Descripción
Incertidumbre, propagación de la incertidumbre, inferencia bayesiana, fusión de sensores, series temporales, procesos gaussianos, integración de conocimiento científico/usuario en aprendizaje automático, redes neuronales para ecuaciones diferenciales, aprendizaje profundo probabilístico, toma de decisiones secuencial. Los estudios de caso se extraerán de varios campos incluyendo biomédica, vehículos autónomos, sensores y procesamiento de señales.
Texto de referencia en su idioma de origen
Uncertainty, uncertainty propagation, Bayesian inference, sensor fusion, time series, Gaussian processes, integrating scientific/user knowledge into machine learning, neural networks for differential equations, probabilistic deep learning, sequential decision making. Case studies will be drawn from various fields including biomedical, autonomous vehicles, sensors, and signal processing.
Fuentes y referencias
Se conservan las fechas y las fuentes para ayudarle a verificar la información. Las traducciones se proponen para facilitar la lectura; la fuente oficial es la referencia para las condiciones y los requisitos.
Referencia de la fuente : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/