Vi tilbyr anvendt kunstig intelligens og maskinlæring som nettkurs. Lær deg hands on hvordan kunstig intelligens og maskinlæring brukes i praksis. I dette nettbaserte emnet vil dyktige fagfolk lære deg teori og arbeidsmetodikk for å jobbe med kunstig intelligens og maskinlæring.
Du vil lære om sentrale utfordringer, løsninger og anvendelser, og tilegne deg kompetanse som kan brukes i reelle arbeidssituasjoner.
Emnet tar for seg følgende tema:
• Dataanalyse og maskinlæring som prosess
• Veiledet læring
• Ikke-veiledet læring
• Dyp læring og overføringslæring
• Forsterkende læring
• Testing og evaluering av modeller
• Forklarbarhet
Studiet kan kombineres med jobb og privatliv. Det er nettbasert med veiledningstekster, læringsfilmer, øvingsoppgaver og obligatoriske innsendingsoppgaver, samt mulighet for frivillige studentsamlinger på Zoom. Du vil motta personlig tilbakemelding fra en faglig dyktig veileder.
Merk at noe av læringsmaterialet er på norsk og noe på engelsk, men alle læringsfilmene er tekstet på norsk.
I dette emnet vil vi arbeide med kjørbar Python-kode i Jupyter notebooks. Du trenger ikke være en erfaren programmerer, men må kjenne Python godt nok til å kunne lese og forstå programkode, og gjøre enkle justeringer av eksisterende kode. Du bør også ha grunnleggende matematisk forståelse.
Dette er andre del av et praktisk rettet videreutdanningsstudium som består av to frittstående emner. Du må ikke ha tatt det første emnet, «Innføring i kunstig intelligens og maskinlæring», for å ta dette emnet, men du bør ha grunnleggende oversikt over hovedprinsipper og sentrale konsepter innen kunstig intelligens. Videre bør du kjenne til storparten av begrepene gjengitt i vedlagte begrepsoversikt. Læringsfilmer og korte begrepsforklaringer fra innføringsemnet vil være tilgjengelig for deg som tar dette emnet, men du vil ikke få tilgang til hele innføringsemnet.
Læringsutbytte
Etter gjennomført emne skal du forstå sentrale utfordringer, løsninger og anvendelser av maskinlæring. Du skal kunne forklare hvordan de vanligste maskinlæringsalgoritmene fungerer, bruke maskinlæring som et verktøy for å hente ut informasjon fra data, og anvende maskinlæring og dyp læring i praksis.
Dette emnet inngår i
Administrasjon og ledelse
Gjennomføring:
Nettstudier gjør det mulig for deg å studere når du vil, uansett hvor du befinner deg. Denne fleksible og brukervennlige studiemetoden gjør at nettstudier kan tilrettelegges for enhver timeplan og situasjon. Vi bruker læringsportalen Canvas, som vil være ditt digitale klasserom under studietiden. Studieløpet ditt er basert på arbeid med pensum, veiledningstekster, videoforelesninger, øvingsoppgaver, innsendingsoppgaver samt gjennomføring av en avsluttende eksamen i hvert enkelt emne.
Fagstoffet i det digitale klasserommet er ordnet i en bestemt rekkefølge, slik at du lett forstår hva du skal gjøre til enhver tid. Du vil gjennom studietiden din ha tilgang på en veileder i emnene dine. Veilederen vil gi deg tilbakemelding på de obligatoriske oppgavene du leverer i løpet av studietiden. Når du får tilgang til emnene dine vil du også få tilgang til et grunnleggende kurs i studieteknikk, som vil hjelpe deg med å få en god start
Målgruppe for kurset:
Alle som ønsker emnet anvendt kunstig intelligens og maskinlæring
Opptakskrav:
For å kunne søke på studiet må du ha ett av punktene nedenfor:
• Generell studiekompetanse
• Generell studiekompetanse etter fagopplæring med fag / svennebrev eller yrkespraksis og utdanning etter 23/5-regelen.
• Realkompetanse
Kursmateriell:
Ettersom dette er et nettstudium forutsettes det at du har tilgang til en PC / Mac med oppdaterte nettlesere.