Takaisin kaikki kurssit

Machine learning

Yksittäinen kurssi

Course content:

  • Components of Machine Learning: Data, Hypothesis Space and Loss Functions
  • Algorithms for Machine Learning: Gradient Descent, Greedy Search, Linear Solvers

After completing the course, the students

  • can formalize applications as ML problems and solve them using basic ML methods.
  • understand the concept of generalization and how to analyse it using simple probabilistic models.
  • are familiar with linear models for regression and classification.
  • know how basic ML methods are obtained as combinations of particular choices for data representation (features), hypothesis space (model) and loss function.
  • are familiar with the idea of hard and soft clustering methods.
  • understand the basic idea of feature learning methods.

Workload:

5 credits, approx 130 hours of work divided into:

  • lectures + self-study (30 hours)
  • assignments (6 * 10 = 60 hours)
  • project work (around 40 hours)

For Aalto degree students: This course overlaps with Machine Learning: Basic Principles (CS-E3210) and Machine Learning with Python (CS-EJ3211) and only one of them can be included in the degrees. If you have already taken one of the basic machine learning courses, you should take the course Machine Learning: supervised methods (CS-E4710) instead.

Lisätietoa kursseista ja niiden suorittamisesta

Aalto-yliopisto
FITech ICT -yhteyshenkilö
fitech-sci(at)aalto.fi

Vastuuopettaja

Aalto-yliopisto
Alex Jung , Apulaisprofessori
alex.jung(at)aalto.fi
Aalto-yliopisto
Stephan Sigg , Apulaisprofessori
stephan.sigg(at)aalto.fi

Hakua koskevat kysymykset

FITech
Monica Sandberg , Opintoasioiden suunnittelija
monica.sandberg(at)fitech.io
Aloita tästä
Aloita tästä
Kategoria:
ICT-opinnot
Teema:
Tekoäly ja koneoppiminen
Kurssikoodi:
CS-C3240
Opintopisteet:
5 ECTS
Hinta:
0 €
Taso:
Opetusaika:
11.1.–9.4.2021
Viimeinen hakupäivä:
Hakuaika on päättynyt
Järjestävä yliopisto:
Aalto-yliopisto
Kohderyhmä:
Aikuisopiskelija,
Tutkinto-opiskelija
Opetustavat:
Verkko-opetus
Kieli:
Englanti
Esitietovaatimukset:
Matrix algebra, probability theory, basic programming skills
Oletko kiinnostunut tästä kurssista? Tilaa ilmoitus kurssin tietojen muutoksista suoraan sähköpostiisi! Voit peruuttaa tilauksen koska tahansa.