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9.916-A 2003春季課程:人類認知對機率與因果的評估(Probability and Causality in Human Cognition, Spring 2003)


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審定:無
翻譯:林菡(簡介並寄信)
編輯:侯嘉玨(簡介並寄信)


Representation of a causal model.
人們的區域理論調和了觀察到的統計學現象和用以解釋統計結果的因果模型。因果模型能夠在已觀察到其它變量的情況下判斷某一變量的機率。(圖片由Joshua Tenenbaum教授製作。)
People’s domain theories mediate between observed statistics and causal models generated to account for the statistics. Causal models can be used to judge the probability of a variable, given that other variables have been observed. (Image by Prof. Joshua Tenenbaum.)

課程重點

機率理論涵蓋了人類認知中的許多重要特徵,包括感知、推理、信念改變和學習方面。在人們開始編製機率法則之前,信念程度的表達很早就已經在語言中使用了。本課程探索關於機率法則形成的歷史和爭論,機率理論如何運用於具體的認知過程,它與人類對因果的理解有著怎樣的關係,以及新的關於因果模型計算方法怎樣為理解人類的機率推理過程提供架構。

Probability theory captures a number of essential characteristics of human cognition, including aspects of perception, reasoning, belief revision, and learning. Expressions of degree of belief were used in language long before people began codifying the laws of probability theory. This course explores the history and debates over codifying the laws of probability, how probability theory applies to specific cognitive processes, how it relates to the human understanding of causality, and how new computational approaches to causal modeling provide a framework for understanding human probabilistic reasoning.

課程描述

介紹機率理論的運用,以掌握認知過程的各方面。重點介紹機率理論的歷史,以及機率理論和因果推理的計算方法。本課程適合認知科學、人工智慧和相關專業的高年級本科生或研究生。

An introduction to the use of probability theory to capture aspects of cognitive processes. Emphasizes history of probability theory and computational approaches to probabilistic and causal inference. This class is suitable for advanced undergraduates or graduate students specializing in cognitive science, artificial intelligence, and related fields.

必備先修︰認知科學中的一門課程,以及機率論或統計學中的一門課程。

Prerequisites: A course in cognitive science, and a course in probability or statistics.

師資
講師:
Joshua Tenenbaum 教授
上課時數
教師授課:
每週1節
每節2小時
程度
大學部 / 研究所
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原文聲明

 
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