University of Toronto CSC412/2506

University of Toronto CSC412/2506：Probabilistic Machine Learning（2025 冬）

学习图模型、精确与近似推断、采样及生成建模。

TorontoCSC412

使用限制

讲义公开；作业在 Colab 运行，课堂录像需要多伦多大学账号。

已具备概率、线性代数与机器学习基础，想系统学习概率图模型、生成模型的学习者。

前置知识不足、需要作业批改或学分证书的人：公开旁听一般不含批改、考试和证书，部分视频也可能不公开。

建议先具备：概率、线性代数与机器学习（本站建议）。正式选课要求见原站 syllabus。

内容侧重: 按内容目录判断
练习与项目: 完成 A1–A4、每周 Tutorial 和公开 Practice midterm/final；A1–A3 入口为 Colab，先运行官方环境单元，再自行实现问题。先读当期作业入口并核对其 notebook/软件要求；不要在尚未确认作业载体时要求先登录 Colab。若具体 notebook 使用 Colab，再由学习者使用个人 Google 账号创建副本。Quercus 录像需要多伦多大学课程身份。
学习时长: 11 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
内容费用: 免费每周幻灯片与辅导课 PDF 公开免费，推荐阅读多有免费版；课堂录像需多伦多大学账号（Quercus）