Antagningsdata

Välj region och språk

Välj språk för hela webbplatsen.

Tillfället ingår inte i den aktuella katalogen. Uppgifterna är bevarade från en tidigare publicering. Kontrollera aktuellt utbud hos anordnaren.

Linköping University

Machine Learning

<p>This course is aimed at those who want to gain a broad knowledge of different types of machine learning and an understanding of how different machine learning methods work, either if you are working as an engineer and want further education or want to complement on-going higher education with a course in machine…

  • Högskoleutbildning
  • Uppgift saknas
  • 31 augusti 2026
  • Uppgift saknas
  • Uppgift saknas
  • 33 %

Översikt

<p>This course is aimed at those who want to gain a broad knowledge of different types of machine learning and an understanding of how different machine learning methods work, either if you are working as an engineer and want further education or want to complement on-going higher education with a course in machine learning. The course takes off with an introduction to the field of machine learning, discussing the three different basic principles for machine learning – Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning. Then we take a closer look at some specific methods within each of these areas. Within Supervised Learning, we first look at linear classifiers followed by Neural Networks, including Deep Learning and Convolutional Neural Networks. Within the category Unsupervised Learning, we cover data analysis methods such as Principal Component Analysis and Clustering. Finally, we look at Q-learning as an example of Reinforcement Learning.&nbsp;</p><p>The course contains 4 programming exercises that should be reported in written form and comprise the examination of the course. The course is given completely on distance with scheduled occasions for seminars and supervision.&nbsp;</p><p>As the course is given in English, this is a prerequisite. If your high school qualifications are not already on your pages on antagning.se, you need to upload your high school diploma, or equivalent, on antagning.se in connection with your application.</p>

Antagningspoäng

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Behörighet

90 ECTS credtis passed in an engeineering subject and/or natural sciences of which at least 5 ECTS credits Multivariate calculus, 5 ECTS credits Linear Algebra, 5 ECTS credits Statistics, 5 ECTS credits Python programming or equivalent work experience of at least 1 year on a half time basis where Python programming is part of the work tasks English corresponding to the level of English in Swedish upper secondary education (Engelska 6 or Engelska nivå 2) Exemption from Swedish

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.liu.ete391.1t033.20262
Senaste kontroll
2026-09-23T10:38:02.783888+00:00
Begränsning
GY11 och GY25 mappas inte av Antagningsdata. Grundläggande och särskilda villkor separeras inte utan strukturerat underlag.

Utbildningens innehåll

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Studiernas upplägg

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Ansökan och viktiga datum

  1. Utbildningen startar
  2. Utbildningen slutar

Lön och lönefördelning

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Vanliga yrken efter utbildningen

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Studenterna

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Geografisk bakgrund

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Tidigare gymnasieskolor och program

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Genomströmning och utfall

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Om anordnaren

Linköping University

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.liu.ete391.1t033.20262
Tillfällesidentitet hos källan
e.uoh.liu.ete391.1t033.20262
Utbildningsformens källkod
HS
Utbildningskod hos källan
ETE391
Ändringstid enligt källan
2026-02-03T16:38:23

Anordnare, utbildning och utbildningstillfälle är separata identiteter. Uppgifter om ansökan bör kontrolleras på den officiella webbplatsen. Kompletterande statistik har inte hämtats från denna källa.