ANALYSES OF ENVIRONMENTAL DATA 1

The course is broken down into: Basic Bayesian concepts Selecting priors, deriving some equations Bayesian inference, Parametric model estimation Sampling based methods Sequential inference (Kalman filters, particle filters) Approximate inference, variational inference Model selection (missing data) Bayesian deep neural networks

Kursen ger en introduktion till ämnet arbetsvetenskap. Arbetsvetenskap är ett samlat begrepp för de kunskaper som behövs för att anpassa tekniken, miljön och arbetet till människans biologiska, fysiologiska, psykologiska, sociala och kulturella förutsättningar. 

Hästen äter foder som produceras i lantbruket, utnyttjar beten, har behov på inhysning och skötsel som ofta liknar våra övriga lantbruksdjur, dessutom kan hästens gödsel återföras till åkern. På lantbruken och på landsbygden finns stora möjligheter att tillgodose de olika behov som ställs av hästen. I många fall kan ett vanligt lantbruk ställas om till hästgård där det finns stallplatser och träningsanläggningar eller stuteriverksamhet. Hästhållning i större skala ställer krav på bra djurhantering, utrymme för verkning och skoning och veterinärundersökningar samt ofta specifika anpassningar för besök av kunder.

The course will give insights in fundamental concepts of machine learning and actionable forecasting using predictive analytics. It will cover the key concepts to extract useful information and knowledge from big data sets for analytical modeling

The rapid development of digital technologies and advances in communications have led to gigantic amounts of data with complex structures called ‘Big data’ being produced every day at exponential growth. The aim of this course is to give the student insights in fundamental concepts of machine learning with big data as well as recent research trends in the domain. The student will learn about problems and industrial challenges through domain-based case studies. Furthermore, the student will learn to use tools to develop systems using machine-learning algorithms in big data.

This course will teach you how to build convolutional neural networks. You will learn to design intelligent systems using deep learning for classification, annotation, and object recognition.