- Djupa nätverk.
- Probabilistisk djupinlärning.
- Djup överföring och delning av kunskap.
- Oövervakad djup representationsinlärning.
- Högre ordningens lärande.
- Motståndaranpassad inlärning (adversarial learning).
DD2412 Djupinlärning, fortsättningskurs 6,0 hp
Kursen tar studenten bortom de grundläggande principerna for djupinlärning genom att de fördjupar sig i forskningsfrontens frageställningar.
Information per kursomgång
Välj termin och kursomgång för att se aktuell information och mer om kursen, såsom kursplan, studieperiod och anmälningsinformation.
Kursplan som PDF
Notera: all information från kursplanen visas i tillgängligt format på denna sida.
Kursplan DD2412 (HT 2024–)Rubriker med innehåll från kursplan DD2412 (HT 2024–) är markerade med en asterisk ( )
Innehåll och lärandemål
Kursinnehåll
Lärandemål
Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
- förklara och motivera delområdena inom djupinlärning,
- redogöra för den teoretiska bakgrunden för avancerade djupinlärningstekniker,
- identifiera de riktningar inom vilka ytterligare forskning kan göras för att utveckla området,
- implementera metoder baserat på nyligen publicerade resultat,
- analysera avancerad forskning inom området och kritiskt utvärdera metodernas svagheter och styrkor
i syfte att
- förbereda sig för exjobb/doktorandstudier inom djupinlärning,
- bli bättre tränad för att möta industrins behov av spetskompetens inom området.
Kurslitteratur och förberedelser
Särskild behörighet
Kunskaper i djupinlärning, 6 hp, motsvarande slutförd kurs DD2424/DD2437.
Aktivt deltagande i kursomgång vars slutexamination ännu inte är Ladokrapporterad jämställs med slutförd kurs.
Den som är registrerad anses vara aktivt deltagande.
Med slutexamination avses både ordinarie examination och det första omexaminationstillfället.
Rekommenderade förkunskaper
DD2424
Utrustning
Ingen information tillagd
Kurslitteratur
Ingen information tillagd
Examination och slutförande
När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.
Betygsskala
A, B, C, D, E, FX, F
Examination
- LAB1 - Laborationer, 3,0 hp, betygsskala: P, F
- PRO1 - Projektuppgift, 3,0 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F
Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.
Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.
Möjlighet till komplettering
Ingen information tillagd
Möjlighet till plussning
Ingen information tillagd
Examinator
Etiskt förhållningssätt
- Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
- Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
- Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.
Ytterligare information
Kursrum i Canvas
Registrerade studenter hittar information för genomförande av kursen i kursrummet i Canvas. En länk till kursrummet finns under fliken Studier i Personliga menyn vid kursstart.
Ges av
Huvudområde
Datalogi och datateknik
Utbildningsnivå
Avancerad nivå
Påbyggnad
Ingen information tillagd
Kontaktperson
Hossein Azizpour (azizpour@kth.se)
Övergångsbestämmelser
Den tidigare modulen TEN1 har ersatts av PRO1.
Övrig information
I denna kurs tillämpas EECS hederskodex, se:
http://www.kth.se/eecs/utbildning/hederskodex