INF9860: Maskinlæring for bildeanalyse
- Snitt (beståtte)
- –
- Stryk
- 20 %
- Kandidater
- 15
- År
- 2017–2018
V2018
10 kandidater
Snitt per termin (beståtte)
Stryk per termin
År for år
2 år
| År | Kandidater | Snitt (beståtte) | Stryk |
|---|---|---|---|
| 2018 | 10 | – | 30 % |
| 2017 | 5 | – | 0 % |
Ofte stilte spørsmål om INF9860
Hvor mange stryker i INF9860?
20 % av kandidatene har strøket i INF9860 ved UiO i perioden 2017–2018.
Hvor mange studiepoeng gir INF9860?
INF9860 Maskinlæring for bildeanalyse gir 10,0 studiepoeng ved Universitetet i Oslo.
Hva ligger du an til i INF9860?
Legg emnet i semesterprognosen: den blander karakterene dine med denne fordelingen og anslår hva du ender på, helt gratis og uten innlogging, og karakterene dine blir på din egen enhet.
Prøv semesterprognosenFlere INF-emner ved UiO
- INF1000 Grunnkurs i objektorientert programmering
- INF1010 Objektorientert programmering
- INF1050 Systemutvikling
- INF1100 Grunnkurs i programmering for naturvitenskapelige anvendelser
- INF2220 Algoritmer og datastrukturer
- INF1060 Introduksjon til operativsystemer og datakommunikasjon
- INF1300 Introduksjon til databaser
- INF1080 Logiske metoder for informatikk
- INF1040 Digital representasjon
- INF2810 Funksjonell programmering
Mest tatte emner ved Institutt for informatikk
- IN1000 Introduksjon til objektorientert programmering 6 812 kandidater
- IN1020 Introduksjon til datateknologi 5 321 kandidater
- IN1010 Objektorientert programmering 4 661 kandidater
- IN1030 Systemer, krav og konsekvenser 3 613 kandidater
- IN2010 Algoritmer og datastrukturer 3 319 kandidater
- IN1150 Logiske metoder 2 888 kandidater
Kort oppsummert
I perioden 2017–2018 har 15 kandidater tatt INF9860 (Maskinlæring for bildeanalyse) ved Universitetet i Oslo. Emnet vurderes til bestått/ikke bestått, og 80 % består. 20 % av kandidatene stryker.
Kilde: HK-dirs åpne emnestatistikk (DBH), karakterer 2017–2018, summert over alle emneversjoner. Tallene er de offisielle innrapporterte resultatene. Vi finner ikke på noe. Historikk er ingen garanti for fremtidige resultater.
Hvorfor tallene kan være litt lave
HK-dir holder tilbake celler med under tre kandidater av personvernhensyn: har to personer fått D i en termin, står det 0. Vi ser aldri de kandidatene, så summene våre er litt lavere enn de virkelige.
Målt mot HK-dirs egne totaler for NTNU er det 0,8 % på emner med over tusen kandidater og 16 % på emner med under femti. Jo større emnet er, jo mindre betyr det – for dette emnet er utslaget minst der du ser de største tallene.
Regelen er HK-dirs egen og gjelder alle som bruker dataene, ikke bare oss.