Fakta om emnet

Studiepoeng:
10
Ansvarlig avdeling:
Fakultet for informasjonsteknologi, ingeniørfag og økonomi
Emneansvarlige:
  • Sukalpa Chanda
  • Kazi Shah Nawaz Ripon
Undervisningsspråk:
Norsk eller engelsk
Varighet:
½ år

ITF31519 Praktisk maskinlæring (Høst 2021)

Emnet er tilknyttet følgende studieprogram

Obligatorisk emne i

  • bachelorstudiet i informatikk - design og utvikling av IT-systemer med fordypning i maskinlæring.

Valgfritt emne for øvrige.

Absolutte forkunnskaper

Kunnskaper tilsvarende emnet Programmering 2/Objektorientert programmering.

Anbefalte forkunnskaper

Kunnskaper tilsvarende emnene:

  • Statistikk og statistisk programmering.

  • Kalkulus (evt. at dette emnet tas i parallell med anvendt maskinlæring)

Undervisningssemester

5. semester (høst).

Studentens læringsutbytte etter bestått emne

Kunnskap

Studenten har

  • forståelse av hva som er et maskinlæringsproblem, hvordan man kan løse de og etiske utfrordinger knyttet til dette
  • har kjennskap til arbeidsflyt for bruk av maskinlæring

Ferdigheter

  • Studenten kan anvende plattformer og pakker for maskinlæring

Generell kompetanse

  • Studenten kan programmere maskiner slik at de kan lære å løse problemer på egenhånd

Innhold

Anvendelse av

  • ulike teknikker for maskinlæring
  • metoder for evaluering av modeller for maskinlæring

Undervisnings- og læringsformer

Prosjektarbeid, forelesninger og laboratorieveiledning.

Arbeidsomfang

Ca 250 timer.

Arbeidskrav - vilkår for å avlegge eksamen

Inntil 4 stk obligatoriske innleveringer.

Arbeidskrav må være godkjent før studenten kan fremstille seg til eksamen.

Eksamen

Individuell mappeinnlevering

Mappen inneholder følgende elementer:

  • en sammenligning av modeller på et valgt problem
  • en rapport som beskriver programmet/prosjektet

Mappen vurderes som en helhet og det gis en samlet karakter.

Det benyttes karakterskala A - F.

Sensorordning

Ekstern og intern sensor eller to interne sensorer.

Vilkår for ny/utsatt eksamen

Ved ny og utsatt eksamen må alle mappens elementer leveres på nytt.

Evaluering av emnet

Dette emnet evalueres på følgende måte:

  • Midtsemesterevaluering (obligatorisk)

Den emneansvarlige lager en oppsummering på bakgrunn av studentenes tilbakemeldinger og sine egne erfaringer med emnet. Oppsummeringen behandles av studiekvalitetsutvalget ved avdeling for informasjonsteknologi.

Litteratur

Litteraturlisten er sist oppdatert 3. juni 2020

Nettressurser som gjøres tilgjengelig på høgskolens læringsplattform.

Støttelitteratur:

Oliver Theobald: Machine Learning For Absolute Beginners: A Plain English Introduction (Second Edition).

Sist hentet fra Felles Studentsystem (FS) 27. nov. 2021 18:22:44