Kurs · Fysik · våren 2026
Avancerad maskininlärning med neurala nätverk
Göteborgs universitet · Göteborg · 7,5 hp · 50 % fart
Antagningspoäng våren 2026
Eget urval. Den här utbildningen antar inte på meritvärde eller högskoleprov, så det finns ingen poänggräns.
Lägsta antagna i senaste antagningen (våren 2026) enligt UHR. Ingen garanti för nästa antagning.
Om utbildningen
Kursen introducerar studenterna till moderna metoder i maskininlärning med hjälp av artificiella neurala nätverk. Denna avancerade kurs bygger på Maskininlärning med neurala nätverk (FFR135) och ger en djupgående analys av många av de koncept och algoritmer som kort introducerades i den kursen, med särskild tonvikt på tillämpningar inom naturvetenskap och teknikvetenskap. Målet är att bli bekant med flera avancerade maskininlärningsmetoder och att programmera dem effektivt i Python med hjälp av paket för neurala nätverk. En väsentlig del av kursen är projekt inom djup maskininlärning och förstärkningsinlärning.
Behörighet
Kandidatexamen i fysik, matematik, datavetenskap eller motsvarande med minst 30hpmatematik. Grundläggande kurs i Artificiella neurala nätverk eller djup maskininlärningrekommenderas. Sökande måste påvisa kunskaper i engelska: engelska 6/engelska B från svenskagymnasiet, eller motsvarande nivå av ett internationellt erkänt test, till exempel TOEFL,IELTS.
Praktiskt
- Start
- 23 mars 2026
- Slut
- 7 juni 2026
- Språk
- Engelska
- Studietakt
- 50 %
- Studieform
- På plats i Göteborg
- Studieavgift
- 17 750 kr (gäller bara sökande utanför EU/EES)
- Anmälningskod
- GU-11053
Vanliga frågor
- Vad krävs för att komma in på Avancerad maskininlärning med neurala nätverk vid Göteborgs universitet?
- Utbildningen har ingen poänggräns (eget urval) – den antar inte på meritvärde eller högskoleprov. Du måste också uppfylla behörighetskraven.
- Hur lång är utbildningen?
- 7,5 hp, studietakt 50 %.
- Går den på distans?
- Nej, den ges på plats i Göteborg.
- Vad betyder BI och HP?
- BI är betyg utan komplettering och HP är högskoleprovet. Läs guiden.
Överblick
Källor: UHR:s antagningsstatistik (våren 2026) och Skolverkets Susa-navet. Uppdateras varje termin. Läs mer om våra datakällor.