/~noble/courses/BayesianNetworks
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Kierunek podstawowy MISMaP:

informatyka
matematyka

Rodzaj przedmiotu:

monograficzne

Skrócony opis:

This course studies graphical models, a subject that is an interaction between probability theory and graph theory. The topic provides a natural tool for dealing with a large class of problems containing uncertainty and complexity. These features occur throughout applied mathematics and engineering and therefore the material treated has diverse applications in the engineering sciences.

Pełny opis:

Course Content

Conditional independence, graphs and d- separation, Bayesian

networks

Markov equivalence for graph structures, the essential graph.

Causality and Intervention Calculus

Evidence: hard evidence, soft evidence, virtual evidence,

Jeffrey’s rule and Pearl’s method of Virtual Evidence.

Parametrising the network and sensitivity to parameter changes.

Model building and using computer software.

Decomposable graphs, junction trees and probility updating.

Factor graphs and the sum product algorithm

Bayesian inference, multinomial sampling and the Dirichlet integral.

Learning the conditional probability potentials for a given graph

structure.

Learning the graph structure.

Efekty uczenia się:

By the end of the course, the student should:

1) understand the concept of factorising a distribution along a directed acyclic graph and what d-separation properties in the graph indicate about conditional independence.

2) understand the use of a directed acyclic graph to describe a causal network and the basics of Pearl's intervention calculus, how

interventions may be expressed in terms of sugery on the graph and how to compute conditional probabilities when the conditioning is by intervention.

3) understand how to produce a junction tree from a directed acyclic graph and use it to update a probability distribution when evidence is inserted (the Aalborg algorithm).

4) understand the principles of the Bayesian update for the conditional probabilities for a network with given graph structure, given complete instantiations, incomplete instantiations and fading.

5) understand the principles of constraint based and of search and score structure learning techniques, with particular emphasis on learning the essential graph. For constraint based techniques, the Recursive Autonomy Identification algorithm will be considered in detail, while for search and score, the principles of Monte carlo search techniques will be considered.

Metody i kryteria oceniania:

Assessment will be based on tutorial work and seminars based on the recent literature.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)