Tillfället ingår inte i den aktuella katalogen. Uppgifterna är bevarade från en tidigare publicering. Kontrollera aktuellt utbud hos anordnaren.
University West
Industrial digitalization - Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are powerful tools used in a wide variety of areas such as finance, healthcare, e-commerce, industry, entertainment and many others to automate numerous tasks. For example, in healthcare an ML algorithm can be used to predict a diagnosis based on the patient’s d…
- Högskoleutbildning
- Uppgift saknas
- 26 januari 2026
- Uppgift saknas
- Uppgift saknas
- 30 %
Översikt
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are powerful tools used in a wide variety of areas such as finance, healthcare, e-commerce, industry, entertainment and many others to automate numerous tasks. For example, in healthcare an ML algorithm can be used to predict a diagnosis based on the patient’s data. An autonomous vehicle can employ an AI algorithm to decide whether to apply emergency breaking. Fraud and money laundering can also be successfully identified by AI and ML technology when used by a financial institution. Successful deployment of this technology requires understanding of application areas of different AI and ML algorithms and their performance characteristics. This course introduces the most common concepts ML and AI. Attention is given to proper applicability of different algorithms to diverse types of data. Importance of the quality of the data is emphasized as one of the keys to successful data analysis. The examination of the course is based on field study where the students apply the knowledge in their own area of expertise. The target group for the course is senior and medium level management as well as engineering and technical personnel unfamiliar with AI and ML technology. This course will be delivered on distance. The outline of the course is one online introduction session, pre-recorded lectures, online exercises and examination. <br> [LÄS MER OM KURSERBJUDANDET](<https://admin.hv.se/globalassets/bifogade-filer/industrins-digitalisering---introduktion-till-artificiell-intelligens-och-maskininlarning.pdf/>) <br> NOTE suitable prior knowledge for this course is the basic course in programming with Python, PIA600, Programming for Industrial Applications 3 HE credits. **Industry and academy**<br> This course has been developed in collaboration with industry partners within the framework of one of our educational projects. The project aims to provide courses at the advanced level to a mix of professionals and students to strengthen the Swedish industry's competitiveness.<br> We apply validation of work experience to see if you have knowledge that corresponds to the eligibility requirements for the course. Do not forget to attach a description if you are applying based on work experience, a form is available on our website [www.hv.se/produktionskurser](<https://www.hv.se/produktionskurser>).
Antagningspoäng
Behörighet
Passed courses of 90 HE credits within the field of technology with at least 15 HE credits on level 61-90 HE credits or equivalent.
Texten återges från Susa-underlaget. Antagningsdata gör ingen egen mappning mellan GY11 och GY25 och bedömer inte personlig behörighet.
Källa, mått och datakvalitet
- Källa
- Skolverket Susa-navet
- Period
- 2026-01-26
- Mått
- Behörighetstext återgiven från publicerat Susa-underlag; ingen personlig behörighetsbedömning.
- Population
- Utbildningstillfälle e.uoh.hv.idm600.26002.20261
- Senaste kontroll
- 2026-09-23T10:37:50.445791+00:00
- Begränsning
- GY11 och GY25 mappas inte av Antagningsdata. Grundläggande och särskilda villkor separeras inte utan strukturerat underlag.
Utbildningens innehåll
Studiernas upplägg
Ansökan och viktiga datum
- Utbildningen startar
- Utbildningen slutar
Lön och lönefördelning
Vanliga yrken efter utbildningen
Studenterna
Geografisk bakgrund
Tidigare gymnasieskolor och program
Genomströmning och utfall
Om anordnaren
Källor och datakvalitet
Utbildningsfakta för valt tillfälle kommer från Skolverket Susa-navet.
Hämtad . Publicerad . Tider visas i svensk tid.
Källidentitet och publiceringsversion
- Publiceringsversion
- 8e217193-f5fa-4778-b085-a4521fd03e8d
- Utbildningsidentitet hos källan
- i.uoh.hv.idm600.26002.20261
- Tillfällesidentitet hos källan
- e.uoh.hv.idm600.26002.20261
- Utbildningsformens källkod
- HS
- Utbildningskod hos källan
- IDM600
- Ändringstid enligt källan
- 2025-09-03T09:25:32
Anordnare, utbildning och utbildningstillfälle är separata identiteter. Uppgifter om ansökan bör kontrolleras på den officiella webbplatsen. Kompletterande statistik har inte hämtats från denna källa.