Fakta
Informasjon oppdatert
9. januar 2023.
Om studiet
Skaff deg praktisk, dokumenterbar kompetanse i kunstig intelligens og maskinlæring.
I dette nettbaserte emnet vil dyktige fagfolk lære deg grunnleggende prinsipper, verktøy og metoder innen kunstig intelligens og maskinlæring. Dette er teknologier med mange bruksområder, blant annet bedre utnyttelse av data, automatisering og effektivisering av prosesser, og utvikling av nye måter å løse oppgaver på.
Du vil få en god, overoverordnet forståelse for dette teknologiområdet, og tilegne deg en kompetanse som kan brukes i reelle arbeidssituasjoner.
Emnet består av følgende tema:
• Introduksjon til kunstig intelligens og maskinlæring
• Data og etikk
• Datakvalitet og preprosessering
• Veiledet læring
• Ikke-veiledet læring
• Overføringslæring og forklarbarhet
• Produksjonssetting, systemkrav og sikkerhet
Studiets oppbygging
Studiet kan kombineres med jobb og privatliv. Det er nettbasert med veiledningstekster, læringsfilmer, øvingsoppgaver og obligatoriske innsendingsoppgaver, samt mulighet for frivillige studentsamlinger på Zoom. Du vil motta personlig tilbakemelding fra en faglig dyktig veileder.
Undervisningsopplegg
Nettstudier gjør det mulig for deg å studere når du vil, hvor du vil. Det er en fleksibel studiemetode, som gjør at nettstudier kan tilrettelegges for enhver timeplan og situasjon.
Vi bruker læringsportalen Canvas. Her finner du blant annet:
- forelesningsvideoer
- oversikt over pensum og studieløp
- læringsmål
- planleggingsverktøy
- øvingsoppgaver
- innleveringsoppgaver
- mulighet til å kommunisere med din personlige veileder og medstudenter m.m.
Gjennomføringen er basert på arbeid med pensum, veiledningstekster, videoforelesninger, øvingsoppgaver, innsending av obligatoriske oppgaver, samt gjennomføring av en skriftlig eksamen. Fagstoffet i læringsportalen er ordnet i en bestemt rekkefølge, slik at du lett forstår hva du skal gjøre til enhver tid.
Du vil gjennom studietiden din ha tilgang på veileder i emnet. Veileder vil også gi deg tilbakemeldinger på de obligatoriske oppgavene du leverer i løpet av studietiden.
Opptakskrav
For å kunne søke på dette emnet må du møte ett av kravende nedenfor:
- Generell studiekompetanse
- Generell studiekompetanse etter fagopplæring med fag/svennebrev eller yrkespraksis og utdanning etter 23/5 regelen
- Realkompetanse
Opptaksinformasjon
Søknadsfrist og oppstart
- Hver dag, hele året.
Anbefalt forhåndskunnskap
Etter gjennomført emne skal du kunne identifisere problemstillinger som kan løses med kunstig intelligens, reflektere over relevante problemstillinger, og vurdere hensiktsmessige metoder for typiske problemer. Dette innebærer blant annet å kunne vurdere data, systemkrav, sikkerhet og ulike applikasjons-scenarier.