Dette emnet er erstattet av TEK9020 – Mønstergjenkjenning.

Timeplan, pensum og eksamensdato

Velg semester

Kort om emnet

Bayes beslutningsteori, ledet læring, parametriske og ikke-parametriske metoder, lineære diskriminantfunksjoner, egenskapsuttrekking, ikkeledet læring, klyngeanalyse, syntaktiske metoder.

Hva lærer du?

Emnet gir en grunnleggende innføring i teorien for klassifisering og mønstergjenkjenning. Studentene skal etter emnet ha et godt grunnlag for å velge metodikk og konstruere og evaluere klassifikatorer for gitte problemstillinger.

Opptak og adgangsregulering

Ph.d.-kandidater ved UiO søker plass på undervisningen og melder seg til eksamen i Studentweb.

Hvis emnet har begrenset kapasitet, vil ph.d.-kandidater som har emnet i sin utdanningsplan ved UiO bli prioritert. Noen nasjonale forskerskoler kan ha egne regler for rangering av søkere til emner med begrenset kapasitet.

Ph.d.-kandidater som har opptak ved andre utdanningsinstitusjoner må innen angitt frist søke om hospitantplass.

Forkunnskaper

Anbefalte forkunnskaper

Emnet bygger på kunnskaper tilsvarende de gitt av MAT1120 – Lineær algebra (MAT120A/B), MAT1110 – Kalkulus og lineær algebra (MAT110A/B) og STK1000 – Innføring i anvendt statistikk (tidligere ST005).

Overlappende emner

Emnet overlapper 10 stp mot UNIK4590 – Mønstergjenkjenning (videreført).

Emnet overlapper 5 studiepoeng mot STK4030 – Statistisk læring: Videregående regresjon og klassifikasjon (nedlagt), og 8 studiepoeng mot tidligere versjon av emnet UNIKI385.

Undervisning

3 timer forelesning og øving pr. uke. Emnet har obligatoriske øvelser som må godkjennes for å kunne stille til eksamen.

Eksamen

Avsluttende muntlig eksamen. Ved stort antall kandidater kan det bli holdt skriftlig eksamen.

Ph.d.-studenter vil i forhold til masterstudenter på den klonede versjonen av emnet (UNIK4590 – Mønstergjenkjenning (videreført)) få en utvidelse av pensum (en ekstra artikkel eller et relevant kapittel i læreboka) til presentasjon for øvrige studenter. Presentasjonen og obligatorisk øvelser må være godkjent før avsluttende eksamen.

Karakterskala

Emnet bruker karakterskala bestått/ikke bestått. Les mer om karakterskalaen.

Begrunnelse og klage

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Dette emnet tilbyr både utsatt og ny eksamen. Les mer:

Tilrettelagt eksamen

Søknadskjema, krav og frist for tilrettelagt eksamen.

Fakta om emnet

Studiepoeng

10

Nivå

Ph.d.

Undervisning

Hver høst

Eksamen

Hver høst

Undervisningsspråk

Norsk