Sylabus
Pojem pravděpodobnostní podmíněné nezávislosti (PN). Základní formální vlastnosti PN, pojem semi-grafoidu a (formální) struktury PN. Základní metoda konstrukce měr indukujících struktury PN. Informačně-teoretické nástroje pro studium struktur PN. Grafické metody popisu struktur PN: neorientované grafy (= Markovské sítě), acyklické orientované grafy (= Bayesovské sítě). Metoda lokálních výpočtů.
Možná doplňková temata: (Neexistence) konečné axiomatické charakterizace struktur PN. Učení grafických modelů z dat. Řetězcové grafy.
Anotace
Přednáška je pojata jako úvod do zmíněné problematiky a směřuje k metodám popisu struktur pravděpodobnostní podmíněné nezávislosti (PN) pomocí objektů diskrétní matematiky, zejména grafů, jejichž uzly odpovídají náhodným veličinám. Jelikož struktury PN se objevují jak v moderní statistice tak v umělé inteligenci (tzv. pravděpodobnostní expertní systémy) přednáška je vhodná jak pro studenty pravděpodobnosti a statistiky tak pro studenty informatiky.