Sgipiwch i’r prif gynnwys
Home

Gwybodaeth ar gyfer:

  • Alumni
  • Ymgeiswyr
  • Myfyrwyr Presennol
  • Staff
  • Rhieni
  • Swyddi
  • Covid-19
  • English
Fy ngwlad:

Main Menu

    • Opsiynau Astudio
      • Hafan Astudio
      • Pam Astudio ym Mangor?
      • Astudiaethau Israddedig
      • Astudiaethau Ôl-raddedig Trwy Ddysgu
      • Ymchwil Ôl-raddedig
      • Cyrsiau Rhan-amser
      • Cyrsiau sy’n Cychwyn Fis Ionawr
      • Prentisiaethau Gradd
      • Astudio Dramor
      • Cyfleoedd Profiad Gwaith
    • Cyngor Astudio
      • Gwneud Cais
      • Wedi Gwneud Cais?
      • Ffioedd a Chyllid
      • Ysgoloriaethau a Bwrsariaethau
      • Paratoi ar gyfer y Brifysgol
    • Blas o Fangor
      • Dyddiau Agored ac Ymweliadau Ar-lein
      • Teithiau 360, Fideos a Mwy

    Dod o hyd i Gwrs

    Archebu Prospectws

    • Bywyd Myfyrwyr
      • Hafan Bywyd Myfyrwyr
      • Bangor a’r Ardal
      • Bywyd Cymdeithasol ac Adloniant
      • Llety
      • Clybiau a Chymdeithasau
      • Chwaraeon
      • Teithiau 360, Fideos a Mwy
    • Eich Profiad ym Mangor
      • Cefnogaeth i Fyfyrwyr
      • Sgiliau a Chyflogadwyedd
      • Astudio neu Gweithio Dramor
      • Ffioedd a Chyllid

    Proffiliau Myfyrwyr

    Gwyliwch ein Fideos

    • Ymchwil
      • Hafan Ymchwil
      • Ein Hymchwil
      • Ymchwil o fewn Ysgolion/Colegau Academaidd
      • Sefydliadau a Chanolfannau Ymchwil
      • Porth Ymchwil
      • Swyddfa Ymchwil, Arloesi ac Effaith
      • Ynni
      • Newyddion Ymchwil
    • Cyfleoedd Ymchwil Ôl-raddedig
      • Ymchwil Ôl-raddedig
      • Ysgol Ddoethurol
    • Digwyddiadau a Chyfleoedd Hyfforddi
      • Datblygu Ymchwilwyr
    • Y Brifysgol
      • Amdanom Ni
      • Ein Cenhadaeth
      • Strategaeth 2030
      • Adolygiad Blynyddol
      • Ein Lleoliad
      • Ysgolion Academaidd a Cholegau
      • Gwasanaethau a Chyfleusterau
      • Rheolaeth a Llywodraethiant y Brifysgol
      • Swyddfa’r Is-Ganghellor
      • Gweithio gyda Busnes
      • Gweithio gyda’r Gymuned
      • Cynaliadwyedd
      • Cysylltwch â Ni
    • Gweithio i Ni
      • Swyddi
    • Rheolaeth a Llywodraeth y Brifysgol
      • Polisïau a Gweithdrefnau’r Brifysgol
      • Datganiad ar Gaethwasiaeth a Masnachu Pobl
    • Y Brifysgol a’r Gymuned
      • Pontio
      • Cyfleusterau Chwaraeon
      • Cyfleusterau Cynadleddau
      • Llefydd i Fwyta ac Yfed
      • Digwyddiadau Cyhoeddus
      • Ehangu Mynediad
      • Gwasanaethau i Ysgolion
    • Gwasanaethau Busnes
      • Hafan Gwasanaethau Busnes
    • Hwb Cydweithredu
      • Cyllid ar gyfer Cydweithio, Ymchwil a Datblygu ac Arloesi
      • Cyfleusterau a Rhwydweithiau Busnes
      • Ymgynghoriaeth, Arbenigedd a Gwybodaeth Arbenigol
      • Eiddo Deallusol a Masnacheiddio
      • Lleoliadau Myfyrwyr ac Interniaethau Mewn Busnes a Menter
      • Hyfforddiant a Datblygiad Proffesiynol Parhaus
      • Prentisiaethau Gradd
      • Hwb Cydweithredu
    • Cynadleddau a Chiniawa Busnes
      • Cyfleusterau a Rhwydweithiau Busnes
      • Ciniawa Busnes
    • Cysylltiadau
      • Swyddfa Ymchwil, Arloesi ac Effaith
      • Cysylltwch â Ni
    • Newyddion
      • Newyddion Cyfredol
      • Newyddion Ymchwil
      • Newyddion Myfyrwyr
    • Digwyddiadau
      • Digwyddiadau

    • Opsiynau Astudio
      • Hafan Astudio
      • Pam Astudio ym Mangor?
      • Astudiaethau Israddedig
      • Astudiaethau Ôl-raddedig Trwy Ddysgu
      • Ymchwil Ôl-raddedig
      • Cyrsiau Rhan-amser
      • Cyrsiau sy’n Cychwyn Fis Ionawr
      • Prentisiaethau Gradd
      • Astudio Dramor
      • Cyfleoedd Profiad Gwaith
    • Cyngor Astudio
      • Gwneud Cais
      • Wedi Gwneud Cais?
      • Ffioedd a Chyllid
      • Ysgoloriaethau a Bwrsariaethau
      • Paratoi ar gyfer y Brifysgol
    • Blas o Fangor
      • Dyddiau Agored ac Ymweliadau Ar-lein
      • Teithiau 360, Fideos a Mwy

    Dod o hyd i Gwrs

    Archebu Prospectws

    • Bywyd Myfyrwyr
      • Hafan Bywyd Myfyrwyr
      • Bangor a’r Ardal
      • Bywyd Cymdeithasol ac Adloniant
      • Llety
      • Clybiau a Chymdeithasau
      • Chwaraeon
      • Teithiau 360, Fideos a Mwy
    • Eich Profiad ym Mangor
      • Cefnogaeth i Fyfyrwyr
      • Sgiliau a Chyflogadwyedd
      • Astudio neu Gweithio Dramor
      • Ffioedd a Chyllid

    Proffiliau Myfyrwyr

    Gwyliwch ein Fideos

    • Ymchwil
      • Hafan Ymchwil
      • Ein Hymchwil
      • Ymchwil o fewn Ysgolion/Colegau Academaidd
      • Sefydliadau a Chanolfannau Ymchwil
      • Porth Ymchwil
      • Swyddfa Ymchwil, Arloesi ac Effaith
      • Ynni
      • Newyddion Ymchwil
    • Cyfleoedd Ymchwil Ôl-raddedig
      • Ymchwil Ôl-raddedig
      • Ysgol Ddoethurol
    • Digwyddiadau a Chyfleoedd Hyfforddi
      • Datblygu Ymchwilwyr
    • Y Brifysgol
      • Amdanom Ni
      • Ein Cenhadaeth
      • Strategaeth 2030
      • Adolygiad Blynyddol
      • Ein Lleoliad
      • Ysgolion Academaidd a Cholegau
      • Gwasanaethau a Chyfleusterau
      • Rheolaeth a Llywodraethiant y Brifysgol
      • Swyddfa’r Is-Ganghellor
      • Gweithio gyda Busnes
      • Gweithio gyda’r Gymuned
      • Cynaliadwyedd
      • Cysylltwch â Ni
    • Gweithio i Ni
      • Swyddi
    • Rheolaeth a Llywodraeth y Brifysgol
      • Polisïau a Gweithdrefnau’r Brifysgol
      • Datganiad ar Gaethwasiaeth a Masnachu Pobl
    • Y Brifysgol a’r Gymuned
      • Pontio
      • Cyfleusterau Chwaraeon
      • Cyfleusterau Cynadleddau
      • Llefydd i Fwyta ac Yfed
      • Digwyddiadau Cyhoeddus
      • Ehangu Mynediad
      • Gwasanaethau i Ysgolion
    • Gwasanaethau Busnes
      • Hafan Gwasanaethau Busnes
    • Hwb Cydweithredu
      • Cyllid ar gyfer Cydweithio, Ymchwil a Datblygu ac Arloesi
      • Cyfleusterau a Rhwydweithiau Busnes
      • Ymgynghoriaeth, Arbenigedd a Gwybodaeth Arbenigol
      • Eiddo Deallusol a Masnacheiddio
      • Lleoliadau Myfyrwyr ac Interniaethau Mewn Busnes a Menter
      • Hyfforddiant a Datblygiad Proffesiynol Parhaus
      • Prentisiaethau Gradd
      • Hwb Cydweithredu
    • Cynadleddau a Chiniawa Busnes
      • Cyfleusterau a Rhwydweithiau Busnes
      • Ciniawa Busnes
    • Cysylltiadau
      • Swyddfa Ymchwil, Arloesi ac Effaith
      • Cysylltwch â Ni
    • Newyddion
      • Newyddion Cyfredol
      • Newyddion Ymchwil
      • Newyddion Myfyrwyr
    • Digwyddiadau
      • Digwyddiadau

Gwybodaeth ar gyfer:

  • Alumni
  • Ymgeiswyr
  • Myfyrwyr Presennol
  • Staff
  • Rhieni
  • Swyddi
  • Covid-19
Fy ngwlad:

Search

Close

Breadcrumb

Rhannwch y dudalen hon
  • Twitter
  • Facebook
  • LinkedIn
  • English

Rhannwch y dudalen hon
  • Twitter
  • Facebook
  • LinkedIn

Gwneud Cais

Sut i wneud cais

Cofrestrwch eich diddordeb mewn cwrs ôl-raddedig

Cofrestru

Ffair Ôl-raddedigion

Mwy o wybodaeth

Ffioedd Dysgu Ôl-radd

Edrychwch ar ein wybodaeth ffioedd dysgu

Modiwl ICE-3701:
Machine Learning

Ffeithiau’r Modiwl

Rhedir gan School of Computer Science and Electronic Engineering

20.000 Credyd neu 10.000 Credyd ECTS

Semester 1

Trefnydd: Prof Ludmila Kuncheva

Amcanion cyffredinol

To introduce the fundamentals of machine learning which include basic and advanced classification methods, clustering and feature selection. To enable the students to apply some of the learned methods to real data sets.

Cynnwys cwrs

Indicative content includes:

  • Basics of machine learning: Concepts of object, class, feature. Training and testing protocols. Error estimation. ROC curves. Supervised and unsupervised learning.
  • Classification methods: basic classifiers and classifier ensembles.
  • Feature selection.
  • Clustering.
  • Neural networks: standard architectures and deep learning.

Meini Prawf

trothwy

Equivalent to 40%. Uses key areas of theory or knowledge to meet the Learning Outcomes of the module. Is able to formulate an appropriate solution to accurately solve tasks and questions. Can identify individual aspects, but lacks an awareness of links between them and the wider contexts. Outputs can be understood, but lack structure and/or coherence.

ardderchog

Equivalent to the range 70%+. Assemble critically evaluated, relevent areas of knowledge and theory to constuct professional-level solutions to tasks and questions presented. Is able to cross-link themes and aspects to draw considered conclusions. Presents outputs in a cohesive, accurate, and efficient manner.

da

Equivalent to the range 60%-69%. Is able to analyse a task or problem to decide which aspects of theory and knowledge to apply. Solutions are of a workable quality, demonstrating understanding of underlying principles. Major themes can be linked appropriately but may not be able to extend this to individual aspects. Outputs are readily understood, with an appropriate structure but may lack sophistication.

Canlyniad dysgu

  1. Summarise neural network models and their training procedures.

  2. Explain and apply the basic notions and principles of machine learning.

  3. Apply feature selection methods with different classifiers.

  4. Detail and apply various classification models.

  5. Detail and apply clustering algorithms to data sets.

Dulliau asesu

Math Enw Disgrifiad Pwysau
ARHOLIAD Examination

A set of questions and problems to solve by hand covering various topics from the taught material.

60.00
GWAITH CWRS Assignment 1

A programming task to demonstrate data handling and training/testing protocols.

20.00
GWAITH CWRS Assignment 2

A set of tasks related to classification or clustering methods. Programming may be required.

20.00

Strategaeth addysgu a dysgu

Oriau
Lecture

2 lectures per week x 12 weeks

24
Laboratory

24 hours over 12 weeks (2 hours per week) including 72 hours for preparation.

96
Private study

Self-study. Revision after the lectures. Preparation for the exam and writing the assignments.

80

Sgiliau Trosglwyddadwy

  • Rhifedd - Medrusrwydd wrth ddefnyddio rhifau ar lefelau priodol o gywirdeb
  • Defnyddio cyfrifiaduron - Medrusrwydd wrth ddefnyddio ystod o feddalwedd cyfrifiadurol
  • Hunanreolaeth - Gallu gweithio mewn ffordd effeithlon, prydlon a threfnus. Gallu edrych ar ganlyniadau tasgau a digwyddiadau, a barnu lefelau o ansawdd a phwysigrwydd
  • Archwilio - Gallu ymchwilio ac ystyried dewisiadau eraill
  • Adalw gwybodaeth - Gallu mynd at wahanol ac amrywiol ffynonellau gwybodaeth
  • Dadansoddi Beirniadol & Datrys Problem - Gallu dadelfennu a dadansoddi problemau neu sefyllfaoedd cymhleth. Gallu canfod atebion i broblemau drwy ddadansoddiadau ac archwilio posibiliadau
  • Cyflwyniad - Gallu cyflwyno gwybodaeth ac esboniadau yn glir i gynulleidfa. Trwy gyfryngau ysgrifenedig neu ar lafar yn glir a hyderus.

Sgiliau pwnc penodol

  • Knowledge and understanding of facts, concepts, principles & theories
  • Use of such knowledge in modelling and design
  • Problem solving strategies
  • Development of general transferable skills
  • Methods, techniques and tools for information modelling, management and security
  • Knowledge and understanding of mathematical principles
  • Knowledge and understanding of computational modelling

Adnoddau

Goblygiadau o ran adnoddau ar gyfer myfyrwyr

N/A

Rhestr ddarllen

https://lucykuncheva.co.uk/PatternRecognitionTextbook.pdf

Cyrsiau sy’n cynnwys y modiwl hwn

Gorfodol mewn cyrsiau:

  • H116: BSc Applied Data Science (Degree Apprenticeship) year 3 (BSC/ADS)
  • H118: BSc Data Science & Artificial Intelligencetellig year 3 (BSC/DSAI)
  • H113: BSc Data Science and Machine Learning year 3 (BSC/DSML)
  • H117: MComp Computer Science year 3 (MCOMP/CS)

Hafan

Astudio

  • Astudio Ôl-raddedig Trwy Ddysgu
Hafan

Dilynwch Ni

  • Twitter
  • Facebook
  • Instagram
  • Youtube
  • LinkedIn

Prifysgol Bangor

Bangor, Gwynedd, LL57 2DG, UK

+44 (0)1248 351151

Cysylltwch â Ni

Ymweld â’r Brifysgol

Mapiau a Chyfarwyddiadau Teithio

Polisi

  • Cydymffurfiaeth Gyfreithiol
  • Datganiad Deddf Caethwasiaeth Modern 2015
  • Datganiad Hygyrchedd Prifysgol Bangor
  • Preifatrwydd a Chwcis
Map

Mae Prifysgol Bangor yn Elusen Gofrestredig: Rhif 1141565

© 2020 Prifysgol Bangor