Takaisin kaikki kurssit

Machine learning: Supervised methods

Yksittäinen kurssi

Max amount of FITech students: 40

Persons without a valid study right at a Finnish university or university of applied sciences have preference to this course.

Mastering the prerequisite skills is very important in order to complete this course. Please list your preliminary knowledge in your application.

Course contents

  • Generalisation error analysis and estimation
  • Model selection
  • Optimisation and computational complexity
  • Linear models
  • Support vector machines and kernel methods
  • Boosting
  • Feature selection and sparsity
  • Multi-layer perceptrons
  • Multi-class classification
  • Preference learning

Learning outcomes

After the course, the student

  • knows how to recognise and formalise supervised machine learning problems,
  • knows how to implement basic optimisation algorithms for supervised learning problems,
  • knows how to evaluate the performance supervised machine learning models,
  • has understanding of the statistical and computational limits of supervised machine learning, as well as the principles behind commonly used machine learning models.

Course material

Supplementary reading:

  • Mohri, Rostamizadeh, Talwakar: Foundations of Machine Learning
  • Shalev-Shwartz, Ben-David: Understanding Machine Learning, Cambridge University Press

Teaching schedule

Lectures (Otaniemi) will be held on Tuesdays at 10:15-12:00. Exercise sessions (in Otaniemi) will be held on Fridays at 10:15-12:00. Attendance in lectures and exercise sessions is voluntary, recordings from lectures available. The exam is in Otaniemi on 11.12. 17-20.

Completion methods

Workload:

  • 24 lecture hours
  • 12 hours exercise session
  • 3 hours exam
  • 96 hours independent study

More information on Aalto University’s course page.

You can get a digital badge after completing this course.

koneaoppiminen tekoäly AI lineaarimallit algoritmit luokittelu optimointi

Vastuuopettaja

Aalto-yliopisto
Juho Rousu

Lisätietoa opintojen suorittamisesta

Aalto-yliopisto
Tiina Porthén

Hakua koskevat kysymykset

FITech-verkostoyliopisto
Fanny Qvickström, Opintoasioiden suunnittelija
Hakuaika on päättynyt
Hakuaika on päättynyt
Aihe:
Tekoäly ja koneoppiminen
Kurssikoodi:
CS-E4710
Opintopisteet
5 ECTS
Hinta:
0 €
Kurssin taso:
Kurssin ajankohta:
5.9.–11.12.2023
Haun alkamispäivä:
01.06.2023
Viimeinen hakupäivä:
Hakuaika on päättynyt
Vastuuyliopisto:
Aalto-yliopisto
Kuka voi hakea:
Aikuisopiskelija,
Tutkinto-opiskelija
Toteuttamistapa:
Monimuoto-opetus
Paikkakunta:
Espoo
Opetuskieli:
Englanti
Esitietovaatimukset:
Kurssit Machine Learning, Statistical inference tai vastaavat tiedot. Todennäköisyyslaskennan ja lineaarialgebran perusteet. Ohjelmointitaidot.
Oletko kiinnostunut tästä kurssista? Tilaa ilmoitus kurssin tietojen muutoksista suoraan sähköpostiisi! Voit peruuttaa tilauksen koska tahansa.

Kurssi sisältyy seuraavaan teemaan