Probabilistic Graphical Models 3: Learning

• 我什么时候能够访问课程视频和作业？

  讲座和作业的访问权限取决于您的注册类型。如果您以旁听模式参加课程，则可以免费查看大多数课程资料。要访问评分作业并获得证书，您需要在旁听期间或之后购买证书体验。如果看不到旁听选项：

  • 课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用，也可以申请助学金。
  • 课程可能会改为提供'完整课程，没有证书'。通过此选项，您可以查看所有课程材料、提交所要求的作业，以及获得最终成绩。这也意味着您将无法购买证书体验。

• 我订阅此专项课程后会得到什么？

  您注册课程后，将有权访问专项课程中的所有课程，并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听课程。

• Is financial aid available?

  是的，Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤，包括毕业项目。了解更多。

• Learning Outcomes: By the end of this course, you will be able to

  Compute the sufficient statistics of a data set that are necessary for learning a PGM from data

  Implement both maximum likelihood and Bayesian parameter estimation for Bayesian networks

  Implement maximum likelihood and MAP parameter estimation for Markov networks

  Formulate a structure learning problem as a combinatorial optimization task over a space of network structure, and evaluate which scoring function is appropriate for a given situation

  Utilize PGM inference algorithms in ways that support more effective parameter estimation for PGMs

  Implement the Expectation Maximization (EM) algorithm for Bayesian networks

  Honors track learners will get hands-on experience in implementing both EM and structure learning for tree-structured networks, and apply them to real-world tasks

• 完成课程后，我会获得大学学分吗？

  此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。

還有其他問題嗎？請訪問 學生幫助中心。