COURSE DESCRIPTION
I den här kursen har vi valt att fokusera på innovation som process; hur gör man för att ta en idé till verklighet så att den kan skapa nytta?
Vi sätter dig själv i centrum, med dina egna idéer. Utifrån det försöker vi använda dina nyvunna kunskaper och erfarenheter för att förstå hur du som rådgivare kan stödja och stimulera innovationsutveckling inom de gröna näringarna.
Kursen består av sex webbmoduler samt en workshop där du får möjlighet att diskutera och pröva tillsammans med andra rådgivare.
I kursen igår även individuell coachning; vi diskuterar dina nyvunna kunskaper och relaterar dem till de erfarenheter du får när du börjar arbeta praktiskt med att stimulera och stödja verkliga innovationsprocesser i din vardag.
Detta är en uppdragsutbildning. Om du är intresserad av att gå kursen eller har andra frågor så är du välkommen att ta en kontakt via kurssidan på webben.
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.