Maskinlæring (ML) er en gren av AI som fokuserer på å lære fra data for å designe automatiserte systemer som kan forbedre ytelsen med erfaring. De siste årene har maskinlæring blitt brukt i et bredt spekter av ingeniørapplikasjoner, inkludert: autonome biler, forutsi mekanisk feil, kvalitetsvurdering, robotsyn og intelligent kontroll blant andre. Dette kurset gir en grundig innføring i maskinlæring og praktisk erfaring med praktiske anvendelser. Emnene som undervises i dette kurset vil dekke grunnleggende prinsipper innen maskinlæring, så vel som de teoretiske grunnlagene for dets algoritmer og hvordan de kan brukes optimalt.
Etter å ha fullført dette kurset vil studenten kunne tilegne seg følgende: Kunnskap: - Lær de grunnleggende prinsippene for veiledet, uovervåket og forsterkende læring. - Tilegne seg kunnskap om bruk av ML for å løse praktiske problemer relevante for ingeniører. Ferdigheter: - Bruk datahåndtering, funksjonsteknikk og dataforbehandlingsteknikker - Få erfaring med å systematisk arbeide med data for å lære nye mønstre. Generell kompetanse: - På slutten av dette kurset vil studentene forstå styrken og begrensningene til velkjente maskinlæringsmetoder, og lære å analysere data for å identifisere trender.