Innføring i maskinlæring

Lågaregradsemne

Emnebeskrivelse

Mål og innhald

Maskinlæring er ein grein av kunstig intelligens som fokuserar på algoritmar som lar datamaskinar lære frå og forandre åtferd basert på empiriske data. Emnet gjev ein forståing for det teoretiske grunnlaget til maskinlæring samt eit sett av konkrete algoritmar, deriblant beslutningstre, kunstige nevrale nett, bayesiansk læring og støttevektor-maskinar. Emnet inkluderar òg programmering og bruk av maskinlæringsalgoritmar på reelle datasett.

Læringsutbyte

Studenten skal ved avslutta emne ha følgjande læringsutbyte definert i kunnskapar, ferdigheiter og generell kompetanse

Kunnskapar

Studenten

  • forstår dei elementære idéane som ligg til grunn for maskinlæring
  • er i stand til å samanlikne modelleringsaspekta ved dei forskjellige tilnærmingane til maskinlæring

Ferdigheiter

Studenten kan

  • utvikle og implementere maskinlæringsalgoritmar
  • bruke og evaluere maskinlæringsalgoritmar på reelle datasett

Generell kompetanse

Studenten

  • har eit godt overblikk over korleis maskinlæring kan bli brukt i forskjellige samanhengar i samfunnet

Fulltid/deltid

Fulltid

Undervisningssemester

Haust

 

Undervisningsstad

Bergen
Tilrådde forkunnskapar
Ferdigheiter innan programmering er tilrådd. Kunnskapar innan datastrukturar (til dømes INF102 eller INFO135) er nyttige. God matematisk bakgrunn, særleg innan lineær algebra (til dømes MAT121), kalkulus (til dømes MAT101, MAT105 eller MAT111) og sannsynsrekning (til dømes STAT101 eller STAT110).
Studiepoengsreduksjon
INF283, INFO284 10p.
Krav til studierett
For oppstart på emnet er det krav om ein studierett knytt til Det matematisk-naturvitskaplege fakultet www.uib.no/matnat/52646/opptak-ved-mn-fakultetet
Arbeids- og undervisningsformer

Førelesningar, 4 timar i veka

Gruppeøvingar, 2 timer i veka

Individuelle prosjekt

Obligatorisk undervisningsaktivitet
Godkjente obligatoriske oppgåver. Obligatoriske aktivitetar er gyldige to semester; det semesteret aktiviteten blir utført samt det påfølgjande.
Vurderingsformer
Skriftleg eksamen, 3 timar. Obligatoriske arbeidskrav kan inngå i vurderingsgrunnlaget for eksamen.
Karakterskala
Ved sensur av emnet vert karakterskalaen A-F nytta.
Vurderingssemester
Det er ordinær eksamen kvart semester. I semesteret utan undervisning er eksamen tidleg i semesteret.
Litteraturliste
Litteraturlista vil vere klar innan 01.06. for haustsemesteret og 01.12. for vårsemesteret.
Emneevaluering
 Studentane skal evaluere undervisninga i tråd med UiB og instituttet sitt kvalitetssikringssystem.
Hjelpemiddel til eksamen
Ingen.
Programansvarleg
Programstyret har ansvar for fagleg innhald og oppbygging av studiet og for kvaliteten på studieprogrammet og alle emna der.
Emneansvarleg
Emneansvarleg og administrativ kontaktperson finn du på Mitt UiB, kontakt eventuelt mailto:studieveileder@ii.uib.nostudierettleiar
Administrativt ansvarleg
Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet v/ institutt for informatikk har det administrative ansvaret for emnet og studieprogrammet.