贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点。

在这次研讨会上，我们将罗列大量实例，来说明不同领域的科学家（不仅仅是计算机领域）是如何把贝叶斯网络作为一种有效的人工智能实践形式来探索各种复杂的问题的。

我们将揭示贝叶斯网络背后非常简单的原理，同时向大家演示，如何在贝叶斯实验室软件平台上利用贝叶斯网络来完成各种研究和分析任务。

随着贝叶斯实验室7的问世，我们现在可以利用VR技术来让贝叶斯网络在三维空间里可视化。这种方法将帮助我们探索极其庞大和复杂的网络。这在过去的技术条件下几乎是不可能实现的。

与会者们可以在研讨会上用Oculus Rift来感受一下贝叶斯实验室的VR功能。

当然，讲到人工智能，我们自然不得不提到另一个关键词——大数据。我们将向大家展示，贝叶斯网络可以将人工智能应用于那些我们极度缺乏甚至是没有数据的问题中。

我们欢迎所有相关领域及对贝叶斯网络感兴趣的朋友参加。

研讨会主要内容：

1、分析模型：为什么我们要建造模型？是为了说明还是为了预测？

2、贝叶斯网络能作为统一框架的实例证明。

3、贝叶斯实验室软件平台——人工智能的实践

4、专业知识建模以及不确定性推论

5、高维网络可视化以及VR技术的应用研究

活动时间

当地时间2017年12月5日13:00—17:00

活动地点

University of Phoenix—Classroom 1342

203 N. LaSalle St

Chicago, IL 60601

United States

活动费用

免费

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活动编号

ZWHLSL010008

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