Description
Incertitude, propagation de l'incertitude, inférence bayésienne, fusion de capteurs, séries temporelles, processus gaussiens, intégration des connaissances scientifiques/utilisateur dans l'apprentissage automatique, réseaux de neurones pour équations différentielles, apprentissage profond probabiliste, prise de décision séquentielle. Des études de cas seront tirées de divers domaines incluant biomédical, véhicules autonomes, capteurs et traitement du signal.
Texte de référence dans sa langue d’origine
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.
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/