Antagningsdata

Välj region och språk

Välj språk för hela webbplatsen.

Publicerad utbildningskatalog

Neural Networks

Utbildningsinformation från den publicerade källan. Utbildningen och dess tidsbundna tillfällen hålls åtskilda.

Utbildningsfakta

Kod: FIM720

<p>The course gives an overview and a fundamental theoretical understanding of the most important neural net algorithms. These include models of associative memory algorithms for learning from examples (e.g., perceptron learning, back-propagation, temporal difference learning), and models for self-organization. Through comparison with methods from statistics and computer science students can develop an understanding of when neural networks are useful in application problems.</p>

Behörighet

A Bachelor's degree in Engineering, Natural or Mathematical sciences of 180 credits including knowledge of Mathematical analysis, Linear algebra and Programming. Applicants must prove their knowledge of English: English 6/English B from Swedish Upper Secondary School or the equivalent level of an internationally recognized test, for example TOEFL, IELTS.

Utbildningstillfällen

Varje tillfälle har egna datum och villkor. Avslutade tillfällen behålls som historik och innebär inte att en ny ansökan är öppen.

  • Neural Networks

    University of Gothenburg

    Startdatum:

    Slutdatum:

    Studietakt: 50 %

Källa och uppdatering

Skolverket Susa-navet

Hämtad: .

Publicerad: .

Visa källversion

Publiceringsversion: 8e217193-f5fa-4778-b085-a4521fd03e8d

Kontrollsumma: 1b0dc54c0fc8a359f83ba9dc8f9d468479ce432de4c03bce3b8b33dd67fe3f6c

Senast ändrad enligt källan: 2024-03-04T11:53:11