FORMÅL
De studerende skal lære, hvordan man anvender moderne machine
learning-metoder til dataanalyse. Potentielle juridiske og etiske
aspekter af sådanne analyser skal tages i betragtning.
BEGRUNDELSE
Machine learning giver kraftfulde værktøjer til at konstruere
abstrakte datamodeller og til at bruge disse modeller til at lave
forudsigelser om endnu uset data. Evnen til at gøre kompetent brug
af disse værktøjer er en central færdighed i datavidenskab. I dette
projektmodul fokuserer de studerende på anvendelse af teknikker fra
machine learning og deres relation til kunstig intelligens. Når
machine learning-metoder anvendes på datasæt fra den virkelige
verden skal juridiske og etiske aspekter tages i betragtning.
Projektarbejde
Det forventes at den studerende bruger 30 timer per ECTS, hvilket for denne aktivitet betyder 450 timer.
Prøvens navn | Dataanalyse via maskinlæring |
Prøveform | Mundtlig pba. projekt |
ECTS | 15 |
Bedømmelsesform | 7-trins-skala |
Censur | Ekstern prøve |
Vurderingskriterier | Vurderingskriterierne er angivet i Universitetets eksamensordning |
Kontakt: Studienævn for datalogi via cs-sn@cs.aau.dk eller 9940 8854
Engelsk titel | Machine Learning Data Analysis |
Modulkode | DSNDVB502 |
Modultype | Projekt |
Varighed | 1 semester |
Semester | Efterår
|
ECTS | 15 |
Undervisningssprog | Dansk |
Tomplads | Ja |
Undervisningssted | Campus Aalborg |
Modulansvarlig |
Studienævn | Studienævn for Datalogi |
Institut | Institut for Datalogi |
Fakultet | Det Tekniske Fakultet for IT og Design |