Studenterna möts vid vanliga seminarier i små grupper med en handledare (3-7 deltagare). Vid varje tillfälle presenterar ALLA deltagare (student och handledare) en ny artikel inom fokusgruppens specialområden. Presentationen ska innehålla en kritisk analys av arbetet, följt av en gruppdiskussion.
FDD3021 Seminariegrupp om utvalda ämnen inom datavetenskap 6,0 hp
Denna kurs ger ett forum för studenter att smälta trendande och påverkande vetenskapliga publikationer som täcker ett urval av ämnen relaterade till deras forskning. Mötas regelbundet i små grupper, varje student presenterar ett papper och deltar i följande diskussion.
Information per kursomgång
Information för VT 2024 Start 2024-03-18 programstuderande
- Studielokalisering
KTH Campus
- Varaktighet
- 2024-03-18 - 2024-06-03
- Perioder
- P4 (6,0 hp)
- Studietakt
33%
- Anmälningskod
61128
- Undervisningsform
Normal Dagtid
- Undervisningsspråk
Engelska
- Kurs-PM
- Kurs-PM är inte publicerat
- Antal platser
Ingen platsbegränsning
- Målgrupp
- Ingen information tillagd
- Planerade schemamoduler
- [object Object]
- Schema
- Schema är inte publicerat
- Del av program
- Ingen information tillagd
Kontakt
Kevin Smith (ksmith@kth.se)
Kursplan som PDF
Notera: all information från kursplanen visas i tillgängligt format på denna sida.
Kursplan FDD3021 (VT 2020–)Information för forskarstuderande om när kursen ges
All year
Rubriker med innehåll från kursplan FDD3021 (VT 2020–) är markerade med en asterisk ( )
Innehåll och lärandemål
Kursupplägg
Kursinnehåll
Specialiserade ämnen relaterade till datavetenskap och maskininlärning
Lärandemål
Efter genomförd kurs ska studenten kunna:
- Läs kritiskt forskningsartiklar som behandlar ämnen inom deras specialisering och förklarar deras essens för andra studenter,
- Välj relevanta och högkvalitativa artiklar från den vetenskapliga litteraturen för presentation
- Diskutera artiklar med avseende på inverkan, tillvägagångssätt, utvärderingsmetodik och slutsatser
Kurslitteratur och förberedelser
Särskild behörighet
Studenten ska genomföra forskning på doktorandnivå inom datorsyn / maskininlärning eller ett relaterat fält.
Rekommenderade förkunskaper
Ingen
Utrustning
Ingen
Kurslitteratur
Ingen
Examination och slutförande
När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.
Betygsskala
P, F
Examination
- EXA1 - Essäskrivande, 6,0 hp, betygsskala: P, 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.
EXA1 - Examen, 6,0 hp, Betygsskala P, F
Övriga krav för slutbetyg
Aktivt deltagande i minst 18 sessioner inklusive presentation vid alla sessioner. En kort 1 stycke skriftlig sammanfattning av varje papper ska lämnas till handledaren och registreras.
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
Denna kurs tillhör inget huvudområde.
Utbildningsnivå
Forskarnivå
Påbyggnad
Ingen information tillagd
Kontaktperson
Kevin Smith (ksmith@kth.se)