Alexander Karlsson
Bitr. professor i informationsteknologi
Institutionen för informationsteknologi
Hantering av osäkerhet i artificiell intelligens A1N
Kurs, Avancerad nivå,
3 hp,
IT810A
Anmälan
Välj ett tillfälle för att visa kursplan och behörighetskrav.
Höst 2024, Plats: Flexibel, Takt: 20%
Anmälan
Ange kod HS-26576 på antagning.se
Kursplan med litteraturlista
När? Var? Hur?
Pågår: 4 november 2024 - 19 januari 2025
Plats: Flexibel, Distans, Flexibel tid
Takt: 20%
Kursen genomförs utan obligatoriska träffar på campus. Undervisningen
stöds av informations- och kommunikationssystem. Kursmaterial är
tillgängligt via lärplattformen i Studentportalen.
Behörighet
För att vara behörig till kursen krävs 60 hp inom informationsteknologi, datavetenskap, produktutveckling, produktionsteknik, automationsteknik, maskinteknik, eller motsvarande kunskaper, varav 7,5 hp inom programmering.Om du saknar akademiska meriter, kan du ansöka om att bli bedömd på reell kompetens.
Urval
Avklarade högskolepoäng.
Språk
Undervisningen ges på engelska.
Modern artificiell intelligens (AI) är baserad på idén att man kan konstruera modeller genom träning med hjälp av data. Olika designval kring både typ av modell samt träningsförfarande kan ha avgörande betydelse för slutresultat. I denna kurs kommer grunderna i modellering gås igenom utifrån ett perspektiv av olika osäkerheter som kan uppstå.
Kursen baseras på en teori som ofta utgör en utgångspunkt för osäkerhetsmodellering inom områdena artificiell intelligens, maskininlärning och data science. Målet inom dessa områden är ofta att utvinna kunskap och använda modeller för beslutsfattande eller prediktion. Kursen behandlar centrala begrepp och verktyg för probabilistisk modellering samt programmering för att effektivt hantera data samt bygga modeller. Specifikt så kommer så kallad probabilistisk programmering inneha en central funktion som modelleringsverktyg inom kursen.
Vem är kursen för?
Kursen riktar sig till dig som är yrkesverksam inom industrin och som vill ha en djupare förståelse kring osäkerheter som kan uppstå vid modellering inom AI-området.
Efter avslutad kurs kan du:
- demonstrera användning av verktyg för programmering med data,
- visa förståelse för grundläggande koncept relaterat till osäkerhet och probabilistisk modellering inom området AI/dataanalys,
- demonstrera användning av verktyg för probabilistisk modellering,
- analysera, bedöma och visa förståelse för träningsresultat i termer av osäkerhet, samt
- analysera en modells förmåga genom att utforska osäkerhet med hjälp av visualisering.
Kursformat
Kursen är i sin utbildningsform och omfattning tänkt att kombineras med arbete. Det innebär bland annat att:
- Kursen ges online med förinspelade föreläsningar
- Det är en kort kurs (3 högskolepoäng) med en studietakt på 20% (motsvarar cirka 8 timmar per vecka i 10 veckor)
Undervisningsspråket kan, beroende på kurstillfälle, vara svenska eller engelska.
Om undervisningen bedrivs på svenska kan viss undervisning på engelska förekomma.
Behörighet
Om du inte uppfyller de formella behörighetskraven kan du få din behörighet bedömd på reell kompetens, kunskap och kompetens som du har fått på annat sätt, såsom arbetslivserfarenhet, övriga studier med mera. Läs mer under his.se/sokwiser.
Utvecklad inom WISER
Kursen är utvecklad inom projektet WISER. Vi erbjuder skräddarsydda kurser för digital transformation som riktar sig till dig som är yrkesverksam. Projektet samfinansieras av KK-stiftelsen inom ramen för Expertkompetens. För mer information besök: his.se/wiser.