E-MDS120: Deep Learning
- Snitt (beståtte)
- –
- Stryk
- 0 %
- Kandidater
- 12
- År
- 2022
Ofte stilte spørsmål om E-MDS120
Hvor mange stryker i E-MDS120?
0 % av kandidatene har strøket i E-MDS120 ved UiS i perioden 2022.
Hvor mange studiepoeng gir E-MDS120?
E-MDS120 Deep Learning gir 5,0 studiepoeng ved Universitetet i Stavanger.
Hva ligger du an til i E-MDS120?
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 E-emner ved UiS
- ELE100 Elektroteknikk
- ELE210 Datamaskinarkitektur
- ENG100 Innføring i engelsk språk
- ENG145 Innføring i engelsk språk
- ELE320 Reguleringsteknikk
- ELE300 Signaler og systemer
- ENG115 En introduksjon til engelskspråklig litteratur
- ELE200 Elektroteknikk 2
- ENG175 Amerikansk litteratur og kultur
- ENG140 Engelsk fonetikk og intonasjon
Emner studentene på E-MDS120 også tar
- E-PET515 Energi, energiteknologier og energisystemintegrasjon 23 kandidater
- E-MSK585 Sveise- og inspeksjonsteknologier 10 kandidater
- E-MDS100 Semantiske teknologier 7 kandidater
- E-MDS130 Reinforcement Learning 9 kandidater
- E-HAV100 Marine Technology 8 kandidater
- E-DAT540 Introduksjon til datavitenskap 3 kandidater
Kort oppsummert
I perioden 2022 har 12 kandidater tatt E-MDS120 (Deep Learning) ved Universitetet i Stavanger. Emnet vurderes til bestått/ikke bestått, og 100 % består. 0 % av kandidatene stryker.
Kilde: HK-dirs åpne emnestatistikk (DBH), karakterer 2022, 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.

