(0) 課程名稱 :Class 08 Hidden Markov Model 隱馬可夫模型與機率圖模型
(1) 本次課程章節 :
Session 1: 機率圖模型簡介
Session 2: HMM隱馬可夫模型公式推導
Session 3: 動態規劃（Dynamic Programming）與維特比（Viterbi Algorithm） 演算法
相關介紹: https://zh.wikipedia.org/wiki/隐马尔可夫模型
(2) 課程簡介 :
本課程將重頭介紹機率圖模型，推導條件機率公式，以及介紹隱馬可夫模型。歡迎完全沒有基礎的朋友一起來練功!不必擔心數學不好會聽不懂跟不上，我們會盡量用直觀的方式讓大家能兼具理論和實作的訓練，歡迎大家來參加歐!
(3) 講師簡介 : 蔡尚宏
(4) 目標對象：有聽過機器學習但想要入門的年輕夥伴。
(5) 課程時間：2019年 8月31日 週六 下午01:30～4:30
(6) 課程地點：TAF空總創新基地社會創新實驗中心： (台北市大安區仁愛路三段55號) A03 教室
(7) 人數限制：25人(受限於本次場地，名額有限)
(8) 參與費用：免費，因為資源有限，尤其是平均20頁的講義,基於環保愛地球的心, 如果缺席並未告知，將記名取消再次參與的資格，謝謝。
(9) 攜帶物品 : 筆記本、筆 (練習推導公式用) 、筆電、Python 開發環境 (實驗用)。
(10) 為了品質與課程延續性，本次課程的授課講義仍舊是與前幾堂課的活動所撰寫與編排類似，建議前幾堂有參加過的夥伴，可以攜帶講義來做個對比歐!
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