Modelos Gráficos Probabilísticos: Fundamentos y Computación

Comprender cómo interactúan las diferentes variables en sistemas complejos es una habilidad crítica en la ciencia de datos moderna y la inteligencia artificial. Este curso basado en texto te introduce a los principios centrales de los modelos gráficos probabilísticos, combinando la teoría de la probabilidad con la teoría de grafos para resolver la incertidumbre del mundo real. Pasarás de comprender la probabilidad básica a construir, analizar y ejecutar inferencias sobre estructuras gráficas complejas. A través de explicaciones escritas claras, recorridos de código prácticos y ejercicios estructurados, ganarás la confianza para representar distribuciones de probabilidad conjuntas de manera eficiente y hacer predicciones basadas en datos. Lo que aprenderás: 1. Comprender los conceptos fundamentales de probabilidad conjunta, independencia condicional y teoría de grafos. 2. Construir redes bayesianas para representar relaciones causales dirigidas. 3. Construir campos aleatorios de Markov para representaciones gráficas no dirigidas. 4. Aplicar algoritmos de inferencia exactos y aproximados para consultar tus modelos para predicciones. 5. Implementar modelos probabilísticos utilizando bibliotecas modernas de Python como pgmpy. 6. Practicar la toma de decisiones estructurada bajo incertidumbre. El curso comienza con definiciones esenciales de probabilidad y terminología de grafos antes de pasar al diseño estructural y las técnicas de inferencia computacional. Leerás desgloses conceptuales detallados y analizarás implementaciones de código paso a paso que dan vida a estos modelos matemáticos. Este curso está diseñado para principiantes en análisis de datos, informática o estadística que desean comprender modelos de probabilidad estructurados. No se requiere un conocimiento matemático avanzado, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza a explorar el poder de los modelos gráficos para dar sentido a sistemas complejos hoy mismo.