Navigerat till

Maskininlärning 7,5 hp

Om kursen

Kursen är en introduktion till maskininlärning och ger en överblick över såväl teoretiska som praktiska aspekter. Kursen introducerar grundläggande koncept inom maskininlärning och presenterar ett antal olika maskininlärningsmetoder och -modeller. Kursen täcker också in statistiska och praktiska frågor relaterade till konstruktionen och utvärderingen av maskininlärningslösningar.

Kursen består av två moduler:

Modul 1: Principer (4,5 hp)

Den här modulen introducerar bakgrunden till maskininlärning och några stora tillämpningsområden. Följande modeller och ämnen kommer att behandlas: Övervakad inlärning (klassificering och regression med metoder som supportvektormaskiner, naiv Bayes, k närmsta grannar, beslutsträd, neuronnätverk), oövervakad inlärning (klustring och dimensionsreduktion med metoder som k-medelvärdesklustring, hierarkisk klustring, principalkomponentanalys, linjär diskriminantanalys, täthetsskattning) samt inlärningsteori (PAC-inlärning, förhållandet mellan systematiskt fel och varians, regularisering). Vidare diskuteras fundamentala koncept inom maskininlärning, som generativ/urskiljande inlärning, paradigmerna maximimetoden och Bayesisk inlärning, parametrisk/icke-parametrisk inlärning.

Modul 2: Praktik (3 hp)

Den här modulen består av praktiska uppgifter som introducerar moderna bibliotek och utvecklingsverktyg för maskininlärning. Studenterna tillämpar några av de maskinlärningsmetoder och -modeller som introducerats i modul 1 för att lösa maskininlärningsproblem i realistiska tillämpningar.

Anmäl dig

  • VT2026

    • Maskininlärning

      VT2026 / Umeå / Engelska / På plats

      Anmälan öppnar 15 september 2025

      Visa mer Visa mindre


      Startar

      19 januari 2026

      Slutar

      23 mars 2026

      Omfattning

      7,5 hp

      Undervisning

      På plats

      Studietakt

      50%

      Undervisningstid

      Dagtid

      Studieort

      Umeå

      Undervisningsspråk

      Engelska

      Anmälningskod

      UMU-57316


      Behörighet Minst 60 hp datavetenskap eller 120 hp inom ett program. (Studenter på ett masterprogram som leder till examen i datavetenskap anses uppfylla detta krav.) Minst 7,5 hp grundläggande programmering; 7,5 hp datastrukturer och algoritmer; 7,5 hp matematik inkluderande gränsvärden, derivator och sannolikhetslära; 7,5 hp linjär algebra; 7,5 hp matematisk statistik.
      Urval

      Högskolepoäng avklarade per sista anmälningsdag (för utbildning på grundnivå 1-165 hp, för avancerad nivå 30-285 hp)

      Studieavgift

      Gäller endast medborgare utanför EU, ESS och Schweiz. Anmälningsavgift: 900 kr. Studieavgift, första inbetalningen: 19 038 kr. Total studieavgift: 19 038 kr. Anmälnings- och studieavgifter

      Anmälan

      Du kan inte anmäla dig ännu. Anmälan öppnar 15 september 2025 klockan 09:00. Sista anmälningsdag är den 15 oktober 2025.

       

Så anmäler du dig

Anmäl dig via antagning.se 
Du anmäler dig till våra program och kurser på antagning.se. Där kan du sedan följa din anmälan och kontrollera att dina meriter registrerats. Det är även där du loggar in för att svara på ditt antagningsbesked. 
 
Sen anmälan 
Efter sista anmälningsdag stänger anmälan till alla utbildningar. De kurser och program som har platser kvar kan vara öppna för sen anmälan. Dessa utbildningar är då märkta ”Öppen för sen anmälan” på antagning.se. 
  
Mer om anmälan och antagning

Lär känna Umeå universitet

Här finns utbildningar av hög kvalitet och forskning inom alla vetenskapsområden och det konstnärliga området. Gemensamt för alla våra utbildningar är hög kompetens bland lärarna och ett tätt samspel mellan forskning, utbildning, samverkan och innovation.

Frågor om utbildningen?

Tänk på att universitetet är en statlig myndighet och att det du skriver här kan bli en allmän handling. Var därför försiktig med att skriva känsliga eller personliga frågor här i kontaktformuläret. Alla uppgifter behandlas enligt dataskyddsförordningen (GDPR).

Tänk på att universitetet är en statlig myndighet och att det du skriver här kan bli en allmän handling. Var därför försiktig med att skriva känsliga eller personliga frågor här i kontaktformuläret. Alla uppgifter behandlas enligt dataskyddsförordningen (GDPR).


Utbildningen ges av
Datavetenskap
Nytt meddelande

Annat bra att veta

En glad student som har valt sina kurser för terminen.

Bygg din egen utbildning

Med fristående kurser kan du designa din egen unika utbildning.

En grupp studenter står i en verkstad omgiven av verktyg och studentarbeten.

Skillnad mellan gymnasiet och universitetet

Du har större frihet och ansvar om när, var och hur du vill studera.

Umeå Universitet, Naturvetarhuset. Studenter pluggar.

Så anmäler du dig

Har du hittat en eller flera utbildningar som du gillar och har behörighet till – sök!