Maskininlärning för sociala medier, 6 hp

Machine Learning for Social Media, 6 credits

TNM108

Huvudområde

Medieteknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Programkurs

Examinator

Pierangelo Dellacqua

Studierektor eller motsvarande

Camilla Forsell

Undervisningstid

Preliminär schemalagd tid: 0 h
Rekommenderad självstudietid: 160 h

Tillgänglig för utbytesstudenter

Ja
VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig
Kursen ges för Termin Period Block Språk Ort VOF
6CMEN Civilingenjör i medieteknik 7 (HT 2020) 1, 2 3, 3 Engelska Norrköping V

Huvudområde

Medieteknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1X

Kursen ges för

  • Civilingenjör i medieteknik

Särskild information

Får ej ingå i examen tillsammans med TDDE01, TDDE15 eller TDDE16.

Förkunskapskrav

OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande.

Rekommenderade förkunskaper

Sannolikhetslära och statistik, matematisk analys, linjär algebra och grundläggande programmering.

Lärandemål

Kursens övergripande mål är att ge kunskap om maskininlärning i en kontext av analys av data från sociala medier.

Efter avslutad kurs skall den studerande kunna:

  • använda maskininlärningstekniker för att formulera och lösa praktiska problem
  • utvärdera och välja mellan maskininlärningsmodeller
  • använda maskininlärningsmodeller för prediktion och beslutsfattande
  • implementera maskininlärningsmodeller och algoritmer i ett programmeringsspråk
  • använda grundläggande metoder för att extrahera information and hämta textbaserad social data
  • använda tekniker för textbearbetning och förbereda dokument för statistisk modellering
  • använda relevanta använda maskininlärningsmodeller  för analys av textuell data och korrekt tolkning av resultat
  • grundläggande concept och mer avancerade tekniker för att producera rekommendationer
  • demonstrera kunskap av grundläggande koncept i grafteori och informationsflöde

Kursinnehåll

Översikt av maskininlärningsområdet och dess tillämpningsområden. Maskininlärningsalgoritmer som används inom sociala medier. Textutvinning, natural language processing , sentiment analysis, recommender systems, aspekter inom sociologi (graf teori, informationsflöde)

Undervisnings- och arbetsformer

Undervisningen består av föreläsningar och datorlaborationer. Föreläsningar används för att introducera begrepp och teori som studenterna sedan använder i praktisk problemlösning vid datorlaborationer. Under kursens gång genomförs också ett projektarbete.

Examination

PRA1Projektarbete3 hpU, 3, 4, 5
LAB1Laborationer3 hpU, G

Betygsskala

Fyrgradig skala, LiU, U, 3, 4, 5

Institution

Institutionen för teknik och naturvetenskap

Studierektor eller motsvarande

Camilla Forsell

Examinator

Pierangelo Dellacqua

Undervisningstid

Preliminär schemalagd tid: 0 h
Rekommenderad självstudietid: 160 h
Kod Benämning Omfattning Betygsskala
PRA1 Projektarbete 3 hp U, 3, 4, 5
LAB1 Laborationer 3 hp U, G
Det finns ingen kurslitteratur tillgänglig på studieinfo för den här kursen.
I = Introducera, U = Undervisa, A = Använda
I U A Moduler Kommentar
1. ÄMNESKUNSKAPER
1.1 Kunskaper i grundläggande (motsvarande G1X) matematiska och naturvetenskapliga ämnen

                            
1.2 Kunskaper i grundläggande (motsvarande G1X) teknikvetenskapliga ämnen

                            
1.3 Fördjupade kunskaper (motsvarande G2X), metoder och verktyg inom något/några teknik- och naturvetenskapliga ämnen

                            
1.4 Väsentligt fördjupade kunskaper (motsvarande A1X), metoder och verktyg inom något/några teknik- och naturvetenskapliga ämnen

                            
1.5 Insikt i aktuellt forsknings- och utvecklingsarbete

                            
2. INDIVIDUELLA OCH YRKESMÄSSIGA FÄRDIGHETER OCH FÖRHÅLLNINGSSÄTT
2.1 Analytiskt tänkande och problemlösning

                            
2.2 Experimenterande och undersökande arbetssätt samt kunskapsbildning

                            
2.3 Systemtänkande

                            
2.4 Förhållningssätt, tänkande och lärande

                            
2.5 Etik, likabehandling och ansvarstagande

                            
3. FÖRMÅGA ATT ARBETA I GRUPP OCH ATT KOMMUNICERA
3.1 Arbete i grupp

                            
3.2 Kommunikation

                            
3.3 Kommunikation på främmande språk

                            
4. PLANERING, UTVECKLING, REALISERING OCH DRIFT AV TEKNISKA PRODUKTER OCH SYSTEM MED HÄNSYN TILL AFFÄRSMÄSSIGA OCH SAMHÄLLELIGA BEHOV OCH KRAV
4.1 Samhälleliga villkor, inklusive ekonomiskt, socialt och ekologiskt hållbar utveckling

                            
4.2 Företags- och affärsmässiga villkor

                            
4.3 Att identifiera behov samt strukturera och planera utveckling av produkter och system

                            
4.4 Att konstruera produkter och system

                            
4.5 Att realisera produkter och system

                            
4.6 Att ta i drift och använda produkter och system

                            
5. PLANERING, GENOMFÖRANDE OCH PRESENTATION AV FORSKNINGS- ELLER UTVECKLINGSPROJEKT MED HÄNSYN TILL VETENSKAPLIGA OCH SAMHÄLLELIGA BEHOV OCH KRAV
5.1 Samhälleliga villkor, inklusive ekonomiskt, socialt och ekologiskt hållbar utveckling för kunskapsutveckling

                            
5.2 Ekonomiska villkor för kunskapsutveckling

                            
5.3 Att identifiera behov samt strukturera och planera forsknings- eller utvecklingsprojekt

                            
5.4 Att genomföra forsknings- eller utvecklingsprojekt

                            
5.5 Att redovisa och utvärdera forsknings- eller utvecklingsprojekt

                            

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.

Det finns inga filer att visa.