Lektorutdanning for trinn 8-13, 5-årig masterutdanning
Undervisningsspråk
Norsk eller Engelsk
Anbefalte forkunnskaper
MA-166
Må tas sammen med eller etter MA-218, Lineær Algebra. En god forståelse av kalkulus er en fordel.
Læringsutbytte
Etter fullført emne skal studentene kunne
de viktigste prinsippene innen styrt læring og evaluere ulike metoder
bygge, estimere og tolke lineære og ikke-lineære regresjonsmodeller
utføre og tolke enkle modeller for klassifisering av data
bruke et programmeringsspråk for å anvende maskinlæringsmetoder på store datamengder
Innhold
Multippel regresjon. Ikke-lineære transformasjoner av data. Konfidensintervall i parameterestimering. Logistisk regresjon. Støttevektormaskiner.
Undervisnings- og læringsformer
Forelesninger, gruppearbeid og obligatoriske innleveringer. Arbeid på datalab. Ved behov kan emnet undervises på engelsk. Emnet har et forventet arbeidsomfang på rundt 200 timer.
Vilkår for å gå opp til eksamen
Obligatoriske innleveringer må være godkjent for at studenten skal kunne gå opp til eksamen, se Canvas for mer informasjon.
Eksamen
Skriftlig 5-timers eksamen. Gradert karakter.
Studentevaluering
Emneansvarlig fastsetter i samråd med studenttillitsvalgt evalueringsform og om emnene skal ha midtveis- eller sluttevaluering i tråd med kvalitetssystemet kapittel 4.1.
Tilbys som enkeltemne
Ja, Med forbehold om ledig plass/kapasitet.
Opptakskrav hvis tilbudt som enkeltemne
Opptakskrav for enkletemnestudenter: R1/(S1+S2) og enten (R1+R2) / fysikk (1+2) / kjemi (1+2) / biologi (1+2) / informasjonsteknologi (1+2) / geofag (1+2) eller teknologi og forskningslære (1+2)