A national initiative on education and competence in Artificial Intelligence

Samhället och AI

Under den här rubriken har vi samlat kurser som handlar om samhällsaspekter av AI.











Online

Den snabba utvecklingen av digital teknik och framsteg inom kommunikationer gör att det idag produceras en gigantisk mängd data varje dag med komplexa strukturer som kallas "Big data" och detta växer dessutom exponentiellt. Syftet med kursen är att ge studenterna insikter i grundläggande begrepp inom maskininlärning med Big data samt den senaste forskningsutvecklingen inom området. Studenterna kommer att lära sig om problem och industriella utmaningar av flera fallstudier inom området. Vidare kommer studenterna att lära sig att använda verktyg för att utveckla system som använder algoritmer för maskininlärning i Big data. Kursen är möjlig att kombinera med heltidsarbete.

Läs mer hos Mälardalens högskola

Örebro

Under utbildningen erbjuds kunskap om grundläggande koncept inom maskininlärning, samt urval och tillämpning av olika maskininlärningsalgoritmer. Dessutom kommer studenten lära sig att utvärdera prestandan hos dessa lärande system. Efter avslutad kurs ska den studerande kunna förbereda data och använda maskininlärningsmetoder för att lösa ett problem inom ett intelligent system.

Läs mer hos Örebro Universitet

Örebro

Den här behandlar olika fenomen av mänsklig interaction med Mixed Reality. Vi studerar olika aspekter av mänsklig perception av Mixed Reality, beroende av faktorer som naturtrogen återgivning, immersion och närvaro.

Läs mer hos Örebro Universitet

Örebro

The course addresses the major principles in logic and constraint programming. The main focus of the course is on Stable Model or Answer Set semantics. This course  also focuses on formalizing and solving various problems within a declarative paradigm. After completing the course, the student will be able to apply a suitable symbolic reasoning method based on answer set solvers to solve a problem within an intelligent system.

Läs mer hos Örebro Universitet

Örebro

Kursen tar upp grundläggande koncept inom klassisk artificiell intelligens (utöver maskininlärning). Traditionell artificiell intelligens karaktäriseras av så kallad deklarativ ansats för problemlösning. Kursen behandlar ett urval av olika intelligenta problemlösningsmetoder, såväl teoretiskt som praktiskt. Efter utbildningen ska den studerande kunna modellera och använda lämpliga generiska lösningsalgoritmer för att lösa problem inom ett intelligent system.

Läs mer hos Örebro Universitet

Umeå

Answer Set Programming (ASP) for Industry introducerar Answer Set Programming och hur det kan användas för att lösa problem inom industrin. Answer Set Programming (ASP) är en metod utvecklad inom området artificiell intelligens (AI) för att lösa svåra sökproblem. ASP var initialt utvecklad för att modellera problem inom området kunskapsrepresentation och resonerande (KRR) och används i alltmer inom både industri och akademi för att lösa problem i områden som bioinformatik, schemaläggning, dynamisk resurshantering och mjukvaruutveckling.

Läs mer hos Umeå Universitet

Örebro

Under kursen erbjuds kunskap om tre avancerade ämnen inom AI: resursschemaläggning, robotmanipuleringsplanering och multirobotkoordinering. Kursen ska introducera de specifika principerna som ligger bakom dessa ämnen, nämligen systematisk och provtagningsbaserad sökning, begränsningsbaserat resonemang och robotkinematik. Inom varje ämne (resursschemaläggning, robotmanipuleringsplanering och multirobotkoordinering) kommer ett toppmodernt verktyg att presenteras och användas som underlag för projektarbete.

Läs mer hos Örebro Universitet

Umeå

Introduction to Artificial Intelligence (AI) for Industry är en bred introduktion till artificiell intelligens (AI) för dig som har kunskaper i systemutveckling och någon erfarenhet i programmering, och som vill fördjupa dina kunskaper i AI. Det finns en mängd AI-algoritmer och mjukvaruverktyg för att bygga intelligenta system. Kursen ger en bred introduktion till olika väletablerade teorier, algoritmer, metoder och verktyg och de möjligheter som finns att utveckla nya AI-baserade system, från klassiska AI-metoder till maskininlärning. Kursen introducerar också sociala aspekter på AI-baserad teknologi.

Läs mer hos Umeå Universitet

Örebro

Under kursen erbjuds kunskap om hur Robot Operating System (ROS) fungerar och hur ROS kan tillämpas inom olika områden inom robotik och artificiell intelligens. Du kommer att använda ROS för att bygga delar av ett intelligent system och för att testa dessa både i simulering och på befintliga robotplattformar.

Läs mer hos Örebro Universitet

Online

Syftet med kursen är att ge studenterna grunderna i bildbehandling och modeller för Deep Learning (djup maskininlärning). Studenten får lära sig att designa intelligenta system med Deep Learning, till exempel neuralt nätverk (CNN) för klassificering, annotering, och objektigenkänning. Kursen är möjlig att kombinera med heltidsarbete.

Läs mer hos Mälardalens högskola

Online

I denna kurs behandlas designmetoder och olika algoritmer för och varianter av Deep Learning inom klassifiering, prediktion, interaktion och modellering med användning av olika typer av data; ljud, bild, video, text, sekvenser. Begrepp såsom Överträning, Dropouts och Gradienter gås igenom.   Installation och användning av hård- och mjukvaror för experimenterande med topologier såsom CNN, RNN, LSTM, DQN och tillhörande parametrar samt inspektion av resultatet utgör en väsentlig del av kursen. Kursen går även kortfattat igenom Dataanalys, Maskininlärning, Tensorer, Datorseende, Transfer Learning,  Grunder i Robotik, Reinforcement Learning och metoder med kombinationen Deep Reinforcement Learning. Numeriska implementationer studeras översiktligt. Det är en tidsmässig fördel att ha tillgång till lämpliga beräknings(grafik)kort alternativt ha/få tillgång till motsvarande molntjänst. Man kan köra Windows, OS X eller Linux.

Läs mer hos Umeå Universitet

Linköping

Den här kursen riktar sig till yrkesverksamma i svensk industri som vill lära sig grunderna i maskininlärning. Kursen vänder sig till dig som har en tidigare universitetsutbildning.

Läs mer hos Linköpings Universitet

Online

Kursen ämnar ge kunskap om grundläggande metoder inom maskininlärning för prediktiv analys för beslutsgrundande, d.v.s., bättre och mer informerade beslut i prognostisering. Detta inkluderar centrala koncept för informationsutvinning ur datamängder för förutsägelse av sannolika utfall. Kursen är möjlig att kombinera med heltidsarbete.

Läs mer hos Mälardalens högskola
Hittar du inte vad du söker?