lunduniversity.lu.se

Forskar­utbildnings­kurser

Faculty of Engineering | Lund University

Detaljer för kursplan för kurs FRT245F giltig från och med Spring 2020

Utskriftsvänlig visning

Allmänt
Syfte
  • To demonstrate understanding of the concepts and show the ability to use the methods of Chapters 10-13 and 18 in the course book.
Innehåll
  • Introduction to artificial neural networks with Keras, training of deep neural networks, loading and preprocessing of data with TensorFlow, and reinforcement learning.
Kunskap och förståelse
  • För godkänd kurs skall doktoranden
  • demonstrate understands for the basic concepts and methods presented in Chapters 10-13 and 18 in the course book. This includes programming in Python, artificial neural networks with Keras, training av deep neural networks, loading and preprocessing of data with TensorFlow, and reinforcement learning.
Färdighet och förmåga
  • För godkänd kurs skall doktoranden
  • participate actively in the discussions on the different chapters
    host a chapter-session and complete a project, which includes hands-on implementation of ML-algorithms in Python, possibly using Keras and/or TensorFlow.
Värderingsförmåga och förhållningssätt
  • För godkänd kurs skall doktoranden
  • demonstrate understanding for the suitability of different ML-algorithms to bench-mark problems and be able to choose parts of the chapter content to present at the chapter-session they are hosting as well as organize the meeting.
Undervisningsformer
  • Seminarier
  • Projekt
  • Litteraturkurs som självstudier
Examinationsformer
  • Seminarieföredrag av deltagarna
  • Sufficient participation in the seminars and the discussions.
  • Underkänd, godkänd
Förkunskapskrav
Förutsatta förkunskaper
Urvalskriterier
  • None
Litteratur
  • Géron, A.: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Unsupervised learning techniques. 2019. ISBN 9781492032649.
Övrig information
  • The course is given upon request, if sufficient demand is present.

Kurskod
  • FRT245F
Administrativ information
  • 2021-03-01
  • Professor Thomas Johansson

Alla publicerade kurstillfällen för kursplanen

1 kurstillfälle.

Startdatum Slutdatum Publicerad
2020‑04‑15 (ungefärligt) 2020‑06‑16

Utskriftsvänlig visning