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UCL - Comp0171 贝叶斯深度学习考试&作业&论文辅导

课程简介：

该课程旨在介绍贝叶斯的深度学习方法，这是目前非常活跃的研究领域。

课程目标：

通过本课程，学生将熟悉贝叶斯的深度学习方法，并了解其在不确定性量化等方面的应用。

课程学习成果：

1. 理解贝叶斯方法深入学习的好处和困难。

2. 能够为贝叶斯神经网络实施多种不同的方法进行分类和回归，并理解方法之间的权衡。

3. 识别预测模型中与不确定性量化有关的关键概念。

4. 实施使用深度学习进行生成建模和无监督学习的方法。

5. 确定深度学习与概率建模之间的基本联系。

课程学习内容：

本课程涵盖贝叶斯深度学习方法的理论和应用，重点关注不确定性在深度学习模型中的作用。

课程所需条件：

1. 必须有资格选择此课程作为可选或选修课，并在计划和年度学习年度中注册该课程。

2. 对线性代数、多变量计算和概率理论有深刻的了解。

3. 至少完成过一个介绍性的机器学习课程，例如监督学习（Comp0078）或机器学习介绍（Comp0088）（或同时入学此类课程）。

如需了解有关UCL-贝叶斯深度学习课程辅导以及其他英国课程辅导的详细信息，请随时咨询DR.D留学生辅导机构。

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