Tillfället ingår inte i den aktuella katalogen. Uppgifterna är bevarade från en tidigare publicering. Kontrollera aktuellt utbud hos anordnaren.
University of Gävle
Introduction to Machine Learning
In today's data-driven world, machine learning is revolutionizing industries from healthcare to finance to entertainment, and it is becoming increasingly essential to many fields. So, whether you are a student or a professional in the industry, machine learning skills are in demand. This course is a perfect starting…
- Högskoleutbildning
- Uppgift saknas
- 31 augusti 2026
- Uppgift saknas
- Uppgift saknas
- 25 %
Översikt
In today's data-driven world, machine learning is revolutionizing industries from healthcare to finance to entertainment, and it is becoming increasingly essential to many fields. So, whether you are a student or a professional in the industry, machine learning skills are in demand. This course is a perfect starting point to gain the skills needed to succeed in this exciting and rapidly growing field. Throughout the course, you will gain an in-depth understanding of supervised, unsupervised, and reinforcement learning methods and their practical considerations. You will be able to explain the ideas, assumptions, and intuition behind different machine-learning approaches and analyze relevant applications. The lectures, assignments, and project work are designed to provide you with hands-on experience in implementing machine learning methods in different applications. This course provides basic machine-learning skills to anyone interested in pursuing a career in data science, computer vision, or natural language processing but can be very useful in lots of other professions as well.
Antagningspoäng
Behörighet
Completed courses of at least 30 cr in Computer Science and Mathematics, including the courses Programming Methodology 7,5 cr and Linear Algebra 7,5 cr, 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
- 2026-08-31
- Mått
- Behörighetstext återgiven från publicerat Susa-underlag; ingen personlig behörighetsbedömning.
- Population
- Utbildningstillfälle e.uoh.hig.dvg337.18460.20262
- Senaste kontroll
- 2026-09-23T10:37:30.869721+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
University of Gävle
Anordnare för det publicerade utbildningstillfället.
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.hig.dvg337.18460.20262
- Tillfällesidentitet hos källan
- e.uoh.hig.dvg337.18460.20262
- Utbildningsformens källkod
- HS
- Utbildningskod hos källan
- DVG337
- Ändringstid enligt källan
- 2025-12-11T12:10:01
Anordnare, utbildning och utbildningstillfälle är separata identiteter. Uppgifter om ansökan bör kontrolleras på den officiella webbplatsen. Kompletterande statistik har inte hämtats från denna källa.