説明
不確実性、不確実性の伝播、ベイズ推論、センサ融合、時系列、ガウス過程、科学的/ユーザ知識の機械学習への統合、微分方程式のためのニューラルネットワーク、確率的深層学習、逐次意思決定。事例研究は生物医療、自律走行車、センサー、信号処理などのさまざまな分野から採られる。
原語による参照テキスト
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.
出典と参照
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出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/