课程链接: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models
作为一名对人工智能与机器学习感兴趣的学习者，我最近探索了一门非常精彩的Coursera课程——《概率图模型入门（Probabilistic Graphical Models 1: Representation）》。这门课程由斯坦福大学教授开设，深入介绍了概率图模型的基本原理、表示方法以及实际应用，内容丰富且结构清晰，非常适合希望系统学习这一领域的学生和专业人士。
课程主要分为几个部分：首先，介绍了概率图模型的基础概念，帮助学习者理解联合分布、随机变量之间的关系等核心内容。接着，详细讲解了贝叶斯网络（有向模型）及其结构与依赖关系，教授了如何将实际问题建模为贝叶斯网络，以及动态贝叶斯网络和Plate模型等模板模型。
此外，还涵盖了无向图模型——马尔可夫网络的表示和特性，比较了有向与无向模型的适用场景，帮助我理解了不同模型的优势与局限。在决策制定模块中，课程引入了影响图（Influence Diagram），展示了如何在不确定性中做出合理决策。
课程的最后部分还讲述了实际中的知识工程问题，强调了模型的实际应用和建模技巧。课程配有丰富的例子和实践建议，帮助我将理论知识应用到实际问题中。
我强烈推荐这门课程给对概率论、图模型、机器学习感兴趣的朋友们。无论你是学生、研究人员还是行业专家，掌握概率图模型都能极大提升你的数据分析和决策能力。课程内容系统、深入，讲解通俗易懂，是入门和提升的绝佳选择！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models