Multimodaalinen datafuusio (AVOIN YO)

Oletko kiinnostunut tekoälystä, koneoppimisesta ja datan käsittelystä? Haluatko laajentaa osaamistasi ja taitojasi yhdistää ja prosessoida tietoa monista eri lähteistä?

Tutustu Multimodaalinen datafuusio -kurssiin, joka perehdyttää sinut tiedon yhdistämisen taustateoriaan, periaatteisiin ja tekniikoihin useista sensoreista ja datalähteistä. Tämä kattava kurssi esittelee tilastollisen viitekehyksen ja syventyy datan esikäsittelyn, Bayes-päättelyn ja koneoppimisen menetelmiin datafuusiossa. Käytännönläheisten, monipuolisiin sovelluksiin perustuvien esimerkkien avulla opit hyödyntämään edistyneitä algoritmeja ja malleja monimutkaisten haasteiden ratkaisemiseksi.

Olitpa aloitteleva tutkija tai ammattilainen tekniikan, tekoälyn, koneoppimisen tai datatieteen alalla, tämä kurssi antaa sinulle työkalut hyödyntää datan yhdistämistä vaikuttavien ratkaisujen luomisessa.

Tarkemmin 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