DAT300 Anvendt maskinlæring II
English course information
Søk etter andre emner
Velg annet år
Viser emneinfo for studieåret 2021 - 2022.
Emneansvarlige: Oliver Tomic
Medvirkende: Kristian Hovde Liland
Studiepoeng: 10
Ansvarlig fakultet: Fakultet for realfag og teknologi
Frekvens: Årlig
Undervises på språk: EN
(NO=norsk, EN=Engelsk)
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Undervises i periode:
Emnet starter i høstparallellen.
Emnet har undervisning/vurdering i høstparallellen.
Første gang: Studieår 2018-2019
Undervises hvor?: Campus Ås
Emnets innhold:
DAT300 bygger videre på temaer som ble diskutert i DAT200 - Anvendt maskinlæring.
- Grunnlag for kunstige nevrale nett (NN)
- Deep convolutional neural networks (CNN)
- Recurrent neural networks (RNN)
- Grunnleggende prosessering og analyse av datasett som er større enn minnet i datamaskinen
Kurset gir en innføring i metodenes grunnleggende teoretiske egenskaper, men har hovedfokus på anvendt modellering med reelle datasett. Studentene vil lære å lage effektive og treffsikre modeller som, avhengig av applikasjon, kan støtte opp om flere av FNs bærekraftsmål, blant andre 3, 11, 12, 14, 15.
Læringsutbytte:
Ferdigheter og innsikt i grunnleggende teknikker for maskinlæring og dyp læring. Grunnleggende forståelse av ulike modellers matematiske egenskaper og virkemåte. Studenten lærer seg å beherske analysemetoder som passer til 1) generell maskinlæring 2) sekvensanalyse, 3) bildeklassifisering .
Studentene lærer å koble ulike problemstillinger til valg av hensiktsmessig analysemetodikk.
Læringsaktiviteter:
Undervisningen består av forelesninger og praktiske øvelser med bruk av datamaskin og moderne maskinlæringsprogramvare (med bistand fra øvingslærere).
Læringsstøtte:
Maskinlæring / dyp læring er et fagområde i konstant utvikling, og læringsstøtteressurser på internett vil knyttes opp mot forelesninger og oppgaver via kurshjemmesidene i Canvas.
Studentene kan utover dette avtale kontakt med ansvarlig lærer på kontoret i treffetiden eller via epost.
Pensum:
Pensumlitteratur, programvare, hjelpelitteratur, pensumoversikt m.m. oppgis på kursets hjemmeside.
Forutsatte forkunnskaper:
DAT200 eller lignende.
INF200 eller et tilsvarende emne i videregående programmering.
Anbefalte forkunnskaper:
MATH280
Obligatorisk aktivitet:
Obligatoriske innleveringsoppgaver. Regler for godkjenning av obligatorisk aktivitet kunngjøres ved kursstart.
Vurderingsordning:
Skriftlig eksamen, 3,5 timer. A-F.
Sensor:
Ekstern sensor deltar sammen med intern sensor ved utformingen av eksamensoppgavene og sensorveiledningen. Ekstern sensor kontrollerer intern sensors vurdering av et tilfeldig utvalg kandidater som en kalibrering med visse mellomrom i henhold til fakultetets retningslinjer for sensur.
Normert arbeidsmengde:
Undervisning 78 timer, øvelser 26 timer, kollokvier og egenstudier mm: 146 timer.
Undervisningstid:
Forelesninger: 4 timer/uke. Øvinger: 2 timer/uke.
Hjelpemidler ved skriftlig eksamen(er): A1 Ingen kalkulator, ingen andre hjelpemidler
Eksamensdetaljer: Skriftlig eksamen: Bokstavkarakterer