UCL-Comp0187概率建模课程提供了对概率建模的全面介绍。从概率理论和贝叶斯推理的概览开始，逐步深入到近似贝叶斯推论的先进技术（如变分推断、期望传播、采样等），最终涵盖了贝叶斯机器学习模型，如高斯过程等。这些核心原理和算法将与示例应用程序一起展示。
- 提供对概率模型及其应用的基本面的理解。
- 帮助机器学习和人工智能从业人员了解机器学习管道中不确定性量化和管理的重要性。
- 培养学生成为跨学科研究小组/组织和机构中有效团队参与者，利用这种建模方法。
成功完成本课程后，学生将能够：
- 理解概率理论和贝叶斯推论的基本原理。
- 在训练和建模概率模型时，实施和运用关键概念、问题和实践。
- 使用贝叶斯机器学习算法解决跨越不同应用领域和核心学习任务的数据挑战。
- 运用所学技术解决现实世界中的挑战，并展示其技能。
本课程通常涵盖以下主题：
- 概率理论基础知识和贝叶斯建模学习及其应用。
- 概率建模，如图形模型、潜在变量模型、隐藏的马尔可夫模型等。
- 常规推断方法。
- 贝叶斯推断，如变分推理、期望传播、采样等。
- 贝叶斯机器学习，如贝叶斯线性回归、高斯过程等。
为了有资格选择此模块作为可选或选修课，学生必须在计划和年度的学习年份中注册，并具备一定的统计、微积分、线性代数和计算机科学基础。此外，学生需要具备良好的MATLAB或OCTAVE能力，或愿意在课程中学习这些技能。建议学生在课程开始之前彻底查看数学方面的Cribsheet。
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