Hoppa till huvudinnehållet

DD2434 Maskininlärning, avancerad kurs 7,5 hp

En fortsättningskurs i maskininlärning, som ger en breddad och fördjupad introduktion till ämnesområdet.

Välj termin och kursomgång

Välj termin och kursomgång för att se information från rätt kursplan och kursomgång.

Rubriker med innehåll från kursplan DD2434 (HT 2021–) är markerade med en asterisk ( )

Innehåll och lärandemål

Kursinnehåll

Grunderna i den probabilistiska metoden.

Probabilistisk modellering.

Dimensionalitetsreduktion.

Grafiska modeller.

Dolda Markov-modeller.

Förväntansmaximering.

Variationsbaserad inferens.

Nätverk i variationsbaserad inferens.

Lärandemål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna

  • förklara och motivera flera viktiga metoder för maskininlärning
  • redogöra för flera typer av metoder och algoritmer som används i fältet deterministiska inferensmetoder
  • implementera flera typer av metoder och algoritmer som används i fältet utifrån en högnivåbeskrivning
  • utöka och modifiera de metoder som kursen behandlar

i syfte att kunna göra ett examensarbete inom deterministiska inferensmetoder.

Kursupplägg

Ingen information tillagd

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet

Slutförda kurser i maskininlärning motsvarande DD2421/DD2431 och sannolikhetsteori och statistik motsvarande SF1901.

Aktivt deltagande i kursomgång vars slutexamination ännu inte är Ladokrapporterad jämställs med slutförd kurs.

Den som är registrerad anses vara aktivt deltagande.

Med slutexamination avses både ordinarie examination och det första omexaminationstillfället.

Rekommenderade förkunskaper

Ingen information tillagd

Utrustning

Ingen information tillagd

Kurslitteratur

Ingen information tillagd

Examination och slutförande

När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.

Betygsskala

A, B, C, D, E, FX, F

Examination

  • LAB1 - Laborationer, 4,0 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F
  • TEN1 - Tentamen, 3,5 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s samordnare för funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Profile picture Jens Lagergren

Profile picture Pawel Herman

Etiskt förhållningssätt

  • Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
  • Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
  • Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Ytterligare information

Kurswebb

Ytterligare information om kursen kan hittas på kurswebben via länken nedan. Information på kurswebben kommer framöver flyttas till denna sida.

Kurswebb DD2434

Ges av

EECS/Intelligenta system

Huvudområde

Datalogi och datateknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Påbyggnad

Ingen information tillagd

Kontaktperson

Jens Lagergren (jensl@kth.se)

Övrig information

Betygskriterier meddelas vid kursstart.

I denna kurs tillämpas EECS hederskodex, se:
http://www.kth.se/eecs/utbildning/hederskodex