Stockholms universitet logo, länk till startsida
Go to this page on our english site

Bayesiansk inlärning

För dig som är antagen VT2023

Grattis! Du har blivit antagen till den utbildning du sökt på Stockholms universitet och vi hoppas att du kommer att trivas med dina studier hos oss.

På den här sidan listar vi vad du behöver göra och känna till innan du börjar dina studier.

Följ de instruktioner du fått för att acceptera din plats. 

Mer information på antagning.se

 

Checklista för antagna studenter

  1. Aktivera ditt SU-konto

    Första steget för att kunna registrera dig och få tillgång till universitetets alla IT-tjänster.

  2. Registrera dig på din institution

    Registrering kan ske på olika sätt. Läs noga informationen från din institution nedan.

  3. Ta del av institutionens information

    På den här sidan hittar du det du behöver veta inför starten på din kurs eller ditt program.

Notera

Din plats kan tas tillbaka om du inte registrerar dig och deltar vid eventuellt upprop enligt anvisningarna från institutionen.

Information från institutionen - kurser

Blivande student vid Statistiska institutionen? Här har vi samlat information till dig som sökt kurser hos oss.

All information inför terminsstart hittar du här:

Ny student vid Statistiska institutionen

 

Välkomstaktiviteter

Vid terminsstart arrangeras ett antal välkomstaktiviteter för dig som är ny student. En av dessa är Välkomstdagen på Campus Frescati som bjuder på ett seminarium med viktig information och praktiska tips inför din studietid. Välkomstdagen arrangeras för alla nya studenter, oavsett ämne, kurs eller program. För dig som är ny student vid Institutionen för data- och systemvetenskap, DSV, arrangeras en motsvarade välkomstdag på Campus Kista. 

Information som rör din utbildning får du via din kurs-/programgivande institution.

su.se/valkomstaktiviteter


Hitta hit

Stockholms universitet sträcker sig över en stor yta. Läs om vilka campus som finns och var du hittar din institution, alla undervisningslokaler, lunchställen, bibliotek, läsplatser, mm.

Hitta på campus


Läs mer

Ny student

Under utbildningen

Studenthandboken

Kårer och föreningar

Kursen ger en introduktion till Bayesiansk inlärning, prediktion och beslutsfattande med fokus på moderna tillämpningar i statistik och maskininlärning. De huvudsakliga idéerna bakom Bayesiansk inferens presenteras först i ett antal enklare modeller, för att sedan gradvist övergå till analys av mer komplexa modeller med hjälp av moderna simulerings- och approximationsmetoder.

Bayesiansk inferens använder Bayes teorem för att kombinera datainformation med andra kunskapskällor i en probabilistisk ansats. Denna s k aprioriinformation kan bestå av expertkunskap, tidigare studier eller andra datakällor, men även mer subjektiv information om graden av mjukhet i relationen mellan prediktorvaribler och en målvariabel i en flexibel prediktionsmodell. En bayesiansk ansats ger en kvantifiering av osäkerhet som kan användas för beslutfattande under osäkerhet.

Kursen innehåller flera matematiska övningstillfällen och datorlaborationer för att lära ut tillämpning av bayesianska metoder för: regression, klassifikation, regularisering, prediktion, optimala beslut, variabel- och modellval. Simuleringsmetoder som Markov chain Monte Carlo och Hamiltonian Monte Carlo är en viktig del av kursen; optimeringsbaserade approximationsmetoder som variational inference tas också upp.

Inom kort kommer mer information om utbildningen att finnas på den här sidan. Fram till dess finns informationen på ansvarig institutions egen webbplats.
  • Kursupplägg

    Kursen läses på heltid, dagtid.

    Undervisning

    Undervisningen består av föreläsningar och övningar.

    Examinator

    Lärare på kursen vårterminen 2022

    Kursansvarig

    Mattias Villani

    Du hittar Mattias mottagningstider i länken ovan. Det går bra att mejla Mattias och komma överens om en tid, om du vill träffas utanför mottagningstiden.

    Övningslärare

    Oscar Oelrich

  • Schema

    Schema finns tillgängligt senast en månad före kursstart. Vi rekommenderar inte utskrift av scheman då vissa ändringar kan ske. Vid kursstart meddelar utbildningsansvarig institution var du hittar ditt schema under utbildningen.
  • Kurslitteratur

    Observera att kurslitteraturen kan ändras fram till två månader före kursstart.
  • Kontakt

    Lärare på kursen vårterminen 2022

    Kursansvarig

    Mattias Villani

    Du hittar Mattias mottagningstider i länken ovan. Det går bra att mejla Mattias och komma överens om en tid, om du vill träffas utanför mottagningstiden.

    Övningslärare

    Oscar Oelrich