Pri predmetu bodo predstavljena in obdelana izbrana poglavja z naslednjih področij:
mehanizmi sklepanja in obravnavanje negotovosti,
strojno učenje (napredne metode uvrščanja in razvrščanja, učenje v dinamičnih sistemih, učenje v slabo strukturiranih domenah, učenje iz časovno in prostorsko opredeljenih podatkov),
odkrivanje znanj iz podatkov in vizualizacija podatkov in modelov,
ansambelske metode v podatkovni analitiki
razumljivi modeli v strojnem učenju: mehka pravila, zanimive podskupine, asociacijska pravila in razlaga odločitvenih modelov
procesiranje naravnega jezika in rudarjenje besedil
zlivanje podatkov
metode matrične faktorizacije v podatkovnem rudarjenju
učenje iz podatkovnih tokov
ocenjevanje zanesljivosti predikcij
biološko motivirane arhitekture sistemov umetne inteligence, aplikacije umetne inteligence (npr. biomedicina, biometrija, ekologija, poslovne aplikacije, …)
napredni modeli za interpretacijo slikovnih podatkov optimizacijske metode za inferenco v računalniškem vidu.
