course-details-portlet

TDT4172

Introduksjon til maskinlæring

Studiepoeng 7,5
Nivå Tredjeårsemner, nivå III
Undervisningsstart Høst 2025
Varighet 1 semester
Undervisningsspråk Norsk
Sted Trondheim
Vurderingsordning Skriftlig skoleeksamen - multiple choice

Om

Om emnet

Faglig innhold

Kurset gir en grunnleggende introduksjon til dataanalyse og maskinlæring. Det dekker læringsformene veiledet og uveiledet læring grundig, og en lett introduksjon til forsterket læring og forklaringsmetoder for maskinlæringsmodeller. Kursarbeidet er prosjektstyrt med fokus på anvendelser, ved bruk av Python og standard maskinlæringsbiblioteker.

Læringsutbytte

Kunnskap: Grunnleggende om maskinlæring og populære læringsalgoritmer.

Ferdigheter: Evne til å analysere datasett, og trene og evaluere maskinlæringsmodeller på data. Vurdere egnetheten av læringsformer basert på data.

Generell kompetanse: Forstå de grunnleggende prinsippene for dataanalyse og maskinlæring. Kunnskap om anvendeligheten og begrensningene til forskjellige moderne læringsalgoritmer.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger, selvstudium. Obligatorisk aktivitet i form av oppgaver vil bli publisert i løpet av semesteret. Disse må bestås for å få adgang til den avsluttende eksamen.

Obligatoriske aktiviteter

  • Obligatoriske øvinger

Mer om vurdering

Utsatt eksamen for skriftlig skoleeksamen avholdes i august.

Ved utsatt eksamen kan skriftlig eksamen (multiple choice) bli endret til muntlig eksamen.

Kursmateriell

Hands-on Machine Learning with Scikit Learn, Keras and Tensorflow, 2022, Aurelien Geron

Studiepoengreduksjon

Emnekode Reduksjon Fra
BBAN3001 3,5 sp Høst 2025
IDATG2208 7,5 sp Høst 2025
Dette emne har faglig overlapp med emnene i tabellen over. Om du tar emner som overlapper får du studiepoengreduksjon i det emnet du har dårligst karakter i. Dersom karakteren er lik i de to emnene gis det reduksjon i det emnet som er avlagt sist.

Fagområder

  • Datateknikk og informasjonsvitenskap

Kontaktinformasjon

Emneansvarlig/koordinator

Ansvarlig enhet

Institutt for datateknologi og informatikk

Timeplan

Timeplan

Kalendervisning
Periodevisning
Vis detaljert timeplan i TP Last ned .ics-fil iCal

Eksamen

Eksamen

Vurderingsordning: Skriftlig skoleeksamen - multiple choice
Karakter: Bokstavkarakterer

Ordinær eksamen - Høst 2025

Skriftlig skoleeksamen - multiple choice
Vekting 100/100 Hjelpemiddel Kode D Dato 01.12.2025 Tid 15:00 Varighet 4 timer Eksamenssystem Inspera Assessment
Sted og rom for skriftlig skoleeksamen - multiple choice

Oppgitt rom kan endres og endelig plassering vil være klar senest 3 dager før eksamen. Du finner din romplassering på Studentweb.

Sluppenvegen 14
Rom SL311 brun sone
82 kandidater
Rom SL311 lyseblå sone
96 kandidater
Rom SL415
29 kandidater
Rom SL311 grønn sone
68 kandidater
Rom SL310 lilla sone
80 kandidater
Rom SL310 turkis sone
59 kandidater
Rom SL311 orange sone
65 kandidater
Rom SL310 hvit sone
15 kandidater

Utsatt eksamen - Sommer 2026

Skriftlig skoleeksamen - multiple choice
Vekting 100/100 Hjelpemiddel Kode D Varighet 4 timer Eksamenssystem Inspera Assessment Sted og rom Ikke spesifisert ennå.

Alt om eksamen ved NTNU