TEK5040 – Dyp læring for autonome systemer

Timeplan, pensum og eksamensdato

Velg semester

Kort om emnet

Emnet behandler avanserte algoritmer og arkitekturer for dyp læring med nevrale nettverk. Emnet gir en innføring i hvordan teknikker basert på dyp læring kan anvendes i konstruksjon av viktige deler av avanserte autonome systemer som eksisterer i fysiske miljøer og cybermiljøer.

Hva lærer du?

Etter å ha tatt dette emnet:

  • Har du en oversikt over moderne algoritmer og arkitekturer for dyp læring med nevrale nettverk.
  • Har du grundig kunnskap om tilbakevendende nevralnett (recurrent neural nets, RNN) og deres utvidelser med minne og oppmerksomhet.
  • Har du kjennskap til dyp forsterkende læring (reinforcement learning)
  • Kjenner du stokastiske tilnærminger til dyp læring og ikke-ledet læring
  • Har du kjennskap til hvordan autonome systemer kan nytte seg av dyp læring for forståelse og beslutningstaking.
  • Kjenner du til hvordan moderne verktøy (som Tensorflow) brukes til å lage viktige komponenter i avanserte autonome systemer.

Opptak og adgangsregulering

Studenter må hvert semester søke og få plass på undervisningen og melde seg til eksamen  i Studentweb.

Studenter tatt opp til andre masterprogrammer kan, etter søknad, få adgang til emnet hvis dette er klarert med eget program.

Dersom du ikke allerede har studieplass ved UiO, kan du søke om opptak til våre studieprogrammer, eller søke om å bli enkeltemnestudent.

Overlappende emner

10 studiepoeng overlapp mot TEK9040 – Dyp læring for autonome systemer

Undervisning

Emnet vil gå over et helt semester med 3 timer forelesning + 2 timer øvingsveiledning per uke.

Det vil være 3 praktiske øvelser som må være bestått for å ta eksamen.

Eksamen

Muntlig eksamen i slutten av semesteret. Ved stort antall studenter kan eksamen bli holdt skriftlig.

Alle obligatoriske øvelser må være fullført for å kunne gå opp til eksamen. Alle deler må være bestått samme semester.

Eksamensspråk

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 karakterskalaen.

Begrunnelse og klage

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Studenter som dokumenterer gyldig fravær fra ordinær eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.

Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordinær eksamen, eller som ikke har bestått.

Trekk fra eksamen

Det er mulig å ta eksamen i emnet inntil tre ganger. Dersom du trekker deg fra eksamen etter fristen eller under eksamen, bruker du et eksamensforsøk.

Tilrettelagt eksamen

Søknadskjema, krav og frist for tilrettelagt eksamen.

Fakta om emnet

Studiepoeng

10

Nivå

Master

Undervisning

Hver høst

Eksamen

Hver høst

Undervisningsspråk

Norsk (engelsk på forespørsel)