IN5400 – Maskinl?ring for bildeanalyse
Beskrivelse av emnet
Kort om emnet
Emner gir en innf?ring i teorien bak sentrale maskinl?ringsalgoritmer som brukes i bildeanalyse. Videre beskrives utvalgte metoder og verkt?y for dyp l?ring.
Hva l?rer du?
Etter ? ha tatt emnet:
- har du god kunnskap om hvordan nevrale nett er bygget opp og hvordan backpropagation fungerer
- har du god kunnskap om hvordan et nett trenes i praksis, og hvordan treningsprosessen kan overv?kes
- kjenner du de sentrale matematiske metodene brukt i algoritmene
- kjenner du ulike nettverksarkitekturer og i hvilke sammenhenger de er egnet
- har du kunnskap om overtrening, generalisering, ogvalidering og hvordan best mulig generalisering kan oppn?s
- vet du hvordan konvolusjonsnettverk virker og hvordan disse kan tilpasses ulike form?l.
- har du grunnleggende kunnskap i temaer somunsupervised learning, recurrent networks, og reinforcement learning.
- har du erfaring i ? bruke verkt?y for dyp l?ring som f.eks. Tensorflow
Opptak til emnet
Studenter m? hvert semester?s?ke og f? plass p? undervisningen og melde seg til eksamen? i Studentweb.
Dersom du ikke allerede har studieplass ved UiO, kan du s?ke om opptak til v?re?studieprogrammer, eller s?ke om ??bli enkeltemnestudent.
Anbefalte forkunnskaper
Overlappende emner
- 10 studiepoeng overlapp med IN9400 – Maskinl?ring for bildeanalyse (nedlagt).
- 10 studiepoeng overlapp med INF5860 – Maskinl?ring for bildeanalyse (videref?rt).
- 10 studiepoeng overlapp med INF9860 – Maskinl?ring for bildeanalyse (videref?rt).
- 8 studiepoeng overlapp med IN3310 – Dyp l?ring for bildeanalyse.
- 8 studiepoeng overlapp med IN4310 – Deep Learning for Image Analysis.
Undervisning
2 timer forelesning og 2 timer seminargrupper hver uke.
Det kreves innlevering og godkjenning av obligatoriske ?velser.
Eksamen
Avsluttende hjemmeeksamen som teller 100% av endelig karakter.
Alle obligatoriske ?velser m? v?re godkjent for ? kunne g? opp til eksamen.
Som eksamensfors?k i dette emnet teller ogs? fors?k i f?lgende tilsvarende emner: IN4310 – Deep Learning for Image Analysis, IN3310 – Dyp l?ring for bildeanalyse,?INF5860 - Maskinl?ring for bildeanalyse (videref?rt),?INF9860 - Maskinl?ring for bildeanalyse (videref?rt),?IN9400 - Maskinl?ring for bildeanalyse
Hjelpemidler til eksamen
Ingen hjelpemidler er tillatt.
Karakterskala
Emnet bruker?karakterskala fra A til F, der A er beste karakter og F er stryk. Les mer om?karakterskalaen.
Adgang til ny eller utsatt eksamen
Studenter som dokumenterer gyldig frav?r fra ordin?r eksamen, kan ta?utsatt eksamen i starten av neste semester.
Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordin?r eksamen, eller som ikke har best?tt.
Mer om eksamen ved UiO
- Kildebruk og referanser
- Tilrettelegging p? eksamen
- Trekk fra eksamen
- Syk p? eksamen / utsatt eksamen
- Begrunnelse og klage
- Ta eksamen p? nytt
- Fusk/fors?k p? fusk
Andre veiledninger og ressurser finner du p? fellessiden om eksamen ved UiO.