DATA3750 Anvendt kunstig intelligens og data science prosjekt Emneplan

Studenten skal etter å ha fullført emnet ha følgende totale læringsutbytte definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten har kunnskap om

• redaksjonelt arbeid
• organiseringen og samarbeidet i et mediehus
• å være fotojournalist i felt

Ferdigheter

Studenten

• kan gjennomføre research og bidra med ideer og saker i en redaksjon
• kan løse forskjellige fotojournalistiske oppgaver i et mediehus: nyhet, portrett og reportasje
• behersker redaksjonelle produksjonssystemer
• behersker kildekritiske utfordringer
• kan evaluere eget og andres arbeid

Generell kompetanse

Studenten

• har utviklet sin fotojournalistiske selvstendighet gjennom arbeidet i et mediehus
• har styrket sin forståelse for redaksjonelle prosesser
• har styrket sin ansvarlighet i omgang med journalistiske kilder og andre medmennesker
• har utviklet sin fag- og yrkesetikk

Emnet bygger på DAPE1400 Programmering og DAPE2000 Matematikk med statistikk. Studenter som ikke har grunnleggende programmerings- og statistikk-kunnskap vil måtte påregne en betydelig egeninnsats for å dekke dette.

Ingen ut over opptakskrav.

Etter å ha gjennomført dette emnet har studenten følgende læringsutbytte, definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten

• innehar grunnleggende teknisk forståelse av de viktigste konseptene innenfor maskinlæring, data science og kunstig intelligens.
• kjenner de viktigste metodene innenfor maskinlæring, data science og kunstig intelligens.
• er kjent med plattformer som kan benyttes til å gjennomføre større data science prosjekter (for eksempel IBM Watsons cloud services)

Ferdigheter

Studenten

• behersker grunnleggende Data Science verktøy og kan ekstrahere og visualisere informasjon fra større datamengder.
• forstår arbeidsflyten i større Data Science, kunstig intelligens- eller maskinlæringsprosjekter.
• kan anvende open-source og kommersielle verktøy som benyttes til å løse industrielle prosjekter innenfor Data Science, maskinlæring eller kunstig intelligens.

Generell kompetanse

Studenten

• behersker metoder og verktøy for utforming og gjennomføring av prosjekter innenfor Data Science, maskinlæring eller kunstig intelligens.
• er kjent med de forskjellige metodene som brukes for å finne riktig verktøy for å gjennomføre Data Science-prosjekter.
• har oversikt over hvordan man visualiserer, manipulerer data og utvikler prediktive modeller for å løse industri- og andre arbeidslivsrelevante problemer

Praksisperioden er obligatorisk. Ved fravær i løpet av praksisperioden som skyldes sykdom eller annen tvingende grunn aksepteres inntil 20 prosent fravær. Ved fravær utover dette kan utdanningen i samarbeid med praksisstedet gjøre en vurdering og avklare om studenten skal få fullført sin praksis.

Studenten skal levere en rapport midtveis i perioden. Rapporten skal inneholde eksempler på arbeid fra ulike sjangre og stoffområder etter nærmere anvisning fra faglærer. Omfang: 2-3 sider tekst, og eksempler i tillegg.

Etter at praksisperioden er avsluttet, skal alle studenter delta i en obligatorisk praksisoppsummering over tre dager med en individuell presentasjon for hele kullet.

Godkjente arbeidskrav og obligatoriske aktiviteter er en forutsetning for å kunne levere praksisrapport til eksamensvurdering. Studenten har inntil to forsøk på å få arbeidskrav godkjent.

Frister oppgis i undervisningsplanen ved studiestart.

Etter praksisperioden og obligatorisk praksisoppsummering skal studentene levere en praksisrapport der de evaluerer praksisperioden som helhet og egen innsats underveis. Rapporten skal inneholde eksempler på eget fotojournalistisk arbeid med analyse og metoderapport av dette arbeidet fra studenten selv. Studentene skal også analysere relevante, oppståtte metodiske, etiske og/eller kildekritiske problemer og kommentere hvordan disse ble løst. Praksisrapporten bør være på 5-8 sider (skrifttype Arial eller Calibri, 12pkt, linjeavstand 1,5). Vurderingen fra veileder i mediehuset og eventuelle andre vedlegg kommer i tillegg til denne sidenormen.

En student kan ved ikke bestått levere omarbeidet versjon av praksisrapporten til sensur én gang.

Skriftlig prosjektrapport (100% av karakteren);

Skriflig prosjektrapport levert på slutten av semesteret. individuelt eller i gruppe (maks. 5; studenter),;3000 ord +/-10 %

Normalt får alle i gruppen samme karakter, men under eksepsjonelle omstendigheter kan individuelle karakterer tildeles etter prosjektveilederen(e) og studieleder sin vurdering.

Eksamensresultat kan påklages.

Alle hjelpemidler er tillatt så lenge regler for kildehenvisning følges.

Gradert skala A-F.

To interne sensorer. Ekstern sensor brukes jevnlig.