설명
불확실성, 불확실성 전파, 베이지안 추론, 센서 융합, 시계열, 가우시안 프로세스, 과학적/사용자 지식을 기계학습에 통합하는 방법, 미분방정식을 위한 신경망, 확률적 딥러닝, 순차적 의사결정. 사례 연구는 생의학, 자율주행, 센서, 신호처리 등 다양한 분야에서 발췌된다.
원문 참조 텍스트
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.
출처 및 참고문헌
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출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/