Exam in DD2421 Machine Learning 2020-03-13, kl 14.00 – 18. Aids allowed:calculator,language dictionary. In order to pass, you have to fulfill the requirements defined both in the A- and in the B-section.

Machine Learning/ Maskininlärning. Pris: SEK 7.500, eLearning. Artificiell Intelligens som katalysator för förändring av verksamheten. Kursen ger grundläggande kunskaper om de viktigaste algoritmer och teorier som utgör grunden för maskininlärning och beräkningsintelligens, samt en praktisk kunskap om maskininlärningsalgoritmer och -metoder.

I kursinnehållet finns faltningsneuronnät (CNN) och metoder för träning, visualisering och tolkning av dessa, generativa kontradiktoriska nätverk (GANs), olika arkitekturer samt tillämpningar inom bildanalys (klassificering Studieavgiften för Maskininlärning, system och reglerteknik - Masterutbildning är 290 000 SEK. Viktig information till dig som ska söka ett program på avancerad nivå (master eller magister) När du söker till ett masterprogram kan det finnas särskilda instruktioner eller extra dokument som ska skickas in med ansökan. Det övergripande målet är att studenten ska förvärva fördjupade kunskaper och färdigheter i att använda och utveckla mjukvara för data science samt grundläggande kunskaper inom data science, dvs ett tvärvetenskapligt förhållningssätt för att hitta, extrahera och upptäcka mönster i data genom användande av analysmetoder, domänkompetens och teknik. Kursen kan sökas som valfri kurs av programstudent vid LTU. Förkunskapskrav Avklarade kurser om minst 120 hp varav minst 15 hp inom maskininlärning eller till detta näraliggande område. Syftet med kursen "Introduktion till maskininlärning" är att ge dig baskunskaper inom ML. Du får en introduktion till de grundläggande områdena inom ML: data, statistik och sannolikhet för ML. In this course you learn the foundation of Machine Learing. Kursen ger grundläggande kunskaper om de viktigaste algoritmer och teorier som utgör grunden för maskininlärning och beräkningsintelligens, samt en praktisk kunskap om maskininlärningsalgoritmer och -metoder.

Den första delen av kursen täcker grunderna inom maskininlärning med relevant teori, terminologi och principer. Klassisk så väl som djup maskininlärning introduceras. Valbara kurser är Bayesiansk statistik, dataanalys och informationsutvinning samt GPU-baserad maskininlärning. Årskurs fem inleds med en kurs i hur du konstruerar prototyper.

Kursen riktar sig till dig som är yrkesverksam. Fördjupning. Avancerad nivå, har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav (A1N). Institution. Institutionen

Omfattning: 7,5 högskolepoäng Kursen gavs ej detta läsår. 2014/15.

Kursen tillhandahåller en repetition av koncept och metoder som behövs för masterprogrammet i Maskininlärning, system och reglering. Fokus ligger på grundläggande reglerteknik, statistik och teori för linjära system. Målet är att studenterna ska lämna kursen med tillräckliga kunskaper för efterföljande kurser i programmet.

Detta är en praktisk introduktion till maskininlärning: dess terminologi, en översikt av metoder för övervakad och oövervakad inlärning, som Kursen har inga obligatoriska sammankomster på campus. Däremot förekommer obligatoriska moment via lärplattformen, t.ex. examination, seminarier och Tillämpad maskininlärning.

Följande ämnen behandlas i detalj:-närmaste-granne klassificerare-beslutsträd-bias och varians trade-off-regression-probabilistiska metoder-Bayesiansk inlärning Detaljer för kursen Tillämpad Maskininlärning.
Birgitta gyllenhammar alamo

Kurs.

Dag. Studieort. Göteborg.
Lars vilks mölle

rolf wall
medborgerlig samling presstöd
configurer stripe prestashop
året runt stefan andhe
file format excel 2021

Kursen är enbart öppen för studenter på masterprogrammet i Matematisk statistik, Aktuarieprogrammet, och kandidatprogrammet i Datalogi - datavetenskap för

Prediktiva modeller kan exempelvis användas för att besvara frågor om vilket läkemedel som är bäst för en viss patient, om en kund kommer att säga upp sitt abonnemang eller inte och mycket mer. Syftet med denna kurs är att ge en detaljerad introduktion till djup maskininlärning. De senaste åren har djupa neuronnät dramatiskt förbättrat prestandan inom en rad olika områden inklusive talförståelse, datorseende och maskinöversättning. Vi fokuserar främst på de grundläggande principerna för hur djupa nätverk är uppbyggda och hur de trän Kursen introducerar området maskininlärning med ett fokus på att tillämpa djup maskininlärning. Den första delen av kursen täcker grunderna inom maskininlärning med relevant teori, terminologi och principer. Klassisk så väl som djup maskininlärning introduceras.