Gäller för: Läsåret 2022/23
Fakultet: Lunds tekniska högskola
Beslutad av: Programledning C/D
Beslutsdatum: 2022-04-07
Valfri för: C4-pv, D4-bg, D4-mai, E4-bg, F4, F4-pv, F4-fm, MSOC2, Pi4-fm, Pi4-pv
Undervisningsspråk: Kursen ges på engelska
Att ge en introduktion till grundläggande, fundamentala, metoder och algoritmer inom maskininlärningen och att ge en introduktion till ett urval av specifika delområden och tillämpningar. Att förmedla både bredd och djup inom ämnet.
Kunskap och förståelse
För godkänd kurs skall studenten
visa grundläggande kunskaper angående teori och metoder relaterade till det diskuterade materialet. Specifika områden kan inkludera:
Färdighet och förmåga
För godkänd kurs skall studenten
färdigställa ett antal uppgifter baserad på problem relaterade till dem diskuterade områden och för vissa av dem visa färdigheten att:
Värderingsförmåga och förhållningssätt
För godkänd kurs skall studenten
Fundamentala ämnen inom maaskininlärning, dvs koncept och metoder för oövervakad och övervakad inlärning, klassificering och regression:
Specifica ämnen:
tillämpade ämnen (överblick):
Betygsskala: TH - (U,3,4,5) - (Underkänd, Tre, Fyra, Fem)
Prestationsbedömning: Laborations/-inlämningsuppgifter och frivillig skriftlig tentamen. Fullgjorda laborationer/-inlämningsuppgifter ger betyg godkänt (3), högre betyg kan uppnås vid deltagande i den frivilliga tentamen.
Om så krävs för att en student med varaktig funktionsnedsättning ska ges ett likvärdigt examinationsalternativ jämfört med en student utan funktionsnedsättning, så kan examinator efter samråd med universitetets avdelning för pedagogiskt stöd fatta beslut om alternativ examinationsform för berörd student.
Begränsat antal platser: 100
Urvalskriterier: Avklarade högskolepoäng inom programmet inkl tillgodoräknad. Brytdatum för inräkning av poäng är dagen efter anmälningsperiodens slut, om inte annat anges på kurshemsidan. Förtur ges till studenter vars program har kursen listad i läro- och timplanen.
Kursen överlappar följande kurser: FMAN45, EDAN95
Lärare: Pierre Nugues, pierre.nugues@cs.lth.se
Kursansvarig: Elin Anna Topp, elin_anna.topp@cs.lth.se
Lärare: Volker Krueger, volker.krueger@cs.lth.se
Kursansvarig: Luigi Nardi, luigi.nardi@cs.lth.se
Hemsida: http://cs.lth.se/eda???
Övrig information: Detaljerade föreskrifter för fullgörande av inlämningsuppgifterna kommer att finnas på kurswebben.
Ytterligare kurslitteratur kommer att meddelas och göras tillgänglig vid kursstart