DM894: Advanced topics in data mining and machine learning

Kurset har til formål at sætte den studerende i stand til at opnå en forståelse af avancerede metoder inden for maskinlæring og datamining, hvilket er vigtigt I forhold til at holde sig ajour med den nyeste forskning og de seneste tendenser på området.

Kurset bygger oven på den viden, der er erhvervet i kurser som DM566, DS804 og DM870, og giver et akademisk grundlag for at studere avancerede emner inden for maskinlæring og datamining.  

 I forhold til uddannelsens kompetenceprofil har kurset eksplicit fokus på at: 

• Forberede til kandidatspeciale i emner inden for maskinlæring og datamining 
• Give kompetence til at planlægge og gennemføre videnskabelige projekter på et højt fagligt niveau 
• Give kompetencer til at beskrive, analysere og løse avancerede datalogiske problemer ved hjælp af de lærte metoder 
• Give viden om og forståelse af specialiserede modeller og metoder, der er udviklet inden for datalogi  

Formålet med kurset er at introducere de studerende til de nyeste avancerede metoder og værktøjer inden for maskinlæring og datamining. Den studerende skal også opnå mere dybdegående programmeringserfaring ved at anvende disse avancerede koncepter på praktiske problemer. 

Kurset bygger på den erhvervede viden i matematik og programmering og giver et akademisk grundlag for at studere de emner, der er udvalgt til kurset.  

Efter kurset forventes den studerende at kunne:

• planlægge og gennemføre videnskabelige projekter på et højt fagligt niveau.  
• beskrive, analysere og løse avancerede datalogiske problemer ved hjælp af de lærte metoder.  
• at udvikle nye varianter af de lærte metoder, når det specifikke problem kræver det. 
• beskrive nye modeller og metoder inden for datalogi og deres anvendelse inden for andre fagområder. 
• beskrive nye datalogiske modeller og metoder og deres anvendelse på andre faglige områder.  

Keywords: Generative adversarial networks, autoencoders, evaluering af syntetisk data og privathed, privathed i data.