course-details-portlet

TDAT3025 - Anvendt maskinlæring med prosjekt

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Oppgave
Karakter: Bokstavkarakterer

Vurderingsform Vekting Varighet Hjelpemidler Delkarakter
Oppgave 100/100

Faglig innhold

Datarepresentasjon: representasjon av ulike datakilder som bilder, lyd og tekst, aktuelle teknikker for prosessering av data.
Unsupervised learning: ulike clustering algoritmer, reduksjon av dimensjoner, og andre aktuelle metoder.
Supervised learning: blant annet logistisk regresjon og forskjellige typer nevrale nettverk.

Læringsutbytte

Kunnskaper:
Kandidaten kan gjøre rede for
- ulike måter å representere data på
- ulike metoder for å gruppere og klassifisere data
- hvilke maskinlæringsmetoder som er hensiktsmessig å bruke ved gitte problemstillinger
- begrensninger ved maskinlæring

Ferdigheter:
Kandidaten kan
- lage fullverdige maskinlæringsløsninger ved hjelp av et rammeverk
- ta i bruk representasjonsalgoritmer som gjør det enklere for maskinlæringsmetoder å gi bedre resultater for et gitt datasett
- velge og tilpasse en maskinlæringsmetode som er aktuell for en gitt problemstilling
- vurdere om maskinlæringsmetoder kan gi gode resultater for en gitt problemstilling med utgangspunkt i et gitt datasett

Generell kompetanse:
Kandidaten skal kunne finne og tilpasse løsninger til nye problemstillinger basert på tidligere anvendelser av maskinlæring.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger, øvinger, prosjekt.

Obligatoriske aktiviteter

  • Obligatoriske øvinger

Mer om vurdering

Arbeidskrav:
Det gis obligatoriske øvinger som alle må være godkjente.

Vurdering:
Sluttkarakteren settes på grunnlag av prosjektet.

Ny/utsatt vurdering:
Emnet undervises siste gang høsten 2020 - nye prosjekter arrangeres ikke.

Spesielle vilkår

Vurderingsmelding krever godkjent undervisningsmelding samme semester. Obligatorisk aktivitet fra tidligere semester kan godkjennes av instituttet.

Krever opptak til studieprogram:
Dataingeniør (ITHINGDA)

Kursmateriell

Programmeringseksempler, presentasjoner og bruksanvisninger med hjelpelitteratur gjennom eksterne ressurser.

Flere sider om emnet

Ingen

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  10.0 SP
Studienivå: Tredjeårsemner, nivå III

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  HØST 2020

Undervisningsspråk: Norsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Informatikk
  • Ingeniør
Kontaktinformasjon

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Oppgave

Termin Statuskode Vurderings-form Vekting Hjelpemidler Dato Tid Digital eksamen Rom *
Høst ORD Oppgave 100/100
Rom Bygning Antall kandidater
  • * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU