O objetivo do curso é ensinar os fundamentos teóricos e práticos para pesquisa e implementação de sistemas inteligentes baseados em modelos probabilísticos gráficos. É dividido em três partes: (i) representação de conhecimento (redes bayesianas, modelos não direcionados, circuitos, modelos temporais e relacionais), (ii) técnicas exatas e aproximadas para raciocínio probabilístico e (iii) aprendizado de modelos.
- Docente: Denis Deratani Maua