COURSE DESCRIPTION
Kursinnehåll
Kursen syftar till att ge en introduktion och överblick av artificiell intelligens. Fokus ligger på att förstå begreppet och några viktiga tekniker som hur sökning och maskininlärning fungerar samt konsekvenser av AI på samhället.
Börja läsa när du vill
Du kan börja läsa kursen i stort sett när du vill då kursen är en online-kurs med flexibel antagning. Du gör ansökan till den termin du tänker börja läsa kursen. Vill du börja direkt så ansöker du till innevarande termin, eller så väljer du den termin du tänker börja. Termin väljer du här ovan, så kommer du till rätt ansökningstillfälle.
Kursformat
Kursen är en distanskurs som görs i egen takt och hanteras i sin helhet i en web-baserad kursmiljö. Kursen baseras på självstudier av kursmaterialet och examineras med självrättande tester och inlämningar. Du som har gjort Elements of AI kan anmäla dig till den här kursen för att få dina resultat validerade. Det gäller både den svenska och den engelska versionen av kursen. Du måste inte göra om kursen, däremot måste du ladda upp certifikatet från Elements of AI och göra ett valideringstest med frågor motsvarande de som finns i Elements of AI för att säkerställa att det verkligen är du som gått igenom kursen. För mer information se denna länk.
Kursen handleds över internet.
Information om behörighet
Observera att du vid ansökan till kursen måste kunna styrka att du har grundläggande behörighet. Om dina gymnasiemeriter inte redan finns på dina sidor på antagning.se så behöver du ladda upp gymnasieexamen, eller motsvarande, på antagning.se i samband med din ansökan.
This course will teach you how to build convolutional neural networks. You will learn to design intelligent systems using deep learning for classification, annotation, and object recognition.
The rapid development of digital technologies and advances in communications have led to gigantic amounts of data with complex structures called ‘Big data’ being produced every day at exponential growth. The aim of this course is to give the student insights in fundamental concepts of machine learning with big data as well as recent research trends in the domain. The student will learn about problems and industrial challenges through domain-based case studies. Furthermore, the student will learn to use tools to develop systems using machine-learning algorithms in big data.
The course will give insights in fundamental concepts of machine learning and actionable forecasting using predictive analytics. It will cover the key concepts to extract useful information and knowledge from big data sets for analytical modeling
Målet med kursen är att ge lärare fortbildning inom ämnet djurvälfärd och hållbarhet. Kursens mål är också att ge lärare inspiration att designa sin egen undervisning, att ge lärare möjlighet att ta till sig ny forskning och att dela med sig av läraktiviteter som kan användas av fler.
With concerns about climate and global environmental changes, extreme events, and increases in social, economic, and political shocks, the concept of resilience is proving popular across a range of sectors as a way to understand and respond to our surprise-riddled world. This concept is now presented in a course led by the Stockholm Resilience Centre and the Centre for Complex Systems in Transitions and includes the latest research and practice on resilience. Resilience thinking includes the ability to persist in the face of challenges, adapt to new realities, or transform to fundamentally new paths for development. Resilience thinking is more than a theory, more than a set of tools. It is a way of seeing the world, offering a new perspective of how change in the world happens. Resilience thinking provides a new approach for building understanding and taking action in a complex world that is deeply interconnected and ever-changing. A world where controlled, planned approaches, existing knowledge and current solutions are not enough to effectively respond to the challenges in a highly dynamic and uncertain future. Addressing poverty, injustice, and inequality, and advancing human well-being remains a major ambition and challenge for the 21st century, and it now needs to consider that development will happen in a context radically different from the past. This course includes case studies and examples from practitioners who are working with resilience concepts in diverse contexts around the world. It is supported by strong scientific evidence and committed to being a platform to bring together and spark collaboration between individuals and organizations from around the world who are driven to transform development. This course is for: Development practitioners, policymakers and managers within development agencies around the world, as well as those working in the field with an interest in resilience thinking as it relates to development policy and practice.Students who are interested in the intersection of resilience, sustainability and development, and with a general interest in both local and global sustainability challengesAnyone with an interest in development, resilience thinking, and sustainability
Today, many industries face an increase in the design of dependable systems, often with a multitude of challenges including more complex electronics and intensive software. At the same time, most of the engineers graduating from universities do not have skills in designing fault tolerant systems. This online course aims to give engineers and students a toolbox of fail-safe design concepts, addressing both hardware and software techniques, such that they can understand the rationales for suitable mitigation strategies.