Kursen har inga tillfällen inplanerade just nu
- Sök andra utbildningar
- Kontakta oss om du har frågor: support@du.se.
Kursens mål
Efter avslutad kurs ska doktoranden kunna:
- Välja lämpliga statistiska modeller och metoder för dataanalys av praktiska pro-blem baserat på välgrundade argument, särskilt när den underliggande datagenererande mekanismen är okänd.
- Använda olika statistiska inlärningsalgoritmer (både övervakat och oövervakat lä-rande) på praktiska problem.
- Utvärdera och optimera inlärningsmodellernas och algoritmernas prestanda samt kommunicera modellens/algoritmens förväntade osäkerhet.
- Kombinera olika modeller för att uppnå högre prediktiv noggrannhet.
- Tillämpa neurala nätverk för problemlösning i reella fall.
- Göra jämförande analys, både teoretiskt och empiriskt, för att avgöra vilket neuralt nätverk som är bäst lämpat för ett visst problem.
- Designa olika typer av neurala nätverk, utvärdera deras prestanda och använda dem för att lösa komplexa problem.
- Använda deep learning för problemlösning i reella fall.