Sökträffar

    Sökträffar

    Visa alla resultat för ""
    Hittar inga resultat eller sökförslag för "."

    Söktips

    • Kontrollera att orden är rättstavade
    • Försök med andra sökord eller synonymer
    • Smalna av din sökning för att få fler träffar

    Hur kan vi hjälpa dig?

    Ny student

    Kontakta oss

    Hitta medarbetare

    Sökträffar

      Sökträffar

      Visa alla resultat för ""
      Hittar inga resultat eller sökförslag för "."

      Söktips

      • Kontrollera att orden är rättstavade
      • Försök med andra sökord eller synonymer
      • Smalna av din sökning för att få fler träffar

      Hur kan vi hjälpa dig?

      Ny student

      Kontakta oss

      Hitta medarbetare

      Högskolan i Skövde, länk till startsida

      Datorintelligens A1N

      Kurs, Avancerad nivå, 6 hp, VP702A

      Anmälan

      Välj ett tillfälle för att visa kursplan och behörighetskrav.

      Höst 2024, Plats: Skövde, Takt: 40%

      Anmälan

      15 mars 2024 - 15 april 2024

      Ange kod HS-26559 på antagning.se

      Kursplan med litteraturlista

      När? Var? Hur?

      Pågår: 2 september 2024 - 3 november 2024
      Plats: Skövde, Campus, Dagtid
      Takt: 40%

      Behörighet

      Kandidatexamen eller yrkesexamen om minst 180 högskolepoäng (eller motsvarande) med inriktning mot eller inom huvudområdena integrerad produktutveckling, produktionsteknik, automationsteknik, maskinteknik eller informationsteknologi (eller motsvarande). Vidare krävs godkänt betyg i Engelska 6 (eller motsvarande kunskaper). Motsvarande kunskaper visas normalt genom ett internationellt erkänt språktest, till exempel IELTS eller TOEFL.

      Urval

      Avklarade högskolepoäng.

      Språk

      Undervisningen ges på engelska.

      Computational Intelligence (CI) behandlar metoder och algoritmer som är avsedda att lösa NP-hard problem. Många problem i verkliga världen är illa definierade och kan därför inte effektivt lösas med deterministiska metoder. CI metoder kan grovt delas in i neurala, fuzzy och evolutionära tekniker. Dessa tekniker liknar naturliga och biologiska system för att hitta approximativa lösningar i rimlig tid. CI har också en betydande överlappning med områdena artificiell intelligens och datautvinning, där fokus ligger på att upptäcka mönster och kunskap från data via maskininlärning.

      Kursen kommer först introducera metoder som passar den traditionella definitionen av CI, nämligen: Artificial Neural Networks, Fuzzy Computation och Evolutionary Computation.

      I kursen kommer också att diskuteras utvalda ämnen i maskininlärning, som: Övervakad inlärning där ingår Classification och regression trees, k-Nearest Neighbors, Neural Networks och Random Forests samt Oövervakad inlärning som omfattar k-Means and Hierarchical Clustering.

      Önskvärda förkunskaper är grundläggande kunskaper i vektor- och matrisoperationer samt programmering.

      Kontakt

      Kursansvarig

      Examinator

      Publicerad: 2020-01-07
      Senast ändrad: 2020-01-07
      Sidansvarig: webmaster@his.se