课程链接: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models
在现代人工智能和数据科学的快速发展中，概率图模型（PGMs）成为了连接统计学与计算机科学的重要桥梁。Coursera推出的《Probabilistic Graphical Models 1: Representation》课程，详细介绍了PGMs的基础知识、模型结构以及在实际中的应用，非常适合希望系统学习这一领域的学者和工程师。
课程内容丰富，从基础的贝叶斯网络到马尔可夫网络，再到决策模型的介绍，层层递进，帮助学习者逐步建立完整的知识体系。特别值得一提的是，课程中关于模板模型的讲解，让复杂的时间序列和多实体模型变得简单易懂。此外，课程还涵盖了实际建模技巧和效用函数的应用，为实际问题的解决提供了理论基础。
我个人体验非常好，课程讲解清晰，配合丰富的案例和习题，使得学习过程既系统又实际。无论你是数据科学初学者，还是希望提升建模能力的专业人士，这门课程都能带来巨大的帮助。
强烈推荐给对概率推断、机器学习、人工智能感兴趣的朋友们，开启你的PGMs学习之旅！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models