Multimodální data, stochastické modelování, odhad, predikce filtrace, řízení, metody klasifikace: k-means, hustotní, naive Bayes, rozhodovací stromy, support vector machine.

Cílem předmětu je naučit studenty analýze dynamických dat, tj. dat měřených na procesu, který se vyvíjí v čase. Důraz je kladen na metody klastrování a klasifikace. Teoretický výklad jednotlivých oblastí bude úzce spojen s praktickou realizací algoritmů na počítači.