Multimodaalinen datafuusio (AVOIN YO)

Opintojakso tarjoaa kattavan johdannon monianturisen ja multimodaalisen datafuusion käsitteisiin ja ideoihin. Erityisesti keskitytään kuvaamaan yleinen tilastollinen viitekehys multimodaalisen datan prosessointiin. Tämän viitekehyksen avulla käsitellään datan yhteiset esitysmuodot ja datan kohdistus, Bayesiläinen päättely ja parametrien estimointi, sekventiaalinen Bayesiläinen päättely, koneoppimisen ja hahmontunnistuksen tekniikoita datafuusioon sekä erityisiä malleja ja algoritmeja jokaisesta edellämainituista kategorioista. Lisäksi esitellään todellisia käytännön esimerkkejä ja erilaisia sovelluksia, jotka hyötyvät datafuusiosta.

Kurssi käsittelee seuraavia aiheita:
1. Johdanto
2. Anturit ja arkkitehtuurit
3. Yleiset esitysmuodot
4. Datan kohdistus
5. Bayesiläinen päättely ja parametrien estimointi
6. Sekventiaalinen Bayesiläinen päättely
7. Bayesiläinen päätösteoria ja usean mallin koneoppiminen
8. Viimeisimpiä edistyksiä ja sovelluksia