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コース概要
導入
確率理論、モデル選択、意思決定、情報理論
確率分布
回帰と分類のための線形モデル
Neural Networks
カーネルメソッド
スパースカーネルマシン
グラフィカルモデル
混合モデルとEM
おおよその推論
サンプリング方法
連続潜在変数
シーケンシャルデータ
モデルの結合
要約と結論
要求
- 統計学を理解していること 。
- 多変量微積分および基本的な線形代数に精通していること 。
- 確率に関する何らかの経験 。
観客
- データアナリスト 博士課程の学生、研究者、実務家。
21 時間
お客様の声 (3)
It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
コース - Introduction to the use of neural networks
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
コース - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible