Avancerad maskininlärning med neurala nätverk
Om utbildningen
Kursen introducerar studenterna till moderna metoder i maskininlärning med hjälp av artificiella neurala nätverk. Denna avancerade kurs bygger på Maskininlärning med neurala nätverk (FFR135) och ger en djupgående analys av många av de koncept och algoritmer som kort introducerades i den kursen, med särskild tonvikt på tillämpningar inom naturvetenskap och teknikvetenskap. Målet är att bli bekant med flera avancerade maskininlärningsmetoder och att programmera dem effektivt i Python med hjälp av paket för neurala nätverk. En väsentlig del av kursen är projekt inom djup maskininlärning och förstärkningsinlärning.
Kursen är projektbaserad och fokuserar på moderna tillämpningar av neurala nätverk som är relevanta för forskning och industri.
Fokus:
- Vilken modell ska användas för en given uppgift?
- Hur ska modeller jämföras?
- Vad är utbytet mellan komplexitet, noggrannhet och risk för överträning i praktiska miljöer?
- Hur utvärderar man kvaliteten på förutsägelserna från modellen?
Behörigheter och urval
Förkunskapskrav
Kandidatexamen i fysik, matematik, datavetenskap eller motsvarande med minst 30hpmatematik. Grundläggande kurs i Artificiella neurala nätverk eller djup maskininlärningrekommenderas. Sökande måste påvisa kunskaper i engelska: engelska 6/engelska B från svenskagymnasiet, eller motsvarande nivå av ett internationellt erkänt test, till exempel TOEFL,IELTS.
Urval
Högskolepoäng, max 165 hp.
