Anvendt kunstig intelligens og maskinlæring

Vil du lære hvordan kunstig intelligens og maskinlæring brukes i praksis? I dette emnet får du praktisk erfaring med teknologiene som former fremtidens arbeidsliv og kunnskapen som trengs for å bruke dem strategisk, effektivt og med trygghet.

Kristiania
Studier
Nettstudier
Enkeltemner
Anvendt kunstig intelligens og maskinlæring

Nivå	Bachelor
Studiested	Nettstudium
Studiepoeng	5
Pris	kr 8 300
Antall innsendinger	2
Opptakskrav
Gjennomføring	Heltid / deltid
Emnekode	6551
Språkvalg	Norsk
Emnebeskrivelse	Ingen beskrivelse

Kunstig intelligens og maskinlæring er ikke lenger noe som hører fremtiden til. Det skjer nå. I dette nettbaserte og praksisnære emnet lærer du hvordan teknologiene faktisk brukes i arbeidslivet, og hvordan du selv kan ta dem i bruk for å analysere data og forbedre prosesser.

Du jobber med ekte problemstillinger, bruker kjørbar Python-kode i Jupyter Notebooks, og får tett oppfølging av faglig veileder. Du trenger ikke være utvikler, men bør kunne lese og gjøre enkle justeringer i kode. Det viktigste er at du har nysgjerrighet og vilje til å bruke data på en mer målrettet og effektiv måte. Grunnleggende matematisk forståelse er også en fordel.

Emnet tar for seg følgende tema:

Dataanalyse og maskinlæring som prosess
Veiledet læring
Ikke-veiledet læring
Dyp læring og overføringslæring
Forsterkende læring
Testing og evaluering av modeller
Forklarbarhet

Emnet kombinerer læringsfilmer (tekstet på norsk), veiledningstekster, øvingsoppgaver og obligatoriske innleveringer. Det er tilrettelagt for fleksibel gjennomføring, og gir deg støtte underveis, inkludert frivillige samlinger på Zoom. Undervisningsspråket er norsk, men noe av materialet er på engelsk.

Dette emnet er del to i et praktisk videreutdanningsløp bestående av to frittstående emner. Du må ikke ha tatt «Innføring i kunstig intelligens og maskinlæring», men bør ha grunnleggende kjennskap til sentrale konsepter og begreper i den vedlagte begrepsoversikten. Korte begrepsforklaringer og læringsfilmer fra innføringsemnet er tilgjengelige, men du får ikke tilgang til hele emnet.

Hva lærer du?

I dette emnet vil du lære om hvordan maskinlæring brukes i praksis, fra forståelse av sentrale prinsipper og algoritmer, til anvendelse av metoder for å analysere og tolke data.

Etter fullført emne vil du kunne:

Forstå sentrale utfordringer og bruksområder innen maskinlæring
Forklare hvordan vanlige algoritmer fungerer
Hente ut innsikt fra data ved hjelp av maskinlæring
Bruke maskinlæring og dyp læring i praksis

Noe du lurer på?

Vi svarer på det meste om nettstudier, opptakskrav og mer.

Spør oss her!

Hvem passer studiet for?

Emnet passer for deg som:

Ønsker å jobbe praktisk med kunstig intelligens og maskinlæring
Studerer, er i jobb eller vurderer ny kompetanse
Har interesse for teknologi og ønsker å forstå hvordan AI brukes i virkeligheten
Vil bygge fremtidsrettet kunnskap med høy relevans

Lær hvordan kunstig intelligens brukes i praksis. Søk nå!

Praktisk informasjon

Emne detaljer

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

Nødvendige forkunnskaper

Det anbefales grunnleggende matematisk forståelse og noe erfaring med programmering

Dokumentasjonsfrist

Du må sende inn dokumentasjon som bekrefter at du er kvalifisert for opptak i løpet av en måned

Søknadsfrist og oppstart

Du kan søke nå. Emnet har oppstart 25. august 2022. Deretter kan du søke og starte når som helst, hele året.
Eksamensinformasjon: Klikk her

Eksamen varighet: 48 timer

Liste over eksamensdatoer: Klikk her

Eksamen oppmeldingsfrist: 1. april og 1. november

Eksamensform: Skriftlig individuell hjemmeeksamen
Du må selv kjøpe pensumbøkene til emnet.

Du står fritt til å kjøpe bøkene hvor du selv vil. Vi har samlet noen tips om hvor du kan kjøpe nye og brukte pensumbøker på nett.

Pensum til anvendt kunstig intelligens og maskinlæring finner du her.
Hvert semester settes det opp frivillige studentsamlinger på Zoom. Samlingene er ikke obligatoriske, men anbefales. De vil hjelpe deg å gjennomføre innsendingsoppgavene, og gir deg god mulighet til å knytte kontakter med andre studenter, diskutere fagstoff og praktiske anvendelser, og samarbeide på tvers.
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.  

Ettersom dette er et nettemne forutsettes det at du har tilgang til en PC/Mac med oppdaterte nettlesere. 

Når du blir student får du tilgang på studentdemokratiet og velferdstiltak gjennom Studentunionen. 
Du kan betale med faktura, kort,  avdrag, eller gjøre avtale med  annen betaler, les mer om finansiering her.

Du kan også  søke om støtte fra Lånekassen.

Dette emnet inngår i

Anvendt kunstig intelligens og maskinlæring

Legg studiet til i søknadsskjema nå og finn det igjen når du er klar for å sende inn søknaden din.