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Diversité scientifique et technologique
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Bayesian methods for data image analysis - WPMTBMD7

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  • Volumes horaires

    • CM : 12.0
    • TD : 6.0
    Crédits ECTS : 2.0

Objectifs

Introduire les principales notions d'inférence Bayesienne.
Developper des applications dans les domaines du traitement des images et des signaux.

Contact Olivier MICHEL, Hacheme AYASSO, Florent CHATELAIN

Contenu

  • Introduction
  • Estimateurs bayésiens
  • Choix de l’apriori
  • Inférence bayésienne approchée
    • Méthodes d’approximation déterministes
    • Méthodes d’approximation stochastiques
  • Étude de cas: inférence bayésienne pour la reconnaissance de la parole


Prérequis

Cours de bases sur la théorie de l'estimation et de la détection.

Contrôles des connaissances

Semestre 9 - L'examen existe uniquement en anglais 

Devoir Surveillé



DS 100%

Informations complémentaires

Semestre 9 - Le cours est donné uniquement en anglais EN

Cursus ingénieur->Master TSI SIGMA->Semestre 9
Cursus ingénieur->Double-Diplômes Ingénieur/Master->Semestre 9
Cursus ingénieur->Masters->Semestre 9
Cursus ingénieur->SICOM->Semestre 9

Bibliographie

[1] Robert, C. (2007). The Bayesian choice: from decision-theoretic foundations to computational implementation. Springer Science & Business Media.
[2] Šmídl, V., & Quinn, A. (2006). The variational Bayes method in signal processing. Springer Science & Business Media.
[3] Gilks, W. R. (2005). Markov chain monte carlo. John Wiley & Sons, Ltd.
[4] Hjort, N. L., Holmes, C., Müller, P., & Walker, S. G. (Eds.). (2010). Bayesian nonparametrics (Vol. 28). Cambridge University Press.

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mise à jour le 9 janvier 2017

Grenoble INP Institut d'ingénierie Univ. Grenoble Alpes