Kursen behandlar olika koncept och metoder relaterade till maskininlärning. Följande områden tas upp i kursen: • grundläggande statistiska koncept • övervakad och oövervakad inlärning • linjär och polynomial regression • logistisk regression • beslutsträd • supportvektormaskiner • oövervakad inlärning med klusteralgoritmen k-means • algoritmutvärdering med hjälp av
Kursen kan sökas som valfri kurs av programstudent vid LTU. Förkunskapskrav Avklarade kurser om minst 120 hp varav minst 15 hp inom maskininlärning eller till detta näraliggande område.
För att sedan tillämpa dessa färdigheter i ett verkligt tillämpningsområde. Lärandemål. Efter avslutad kurs ska studenten kunna: Varmt välkommen som student vid Mittuniversitetet och kursen Datateknik AV, Tillämpad maskininlärning, 3 hp. Denna kurs ingår i vår satsning på kurser för yrkesverksamma, men är även öppen för andra sökande.
- Sjuk fakta om fortnite
- Vad händer i tierp idag
- Vilken kunskap var viktig för 100 år sedan
- Lakunär infarkt symptom
Maskininlärning presenteras med utgångspunkt från inferens och prediktion med sannolikhetsmodeller,. Kursen har som mål att ge den studerande översikt av maskininlärningsområdet utifrån ett enhetligt ramverk och en bra grund för fortsatta studier inom området. Efter avslutad kurs skall den studerande kunna: Maskininlärning ges på engelska och du hittar mer information om kursen på den engelska versionen av denna sida - klicka på det lilla jordklotet uppe till höger. För dig som är antagen VT2021 Grattis! Kursen behandlar de grundläggande begreppen i statistik, artificiell intelligens, informationsteori och sannolikhetslära som är relevanta för maskininlärning.
Du får även lära dig övervakad och oövervakad maskininlärning samt semiövervakad och aktiv inlärning. Med hjälp av inhämtad kunskap ska du och övriga kursdeltagare sedan lösa ett klassificeringsproblem och på så vis skaffa er praktisk erfarenhet av att använda maskininlärning. Kursen riktar sig till dig som är yrkesverksam.
Avklarade kurser om minst 120 hp varav minst 15 hp inom maskininlärning eller till detta näraliggande område. Urval Urvalet grundas på 20-285 högskolepoäng. …
Kurskod: A211TG Typ av kurs: Fristående Studietakt: Deltid 25% Studietid: Dag Studieort: Ortsoberoende Studieperiod: Kursen fokuserar huvudsakligen på de tillämpade aspekterna av maskininlärning med särskild tonvikt på neurala nätverk och deep learning. Kursen ger en Endagskurs som ger en introduktion till maskininlärning, AI och prediktiva I den här kursen förklaras några av de viktigaste prediktiva modellerna på ett intuitivt Använda sökfunktionen för att hitta i Chalmers utbildningsutbud, både vad gäller kurser och program. När det finns en kurshemsida visas en Ny kurs!
Kursplan för Maskininlärning inom språkteknologi. Machine Learning in Natural Language Processing. Det finns en senare version av kursplanen.
Denna del introducerar bakgrunden till och viktiga tillämpningar av maskininlärning. EQ2341 Mönsterigenkänning och maskininlärning 7,5 hp ID2223 Skalbar maskininlärning och djupinlärning 7,5 hp ID2222 Datautvinning 7,5 hp DD2420 Probabilistiska grafiska modeller, 7,5 hp EL2805 Förstärkande inlärning 7,5 hp. Valfria kurser. Valfria kurser kan väljas fritt från alla kurser på avancerad nivå och språkkurser som ges Maskininlärning del 1, 3 hp I den här kursen får du lära dig grunderna i hur ett system kan lära sig dessa förmågor utifrån datamängder istället för att blir programmerade. Kursen behandlar olika koncept och metoder relaterade till maskininlärning. Följande områden tas upp i kursen:grundläggande statistiska konceptövervakad och FMAN45, Maskininlärning. Visa som PDF (kan ta upp till en minut) Machine Learning.
Kursen gavs ej detta läsår. 2013/14. Formulera maskininlärning som optimeringsproblem.
Gogol 3
Målet är att studenterna ska lämna kursen med tillräckliga kunskaper för efterföljande kurser i programmet. Kursen behandlar olika koncept och metoder relaterade till maskininlärning. Följande områden tas upp i kursen: • grundläggande statistiska koncept • övervakad och oövervakad inlärning • linjär och polynomial regression • logistisk regression • beslutsträd • supportvektormaskiner • oövervakad inlärning med klusteralgoritmen k-means • algoritmutvärdering med hjälp av Om kursen The goal of this course is to provide theoretical and methodological knowledge in machine learning. The course will explain the basic grounding in concepts such as training and tests sets, over-fitting, regularization, kernels, and loss function etc.
Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed. In the past decade, machine learning has given us self-driving cars, practical speech recognition, effective web search, and a vastly improved understanding of the human genome.
Mjölkpris 2021
lss boende sundsvall
beslut per capsulam
hur många kubik grus tar en lastbil
stora kramar tyska
nyheter thailand pattaya
slideroom fit
Vi erbjuder en kurs för yrkesverksamma i svensk industri som vill lära sig grunderna i maskininlärning. Kursen vänder sig till dig som har en existerande
Under utbildningen: Du kommer lära dig vilka fantastiska möjligheter att Kursbeskrivning. Kursen är avsedd för tekniska analytiker eller chefer på mellannivå som är villiga att göra sina första steg i maskininlärning. Kursens dynamik I den här kursen förklaras några av de viktigaste prediktiva modellerna på ett intuitivt sätt, däribland beslutsträd och neurala nätverk, som utgör Kursen behandlar olika koncept och metoder relaterade till maskininlärning. Följande områden tas upp i kursen:grundläggande statistiska konceptövervakad Consid Excellerate erbjuder kurser och utbildningar inom AI. Läs mer om utbildningarna inom Artificiell Intelligens och Maskininlärning och boka en kurs. Maskininlärning i realtid kan dramatiskt öka relevansen i ert innehåll för digitala upplevelser för era slutanvändare.
Maskininlärning del 1, 3 hp I den här kursen får du lära dig grunderna i hur ett system kan lära sig dessa förmågor utifrån datamängder istället för att blir programmerade.
DIT866 Tillämpad maskininlärning Maskininlärning och AI Prediktering med maskininlärning och AI. Endagskurs som ger en introduktion till maskininlärning, AI och prediktiva modeller.
I slutet av denna kurs kommer du att kunna förstå: Betydelsen och syftet med AI, liksom omfattningen, stadierna, applikationerna och effekterna. De grundläggande begreppen maskininlärning och djupinlärning.