Robert Jenssen; Kunstig intelligens og maskinlæring - på full fart inn i helsevesenet 2021. Lecture

Robert Jenssen; Industrial and basic deep learning research for computer vision with limited labels 2021. Lecture

Robert Jenssen; Hvordan kan kunstig intelligens være en del av fremtidens helsetjeneste? 2021. Lecture

Robert Jenssen; Inger Solheim; Visual Intelligence SFI Overview 2021. Lecture

Robert Jenssen; Visual Intelligence – UiT - AI innen helse - omstilling og industrielt løft (FoU) 2020. Lecture

Cristina Soguero-Ruiz; Stein Olav Skrøvseth; Knut Magne Augestad; Robert Jenssen; Bootstrap resampling feature selection and Support Vector Machine for early detection of Anastomosis Leakage 2014. Lecture

Robert Jenssen; Machine Learning for Data Analysis @ UiT 2012. Lecture

Robert Jenssen; Machine Learning @ UiT 2011. Lecture

Robert Jenssen; "Intelligente" læringssystemer: Fra leken Furby til spamfiltre til miljø 2010. Lecture

Robert Jenssen; Maskinlæring for Dataanalyse: Eksempler på anvendelser, "close-up" på spamfilter og Google PageRank 2008. Lecture

Robert Jenssen; Maskinlæring for Dataanalyse: Eksempler på anvendelser, "close-up" på spamfilter og Google PageRank 2008. Lecture

Stian Normann Anfinsen; Robert Jenssen; Presentasjon av Institutt for fysikk, Forskningstorget 2005 2005. Lecture

Robert Jenssen; Jose Principe; Torbjørn Eltoft; Towards a Unification of Information Theoretic Learning and Kernel Methods 2004. Lecture

Jose Principe; Robert Jenssen; Multivariate Density Estimation with Optimal Marginal Parzen Density Estimation and Gaussianization 2004. Lecture

Robert Jenssen; Fysikk som Rocker: Multikonsert og hjernesignaler 2004. Lecture

Robert Jenssen; Fysikk som Rocker: Multikonsert og hjernesignaler 2004. Lecture

Robert Jenssen; Torbjørn Eltoft; Jose Principe; Information Theoretic Clustering: A Unifying Review of Three Recent Algorithms 2004. Lecture

Robert Jenssen; Torbjørn Eltoft; Jose Principe; Information Theoretic Spectral Clustering 2004. Lecture

Robert Jenssen; Fysikk som Rocker 2003. Lecture

Robert Jenssen; Fysikk som Rocker 2003. Lecture

Robert Jenssen; Taleseparering, CD-spiller og multikonsert 2002. Lecture

Robert Jenssen; Taleseparering 2002. Lecture

Robert Jenssen; Institutt for Fysikk - Presentasjon til Ungdomskoleelever 2002. Lecture

Robert Jenssen; CD-spilleren og Multikonsert 2002. Lecture

Robert Jenssen; CD-spilleren og Multikonsert 2002. Lecture

Robert Jenssen; CD-spilleren og Multikonsert 2002. Lecture

Robert Jenssen; CD-spillerens virkemåte 2001. Lecture

Robert Jenssen; CD-spillerens virkemåte 2001. Lecture

Trenton Wade Schulz; The MECS project and making robots move with animation techniques 2018. Lecture

Jim Tørresen; Trenton Wade Schulz; Weria Khaksar; Md Zia Uddin; Vegard Dønnem Søyseth; Presentasjon av MECS prosjektet på Kampen Omsorg 2018. Lecture

Diana Saplacan; Trenton Wade Schulz; Vegard Dønnem Søyseth; Magnus Søyland; Jim Tørresen; MECS presentasjon 2017. Lecture

Diana Saplacan; Trenton Wade Schulz; Jo Herstad; MECS Status Report - An explorative instrumental study about having a vacuum cleaner robot in home – learnings more about a safety alarm robot for the elderly 2017. Lecture

Trenton Wade Schulz; A Literature Review of Animation in Robot Motion 2017. Lecture

Trenton Wade Schulz; My PhD & the MECS project 2017. Lecture

Pierre Lison; Social Robotics , 2012. Lecture

Pierre Lison; Lenny, en robot som lærer å snakke , 2012. Lecture

Pierre Lison; Lenny, en robot som lærer å snakke , 2012. Lecture

Geir Olve Storvik; Maskinlæring versus statistisk modellering 2025. Lecture

Geir Olve Storvik; Neural networks vs generalized linear models 2020. Lecture

Geir Olve Storvik; "Preliminaries for Deep Neural Networks: Recapture of Linear Algebra, Gradient Descents and Generalized Linear Models" 2020. Lecture

Geir Olve Storvik; On the use of Bayesian methods in machine learning 2019. Lecture

Geir Olve Storvik; Bayesian approaches to neural networks 2019. Lecture

Geir Olve Storvik; Flexible Bayesian Nonlinear Model Configuration 2019. Lecture

Geir Olve Storvik; Education in Statistics and Data Science at the University of Oslo 2019. Lecture

Geir Olve Storvik; Bayesian approaches to neural networks 2019. Lecture

Geir Olve Storvik; Statistical analysis for Time series 2018. Lecture

Geir Olve Storvik; Preliminaries for Deep Neural Networks: Recapture of Linear Algebra, Gradient Descents and Generalized Linear Models 2018. Lecture

Aliaksandr Hubin; Geir Olve Storvik; Florian Frommlet; Deep Bayesian regression models 2018. Lecture

Aliaksandr Hubin; Geir Olve Storvik; Florian Frommlet; Deep Bayesian regression models 2018. Lecture

Aliaksandr Hubin; Geir Olve Storvik; Florian Frommlet; Deep non-linear regression models in a Bayesian framework 2017. Lecture