Modulets indhold, forløb og pædagogik

Kursets formål er at give de studerende kompetencer inden for udviklingen af skalerbare AI løsninger med fokus på den bagvedliggende infrastruktur. Kurset bygger videre på den grundlæggende forståelse omkring AI, der er dækket på de foregående to semestre.  Indholdet indbefatter søgning og udtræk af data fra databasesystemer, brug af relevante AI software biblioteker, samt praktiske aspekter omkring tilgængelige hardware systemer som f.eks. GPU og cloud ressourcer.

Læringsmål

Viden

Studerende som gennemfører modulet vil opnå:

• Kendskab til grundlæggende systemer til at gemme og udtrække data, samt til gængse AI software biblioteker
• Kendskab til typiske maskinelplatforme til big data håndtering
• Kendskab til metoder og teknikker til implementering og skalering af AI-systemer og big-data processering, f.eks. udnyttelse af GPU- og cloud ressourcer eller anvendelse af små computere så som mobiltelefoner til AI

Færdigheder

Studerende som gennemfører modulet vil være i stand til at:

• Anvende grundlæggende databasesystemer til at søge efter og udtrække data
• Anvende centrale og relevante metoder til træning af AI-systemer
• Anvende både cloud løsninger og lokale GPU-ressourcer til effektiv behandling af data og træning af modeller

Kompetencer

Studerende som gennemfører modulet vil være i stand til at:

• Udvælge og ræsonnere om relevante skalerbare AI teknologier med udgangspunkt i en konkret AI-baseret problemstilling.
• Udvikle en skalerbar AI løsning med udgangspunkt i en konkret AI-baseret problemstilling.

Undervisningsform

Se oversigt over undervisningsformer under §17.

Eksamen

Forudsætning for indstilling til prøven

• For at kvalificere sig til eksamen, skal den studerende have afleveret obligatoriske opgaver rettidigt.

Prøver