A211TG · Högskolan i Borås
Maskininlärning och neurala nätverk
Ny kurs
Inga tentor än
Ladda upp dina tidigare tentor och få hjälp med att strukturera ditt studiematerial
Få dina tentauppgifter kategoriseradeBli guidad genom ditt studiematerialFå hjälp direkt med teori och tipsHåll koll på dina framsteg
Kurs info
HP
7.5
Språk
Svenska
Nivå
Grundnivå
Institution
Datateknik (G1F)
Lärandemål
Efter avklarad kurs ska studenten kunna:
- Kunskap och förståelse
- 1 förklara grundläggande datalogiska begrepp inom maskininlärning och neurala nätverk,
- 2 beskriva skillnaden mellan CPU, GPU, TPU och NPU,
- 3 beskriva hur CPU och GPU hanterar beräkningen vid parallelliserad programmering.
- Färdighet och fömåga
- 1 utföra programmering av klassificeringsfunktioner,
- 2 utföra programmering av neurala nätverk,
- 3 applicera träningsdata för att träna det neurala nätverket,
- 4 tillämpa systematiskt utförande och bedömning av det neurala nätverkets prestanda,
- 5 presentera en strukturerad systembild över hur klassificeringsfunktioner och neurala nätverk fungerar.
- Värderingsförmåga och förhållningssätt
- 1 bedöma om ett tränat neuralt nätverk uppfyller ställda krav på konvergens,
- 2 värdera rimligheten i ett träningsresultat.
Kursinnehåll
I denna kurs ges en inblick i användningen av maskininlärning och neurala nätverk inom tillämpade områden för produktutveckling av applikationer i inbyggda system. Kursen omfattar två delar: teoridel och praktiska datorövningar. Den teoretiska delen behandlar datalogi, programmering i Python, processorarkitekturer som CPU, GPU, TPU och NPU, maskininlärning, klassificeringsalgoritmer som Naive Bayes, neurala nätverk, ANN, CNN, DNN, back propagation algoritm. Den praktiska delen består av exemplifiering av typiska maskininlärningsexempel som t.ex. börsanalys och mönsterigenkänning. Övningsexemplen görs i Python och i datorer med GPU-kärna för att öva användningen av parallelliserad programmering.
Förutsättningar
- Grundläggande behörighet. samt Matematisk analys 7,5 hp och Matematisk statistik 7,5 hp
Litteratur
Kurslitteraturen är på engelska.
Liu, Yuxi (Hayden) (2019). Python Machine Learning By Example. Packt Publishing Limited
Kompletterande material utdelat under kursen samt allt som presenteras under lektionstillfällen.
Allt material inklusive inspelade föreläsningar som finns tillgängligt via HB:s lärplattform.
Liknande kurser vid andra universitet
Gör som 15 000+ studenter och ta kontroll över ditt tentaplugg.
Kom igång gratis