Innføring i maskinlæring

Fulltid/deltid

Fulltid

Undervisningssemester

Haust

Undervisningsstad

Bergen

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

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 http://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.

Hjelpemiddel til eksamen

Ingen.

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.

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.no">studierettleiar

Administrativt ansvarleg

Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet v/ institutt for informatikk har det administrative ansvaret for emnet og studieprogrammet.