Emne - Maskinlæring for signalbehandling - TTT4185
TTT4185 - Maskinlæring for signalbehandling
Om emnet
Vurderingsordning
Vurderingsordning: Skriftlig skoleeksamen
Karakter: Bokstavkarakterer
Vurdering | Vekting | Varighet | Delkarakter | Hjelpemidler |
---|---|---|---|---|
Skriftlig skoleeksamen | 100/100 | 4 timer | D |
Faglig innhold
Grunnleggende metoder for statistisk mønstergjenkjenning/maskinlæring. Veiledet og ikke-veiledet læring. Dype nevrale nettverk, support vector machines, mixture models, skjulte Markovmodeller, Gaussiske prosesser. Design, trening og evaluering av maskinlæringsmodeller. Uttrekking av egenskapsvektorer med anvendelser paa talesignaler. Anvendelser innen taleteknologi, medisinsk signalbehandling og multimedia signalbehandling.
Læringsutbytte
Læringsutbytte Kunnskap: Kandidaten har - god kunnskap om teoretiske og praktiske aspekter ved bruk av statistisk mønstergjenkjenning/maskinlæring - god kunnskap om best practice vedrørende trening av maskinlæringsystemer ved bruk av trening-, validering- og test-data - bred kunnskap om egenskaper ved tale-, medisinske- og multimedia-signaler - bred kunnskap om egenskaputtrekking for en rekke signaltyper Ferdighet: Kandidaten kan - benytte og/eller lage programvare til å trene og evaluere modeller basert påmmetoder fra maskinlæring - evaluere ytelsen til maskinlæringssystemer Generell kompetanse: Kandidaten kan - samspillet mellom basisteknologi og anvendelse i design og utvikling av maskinlæringsystemer - gjennomføre gruppearbeid og rapportering.
Læringsformer og aktiviteter
Forelesninger, obligatoriske øvinger på datamaskin.
Obligatoriske aktiviteter
- Dataøvinger
Mer om vurdering
Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) i august kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen.
Anbefalte forkunnskaper
TTT4120 Digital signalbehandling eller tilsvarende forkunnskaper.
Kursmateriell
Lærebok er Bishop's Pattern Classification and Machine Learning
Studiepoengreduksjon
Emnekode | Reduksjon | Fra | Til |
---|---|---|---|
SIE2090 | 7.5 |
Ingen
Versjon: 1
Studiepoeng:
7.5 SP
Studienivå: Høyere grads nivå
Termin nr.: 1
Undervises: HØST 2024
Undervisningsspråk: Engelsk
Sted: Trondheim
- Teknologiske fag
Eksamensinfo
Vurderingsordning: Skriftlig skoleeksamen
- Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
- Høst ORD Skriftlig skoleeksamen 100/100 D 02.12.2024 15:00 INSPERA
-
Rom Bygning Antall kandidater SL110 lilla sone Sluppenvegen 14 29 SL321 Sluppenvegen 14 1 SL238 Sluppenvegen 14 1 SL430 Sluppenvegen 14 32 - Sommer UTS Skriftlig skoleeksamen 100/100 D INSPERA
-
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"