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Machine Learning of Dynamic Processes and Time Series

Il corso dà una panoramica sulla connessione tra machine learning, sistemi dinamici e processi stocastici con interessanti applicazioni all analisi di serie storiche e previsioni: 1. Input/Output semi-infiniti a tempo discreto 2. Introduzione a sistemi dinamici e serie storiche. 3. Learning di attratori caotici e previsione di processi stocastici (ad esempio misure realizzate de covarianze).

Inizio: 26.11.2020

Durata: 2 Giorni (12 ore)

Sede: Pisa

N° Iscritti (min): 15 iscritti

N° Iscritti (max): 50 iscritti

Modalità di erogazione:  In aula, on line

Finanziamenti: 

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 Tecnologie Abilitanti:

Descrizione del corso:

Il corso dà una panoramica sulla connessione tra machine learning, sistemi dinamici e processi stocastici con interessanti applicazioni all analisi di serie storiche e previsioni:
1. Input/Output semi-infiniti a tempo discreto 
2. Introduzione a sistemi dinamici e serie storiche. 
3. Learning di attratori caotici e previsione di processi stocastici (ad esempio misure realizzate de covarianze).        

Azienda erogatrice: 

SCUOLA NORMALE SUPERIORE, Macronodo Artes4.0@SNS                     
https://www.sns.it/

Se sei interessato, CONTATTACI specificando nel form il nome del corso