Innføring i maskinlæring
Masteremne
- Studiepoeng
- 10
- Undervisningssemester Haust
- Emnekode
- INF264
- Talet på semester
- 1
- Undervisningsspråk
- Engelsk
- Ressursar
- Timeplan
Emnebeskrivelse
Mål og innhold
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.
Læringsutbytte
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
- kan 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
Studienivå (studiesyklus)
Master
Undervisningssemester
Haust
Undervisningssted
Bergen
Krav til forkunnskaper
For innvekslingsstudentar: Minst 60 ECTS i informatikk og minst 10 ECTS i matematikk
Anbefalte forkunnskaper
Studiepoengsreduksjon
INF283, INFO284 10p.
Krav til studierett
For oppstart på emnet er det krav om ein studierett knytt til Fakultet for naturvitskap og teknologi www.uib.no/nt/52646/studere-ved-fakultet-naturvitenskap-og-teknologi
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
Mappevurdering. Mappa består av innleveringar og skriftleg skuleeksamen (3 timar). Både innleveringar og eksamen må vera bestått. Vektinga blir kunngjort på Mittuib ved semesterstart.
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 01.07. for haustsemesteret og 01.12. for vårsemesteret.
Emneevaluering
Studentane skal evaluere undervisninga i tråd med UiB og instituttet sitt kvalitetssikringssystem.
Hjelpemiddel til eksamen
Ingen.
Programansvarlig
Programstyret har ansvar for fagleg innhald og oppbygging av studiet og for kvaliteten på studieprogrammet og alle emna der.
Emneansvarlig
Emneansvarleg og administrativ kontaktperson finn du på Mitt UiB, kontakt eventuelt
Studieveileder@ii.uib.no
Administrativt ansvarlig
Fakultet for naturvitskap og teknologi v/ institutt for informatikk har det administrative ansvaret for emnet og studieprogrammet.