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Aulas Sobre Amostragem – Aprendizado de Máquina Probabilístico

·477 words
Teaching
Table of Contents

Disciplina de Aprendizado de Máquina Probabilística (MDCC UFC, Mestrado e Doutorado em Computação da Universidade Federal do Ceará) #

📅 Datas: 30 de janeiro de 2025 e 4 de fevereiro de 2025
👨‍🏫 Professor anfitrião: César Lincoln Cavalcante Mattos (UFC)
📍 Disciplina: Aprendizado de Máquina Probabilístico
🖥️ Tema: Introdução a Métodos de Amostragem para Inferência Bayesiana

📌 Aula 1 - Fundamentos da Inferência Bayesiana e Métodos de Amostragem #

📅 Data: 30 de janeiro de 2025
🎯 Tópicos abordados:

  1. Fundamentos da Inferência Bayesiana:
    • Modelagem probabilística e atualização de crenças
    • Exemplos de modelos conjugados: Poisson-Gamma, Normal-Gamma
  2. Amostragem para Inferência Não Conjugada:
    • Introdução aos métodos de Monte Carlo (MCMC, Hamiltonian Monte Carlo)
    • Métodos aproximados: Amostragem por Rejeição e Importância
  3. Aplicações Práticas:
    • Regressão Bayesiana e Regressão Logística Bayesiana
    • Fatoração Matricial Probabilística
    • Variational Autoencoders (VAEs)
  4. Exemplos Computacionais (com notebooks interativos no Google Colab)

🔗 Materiais:

📌 Aula 2 - Algoritmos Avançados de Amostragem para Inferência Bayesiana #

📅 Data: 4 de fevereiro de 2025
🎯 Tópicos abordados:

  1. Cadeias de Markov e Algoritmos de MCMC:
    • Introdução a Cadeias de Markov
    • Algoritmos Metropolis-Hastings, Gibbs Sampling e Hamiltonian Monte Carlo
  2. Métodos Avançados:
    • Langevin Dynamics e Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm (MALA)
    • Sequential Monte Carlo (Filtros de Partículas)
    • Busca e amostragem em espaços discretos e não euclidianos
  3. Aplicações em Modelos Probabilísticos:
    • Redes Neurais Bayesianas e Inferência Variacional
    • Uso de Hamiltonian Monte Carlo para inferência eficiente
  4. Exemplos Computacionais (com notebooks interativos no Google Colab)

🔗 Materiais:

🎓 Invited Lectures – Probabilistic Machine Learning (Federal University of Ceará) #

📅 Dates: January 30, 2025, and February 4, 2025
👨‍🏫 Host Professor: César Lincoln Cavalcante Mattos (Federal University of Ceará)
📍 Course: Probabilistic Machine Learning
🖥️ Topic: Introduction to Sampling Methods for Bayesian Inference

📌 Lecture 1 - Foundations of Bayesian Inference and Sampling Methods #

📅 Date: January 30, 2025 🎯 Topics Covered:

  1. Foundations of Bayesian Inference:
    • Probabilistic modeling and belief updating
    • Examples of conjugate models: Poisson-Gamma, Normal-Gamma
  2. Sampling for Non-Conjugate Inference:
    • Introduction to Monte Carlo methods (MCMC, Hamiltonian Monte Carlo)
    • Approximate methods: Rejection and Importance Sampling
  3. Practical Applications:
    • Bayesian Regression and Logistic Regression
    • Probabilistic Matrix Factorization
    • Variational Autoencoders (VAEs)
  4. Hands-on Examples (with interactive Google Colab notebooks)

🔗 Materials:

📌 Lecture 2 - Advanced Sampling Algorithms for Bayesian Inference #

📅 Date: February 4, 2025
🎯 Topics Covered:

  1. Markov Chains and MCMC Algorithms:
    • Introduction to Markov Chains
    • Metropolis-Hastings, Gibbs Sampling, and Hamiltonian Monte Carlo
  2. Advanced Methods:
    • Langevin Dynamics and Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm (MALA)
    • Sequential Monte Carlo (Particle Filters)
    • Sampling in Discrete and Non-Euclidean Spaces
  3. Applications in Probabilistic Models:
    • Bayesian Neural Networks and Variational Inference
    • Hamiltonian Monte Carlo for Efficient Inference
  4. Hands-on Examples (with interactive Google Colab notebooks)

🔗 Materials: