Introduction to Deep Learning and Reinforcement Learning

Education facts

Code: FYD600

Kursen ger en introduktion till maskininlärning med hjälp av artificiella neurala nätverk (ANN). Fokus är på praktiska övningar och konkreta exempel för att ge både en översiktlig förståelse för ANN och färdigheter i att använda etablerad mjukvara för dessa (Python, Tensorflow, Keras).

Entry requirements

Minst 15 hp matematik inklusive linjär algebra och analys (flervariabel analys rekommenderat). Minst 7,5 hp programmering (Java, C++, Python, eller liknande) eller motsvarande omfattning matematisk programmering som delmoment i andra kurser (ex.vis Matlab, Maple, eller Mathematica i fysikkurser eller numerisk analys).

Education offerings

Each offering has its own dates and conditions. Closed offerings are retained as history and do not mean that a new application is open.

• Introduction to Deep Learning and Reinforcement Learning

  University of Gothenburg

  Start date: 19 January 2026

  End date: 22 March 2026

  Pace of study: 50 %