Behörighetskrav

120 hp inklusive Statistisk maskininlärning, en fortsättningskurs i programmering, Introduktion till bildanalys eller Datoriserad bildanalys I. Djup maskininlärning för bildanalys genomgången. Engelska 6.

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna

• kritiskt granska och i grupp diskutera vetenskapliga artiklar inom bildanalys och maskininlärning;
• söka efter och kritiskt granska vetenskapliga artiklar för att nå fördjupad förståelse rörande specifika delområden inom bildanalys och maskininlärning;
• beskriva för principer, metoder, och algoritmer inom bildanalys och maskininlärning, deras tillämpning och begränsningar;
• integrera teori och metodkunskap för bildanalys och maskininlärning, och att använda, jämföra och utvärdera olika modeller.

Innehåll

Kursen baseras på seminarier, gästföreläsningar, läsning och diskussion av vetenskapliga artiklar. Kursinnehållet anpassas tematiskt för de olika fördjupningsinriktningarna, och i viss mån även efter enskilda studenter. Exempel på ämnen som kan ingå i kursen är texturanalys, bildregistrering, grafbaserade metoder.

I kursen ingår även läsuppgifter, presentationer i skriftlig och muntlig form, kritisk analys av vetenskapliga artiklar och metoder, diskussion om etiska principer. Även praktisk implementation av och utvärdering av metoder för bildanalys och maskininlärning kan ingå.

Undervisning

Föreläsningar, seminarier och litteraturstudier.

Examination

Aktivt deltagande vid litteraturseminarium (2,5 hp), Muntlig och skriftlig presentation av egen litteraturstudie inom ett avgränsat fördjupningsområde (5 hp).

Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en enskild student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare för studenter med funktionsnedsättning.