Behörighetskrav

120 hp inklusive 15 hp matematik och 60 hp datavetenskap, varav minst 20 hp programmering/algoritmer/datastrukturer. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna:

• beskriva hur, och varför, naturliga beräkningsmetoder fungerar, förklara principer och visa exempel,
• ställa upp och lösa typiska problem, genom egen implementation eller simuleringsverktyg,
• avgöra olika inlärningsmetoders tillämplighet för olika typer av inlärningsproblem, dvs. känna till metodernas styrkor och svagheter,
• känna igen typiska effekter av mindre lämpliga val (problemuppställning och parameterval, till exempel) och utifrån detta avgöra hur resultaten kan förbättras.

Innehåll

Kursen introducerar olika naturinspirerade beräkningsmetoder. Kursen är uppdelad i en teoretisk del och en praktisk del.

Den teoretiska delen består av föreläsningar och litteratur om olika ämnen, inklusive (men inte begränsat till):

• inlärningsparadigm (övervakad, oövervakad och kritikerledd inlärning),
• artificiella neuronnät för klassificering, funktionsanpassning och klustring,
• deep learning,
• kritikerledd inlärning och tidsdifferensmetoder,
• evolutionära metoder (genetiska algoritmer och genetisk programmering), och
• svärmmetoder (myrkolonioptimering, partikelsvärmmetoder).

Den praktiska delen består av uppgifter.

Undervisning

Föreläsningar och uppgifter.

Examination

Teoridelen (4 hp) examineras med en kombination av skriftliga och muntliga redovisningar.

Den praktiska delen (3,5 hp) examineras med inlämningsuppgifter och muntliga redovisningar.

Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en enskild student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare för studenter med funktionsnedsättning.

Övriga föreskrifter

Kursen kan ej ingå i examen tillsammans med 1DL073 Naturliga beräkningsmetoder, 1DT071 Maskininlärning, 1DT022 Maskininlärning eller 1DT646 Artificiella neuronnät.