DAT300 Anvendt dyplæring
Studiepoeng:10
Ansvarlig fakultet:Fakultet for realfag og teknologi
Emneansvarlig:Fadi al Machot
Campus / nettbasert:Undervises campus Ås
Undervisningens språk:Engelsk
Frekvens:Årlig
Forventet arbeidsmengde:Undervisning 78 timer, øvelser 26 timer, kollokvier og egenstudier mm: 146 timer.
Undervisnings- og vurderingsperiode: Emnet starter i høstparallellen. Emnet har undervisning/vurdering i høstparallellen.
Om dette emnet
DAT300 bygger videre på temaer som ble diskutert i DAT200 - Anvendt maskinlæring.
- Grunnlag for kunstige nevrale nett (NN)
- Deep convolutional neural networks (CNN)
- Recurrent neural networks (RNN)
- Autoencoders
- Generative Adversarial Networks
- Zero/Few-shot learning
Kurset gir en innføring i metodenes grunnleggende teoretiske egenskaper, men har hovedfokus på anvendt modellering med reelle datasett. Studentene vil lære å lage effektive og treffsikre modeller som, avhengig av applikasjon, kan støtte opp om flere av FNs bærekraftsmål, blant andre 3, 11, 12, 14, 15.
Dette lærer du
Ferdigheter og innsikt i grunnleggende teknikker for maskinlæring og dyp læring. Grunnleggende forståelse av ulike modellers matematiske egenskaper og virkemåte. Studenten lærer seg å beherske analysemetoder som passer til 1) generell maskinlæring 2) sekvensanalyse, 3) bildeklassifisering .
Studentene lærer å koble ulike problemstillinger til valg av hensiktsmessig analysemetodikk.
- Undervisningen består av forelesninger og praktiske øvelser med bruk av datamaskin og moderne maskinlæringsprogramvare (med bistand fra øvingslærere).
Maskinlæring / dyp læring er et fagområde i konstant utvikling, og læringsstøtteressurser på internett vil knyttes opp mot forelesninger og oppgaver via kurshjemmesidene i Canvas.
Studentene kan utover dette avtale kontakt med ansvarlig lærer på kontoret i treffetiden eller via epost.
- Pensumlitteratur, programvare, hjelpelitteratur, pensumoversikt m.m. oppgis på kursets hjemmeside.
DAT200 eller lignende.
INF200 eller et tilsvarende emne i videregående programmering.
- MATH280
- Skriftlig eksamen, 3,5 timer. A-F.
Skriftlig eksamen Karakterregel: Bokstavkarakterer Hjelpemiddel: A1 Ingen kalkulator, ingen andre hjelpemidler - Ekstern sensor deltar sammen med intern sensor ved utformingen av eksamensoppgavene og sensorveiledningen. Ekstern sensor kontrollerer intern sensors vurdering av et tilfeldig utvalg kandidater som en kalibrering med visse mellomrom i henhold til fakultetets retningslinjer for sensur.
- Obligatoriske innleveringsoppgaver. Regler for godkjenning av obligatorisk aktivitet kunngjøres ved kursstart.
- Forelesninger: 4 timer/uke. Øvinger: 2 timer/uke.