Inferenza da Dati e Modelli: Una Fondazione nella Stima dello Stato

Come estraiamo intuizioni significative dalle osservazioni del mondo reale quando i nostri dati sono rumorosi e incompleti? Questo corso fornisce un'introduzione chiara e passo dopo passo ai principi fondamentali dell'inferenza dei dati, della stima dello stato e della modellazione matematica. Passerete dall'analisi dei dati grezzi alla costruzione, al test e al perfezionamento di modelli predittivi che riflettono le realtà fisiche e matematiche. In questo corso, potrai: 1. Comprendere i concetti fondamentali dell'inferenza statistica, delle distribuzioni di probabilità e della stima dei parametri. 2. Combinare dati osservativi con modelli matematici utilizzando la regressione lineare e non lineare. 3. Applicare metodi di stima dello stato e di assimilazione dei dati per tracciare sistemi dinamici nel tempo. 4. Analizzare l'incertezza del modello e quantificare l'affidabilità delle tue previsioni. 5. Esplorare approcci computazionali moderni ai problemi inversi e all'identificazione di sistemi. Partendo dalle definizioni essenziali e dalla teoria della probabilità, il corso ti guida attraverso la stima dello stato, i problemi inversi e i moderni flussi di lavoro di integrazione dati-modello. Questo corso è progettato per principianti in data science, ingegneria e scienze ambientali che desiderano comprendere come modelli e dati lavorano insieme, senza richiedere prerequisiti avanzati. Inizia oggi a padroneggiare l'arte dell'inferenza basata su modelli.