̽»¨¾«Ñ¡

Kort om emnet

Dette emnet gir en grunnleggende introduksjon til maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (KI). Emnet har fokus på praktiske anvendelser - for eksempel innen språkteknologi, bildebehandling og robotikk - og på å gi studentene et bevisst forhold til metodologi og gjennomføring av ML-eksperimenter ved bruk av Python-programmering. Emnet dekker veiledet maskinlæring for både regresjon og klassifikasjon, ikke-veiledet læring (klyngeanalyse), og forsterkende læring, samt design av eksperimenter og evaluering. Studentene får også en introduksjon til filosofiske grunnlagsproblemer og etiske spørsmål knyttet til ML/KI, i tillegg til feltets historie. 

Hva lærer du?

Etter å ha tatt emnet: 

• har du grunnleggende kunnskap om praktisk anvendelse av ML-metoder, med fokus pÃ¥ riktig bruk av ferdig implementerte metoder

• har du kjennskap til ulike mÃ¥ter Ã¥ representere data på 

• har du innsikt i maskinlæring som sentral metode i kunstig intelligens 

• er du i stand til Ã¥ designe, gjennomføre og evaluere utfallet av eksperimenter som anvender maskinlæring 

• kan du vurdere fordeler og ulemper ved valg av ML-metoder for ulike anvendelser 

• har du kjennskap til grunnleggende spørsmÃ¥l som angÃ¥r filosofi, etikk, og bærekraft knyttet til utvikling og anvendelse av ML/KI, samt kunnskap om fagomrÃ¥dets historiske utvikling 

Opptak til emnet

Studenter må hvert semester  i Studentweb.

Studenter på bachelorprogrammet Informatikk: maskinlæring og kunstig intelligens (bachelor) vil bli prioritet.

Spesielle opptakskrav

I tillegg til Ìý±ð±ô±ô±ð°ùÌý mÃ¥ du dekke spesielle opptakskrav:

• Matematikk R1 eller Matematikk (S1+S2)

De spesielle opptakskravene kan også dekkes med fag fra videregående opplæring før Kunnskapsløftet, eller på andre måter. Les mer om .

Obligatoriske forkunnskaper

IN1000 – Introduksjon til objektorientert programmering/INF1000 eller IN1900 – Introduksjon i programmering for naturvitenskapelige anvendelser/INF1100/IN-KJM1900/IN-GEO1900

Undervisning

6 timer undervisning per uke: 2 timer forelesning, 2 timer seminargruppe, og 2 timer lab-gruppe.

Eksamen

4 timer . Alle obligatoriske øvelser må være godkjente for å kunne gå opp til eksamen.

·¡°ì²õ²¹³¾±ð²Ô²õ²õ±è°ùÃ¥°ì

Du kan besvare eksamen på norsk, svensk, dansk eller engelsk.

Karakterskala

Emnet bruker karakterskala fra A til F, der A er beste karakter og F er stryk. Les mer om 

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Dette emnet tilbyr både utsatt og ny eksamen. Les mer:

Mer om eksamen ved UiO

• Tilrettelegging pÃ¥ eksamen
• Trekk fra eksamen
• Syk pÃ¥ eksamen / utsatt eksamen
• Begrunnelse og klage
• Ta eksamen pÃ¥ nytt
• Fusk/forsøk pÃ¥ fusk

Andre veiledninger og ressurser finner du på fellessiden om eksamen ved UiO.