Elektroteknik AV, Maskininlärning på inbyggda system, 7,5 hp

Observera att litteraturen i kursplanen kan ändras/revideras fram till: 
• 1 juni för en kurs som startar på höstterminen
• 15 november för en kurs som startar på vårterminen
• 1 april för en kurs som startar på sommaren 


Kursplan för:

Elektroteknik AV, Maskininlärning på inbyggda system, 7,5 hp

Electrical Engineering MA, Machine Learning on Embedded Systems, 7.5 credits

Allmänna data om kursen

  • Kurskod: ET024A
  • Ämne huvudområde: Elektroteknik
  • Nivå: Avancerad
  • Namn (inriktning): Maskininlärning på inbyggda system
  • Högskolepoäng: 7,5
  • Fördjupning vs. Examen: A1N - Kursen ligger på avancerad nivå och har endast kurs(er) på grundnivå som förkunskapskrav.
  • Utbildningsområde: Teknik 100%
  • Ansvarig institution: Elektronikkonstruktion
  • Ansvarig fakultet: Fakulteten för naturvetenskap, teknik och medier
  • Inrättad: 2021-09-24
  • Fastställd: 2022-03-15
  • Senast ändrad: 2022-03-15
  • Giltig fr.o.m: 2022-08-15

Syfte

Kursens syfte är att studenterna utvecklar en förståelse för de möjligheter och begränsningar maskininlärning på resursbegränsade inbyggda system (t.ex. smarta sensorer och IoT-enheter) ger. Kursen syftar även till att studenter utvecklar sina förmågor att anpassa och implementera maskininlärningsmodeller på dessa inbyggda system, samt att analysera modellprestanda och effekter av modelloptimisering.

Lärandemål

Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
- beskriva nyckelbegrepp och koncept inom maskininlärning på inbyggda system och kunna jämföra förutsättningarna för maskininlärning på inbyggda system med dem i mer kraftfulla datorsystem.
- exemplifiera användningsområden som lämpar sig för maskininlärning på inbyggda system.
- tillämpa moderna metoder och använda verktyg för maskininlärning på inbyggda system.
- sammanfatta och analysera forskningsresultat om användningar av maskininlärning på inbyggda system.
- utvärdera etiska konsekvenser av att genomföra maskininlärning på inbyggda system.

Innehåll

- Motivering, möjligheter och krav av maskininlärning för inbyggda system.
- Användningsområden för maskininlärning på inbyggda system.
- Skillnader mellan maskininlärning på inbyggda system och maskininlärning på mer traditionella datorsystem.
- Resursbegränsningar i inbyggda system och effekter av datorarkitekturer.
- Optimering av maskininlärningsmodeller för inbyggda system.
- Verktyg och metoder för maskininlärning på inbyggda system.
- Etiska aspekter av maskininlärning.

Behörighet

Elektroteknik GR eller Datateknik GR, 45 hp, inkluderande mikrodatorteknik och en introducerande kurs i maskininlärning.

Urvalsregler

Urval sker i enlighet med Högskoleförordningen och den lokala antagningsordningen.

Undervisning

Undervisningen sker i form av föreläsningar, seminarier och laborationer. Undervisningen sker i normalfall på engelska.

Examination

I101: Litteraturstudie, Inlämningsuppgift, 3,0 hp
Betygsskala: På kursen ges något av betygen A, B, C, D, E, Fx och F. A - E är Godkänt, Fx och F är underkänt.

I201: Metoder och verktyg, Inlämningsuppgift, 3,0 hp
Betygsskala: På kursen ges något av betygen A, B, C, D, E, Fx och F. A - E är Godkänt, Fx och F är underkänt.

Q101: Begrepp och koncept, Test/Quiz, 1,5 hp
Betygsskala: Underkänd (U) eller Godkänd (G)

Betygskriterier för ämnet finns på www.miun.se/betygskriterier.

Om en student har ett besked från samordnaren vid Mittuniversitetet om pedagogiskt stöd vid funktionsnedsättning, har examinator rätt att ge anpassad examination för studenten.

Begränsning av examination

Studenter registrerade på denna version av kursplan har rätt att examineras 3 gånger inom loppet av 1 år enligt angivna examinationsformer. Därefter gäller examinationsform enligt senast gällande version av kursplan.

Betygsskala

På kursen ges något av betygen A, B, C, D, E, Fx och F. A - E är Godkänt, Fx och F är underkänt.

Litteratur

Referenslitteratur

  • Författare/red: Pete Warden and Daniel Situnayake
  • Titel: TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-low Power Microcontrollers
  • Förlag: O'Reilly

Sidan uppdaterades 2022-07-14