Emne - Maskinlæring og case-basert resonnering - TDT4173
TDT4173 - Maskinlæring og case-basert resonnering
Om emnet
Vurderingsordning
Vurderingsordning: Mappevurdering
Karakter: Bokstavkarakterer
Vurdering | Vekting | Varighet | Delkarakter | Hjelpemidler |
---|---|---|---|---|
Arbeider | 20/100 | |||
Skriftlig eksamen | 80/100 | 4 timer |
Faglig innhold
Emnet behandler prinsipper og metoder for hvordan datasystemer selv kan oppdatere sin kunnskap og problemløsningsevne. Klassiske metoder for maskinell læring basert på observerte data, samt læring som også utnytter eksisterende kunnskap, gjennomgås og analyseres. Hovedvekten legges på symbolprosesserende metoder, der eksplisitte begreper og sammenhenger læres. Andre metoder som omhandles er bl.a. statistiske generaliseringer og forsterkingslæring. Det legges vekt på de enkelte læringsmetoders sterke og svake sider, relatert til ulike mål for læringen.
I case-basert resonnering integreres læring og problemløsning ved at konkrete problemer som løses tas vare på og gjenbrukes ved løsning av nye problemer. Numeriske og kognitive modeller for similaritetsvurdering gjennomgås, og ulike systemarkitekturer diskuteres. Videre behandles metoder der både case-spesifikk og generell kunnskap integreres i lærings- og problemløsningsfasene.
Læringsutbytte
Emnet skal gi en innføring i prinsipper og metoder for hvordan datasystemer kan lære av egen erfaring.
Læringsformer og aktiviteter
Forelesninger, kollokvier, selvstudium og øvinger. Mappevurdering gir grunnlag for sluttkarakter i emnet. I mappen inngår skriftlig avsluttende eksamen (80%) og arbeider (20%). Resultatet for delene angis i %-poeng, mens sensur for hele mappen (sluttkarakteren) angis med bokstavkarakter (A -F). Ved utsatt eksamen kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen.
Obligatoriske aktiviteter
- Øvinger
Anbefalte forkunnskaper
Emnene TDT4136 Logikk og resonnerende systemer, TDT4171 Metoder i kunstig intelligens eller tilsvarende.
Kursmateriell
Lærebok: Tom Mitchell: Machine learning, McGraw Hill, 1997. Artikkelsamling: Oppgis ved semesterstart.
Studiepoengreduksjon
Emnekode | Reduksjon | Fra | Til |
---|---|---|---|
IT3704 | 7.5 | ||
MNFIT374 | 7.5 | ||
MNFIT374 | 7.5 |
Versjon: 1
Studiepoeng:
7.5 SP
Studienivå: Høyere grads nivå
Termin nr.: 1
Undervises: HØST 2012
Undervisningsspråk: -
-
- Industriell økonomi
- Informasjonssikkerhet
- Informatikk
- Psykologi
- Statistikk
- Teknologiske fag
Eksamensinfo
Vurderingsordning: Mappevurdering
- Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
- Høst ORD Skriftlig eksamen 80/100 06.12.2012 09:00
-
Rom Bygning Antall kandidater - Høst ORD Arbeider 20/100
-
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.
For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"