Mô tả
Bất định, truyền truyền bất định, suy luận Bayes, hợp nhất cảm biến, chuỗi thời gian, quá trình Gaussian, tích hợp kiến thức khoa học/người dùng vào học máy, mạng nơ-ron cho phương trình vi phân, học sâu xác suất, ra quyết định tuần tự. Các nghiên cứu điển hình sẽ lấy từ nhiều lĩnh vực bao gồm y sinh, phương tiện tự hành, cảm biến và xử lý tín hiệu.
Văn bản tham chiếu bằng ngôn ngữ gốc
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.
Nguồn và tham khảo
Ngày và nguồn được giữ lại để giúp bạn kiểm tra thông tin. Các bản dịch được cung cấp để dễ đọc; nguồn chính thức là tham chiếu cho các điều kiện và yêu cầu.
Nguồn tham khảo : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/