[{"Kurskod":"P000171","Version":1,"Benämning":"Introduktion till maskininlärning inom jordbruksekonomi","Omfattning":3.5,"Beslutsinformation":"Fastställd av: Jens Rommel, 2026-02-03","Giltig från och med":"2026V","Kursplan_Fastställd":"2026-02-03","Utbildningsnivå":"Forskarnivå","Språk":"Svenska","Behörighetskrav":"Ongoing PhD studies in social sciences\/ business studies\/ economics (interested students in related fields are subject to agreement). Students should have basic knowledge of programming language (R\/ Python). No prior knowledge of ML required.","Mål":"After successfully participating in the course, students will be able to\n\n\n- Have a general understanding of the possibilities and limitations of Machine Learning and understand core principles as well as difference between ML and Econometrics\n- Have a theoretical and applied knowledge of common ML algorithms\n- Recognize relevant areas of application and understand differences in applicability across algorithms (No free lunch theorem)\n- Understand key evaluation methods and critically assess application cases and outcomes\n- Use and apply structured and unstructured data sources, identify relevant data sources","Innehåll":"- Key methods in ML and their application: supervised, unsupervised, and deep learning\n- Practical applications and recent advances for causal and predictive empirical research\n- Data analytics of heterogenous sources of data","Betygsformer":"Kraven för kursens olika betygsgrader framgår av betygskriterier, som ska finnas tillgängliga senast vid kursstart.","Examinationsformer":"- Students actively participate in the course and contribute to discussions during the course\n- Students conceptualize an application case and prepare a short presentation that they will pitch at the end of the course\n- Students write a course paper that applies methods and good practices introduced in the course\n- Students submit the script of the data analysis underling the course paper \r\n- Examinatorn har, om det finns skäl och är möjligt, rätt att ge en kompletteringsuppgift till den student som inte blivit godkänd på en examination.\r\n- Om studenten har ett beslut från SLU om riktat pedagogiskt stöd på grund av funktionsnedsättning, kan examinatorn ge ett anpassat prov eller låta studenten genomföra provet på ett alternativt sätt.\r\n- Om denna kursplan läggs ned, ska SLU besluta om övergångsbestämmelser för examination av studenter, som antagits enligt denna kursplan och ännu inte blivit godkända.\r\n- För examination av självständigt arbete (examensarbete) gäller dessutom att examinatorn kan tillåta studenten att göra kompletteringar efter inlämningsdatum. Mer information finns i utbildningshandboken.\r\n","Ansvarig institution\/Motsvarande":[{"kod":"510","Enhetsnamn_sv":"Institutionen för ekonomi"}],"Övriga upplysningar":"\r\n- Rätten att delta i undervisning och\/eller handledning gäller endast det kurstillfälle, som studenten blivit antagen till och registrerad på.\r\n- Om det finns särskilda skäl, har studenten rätt att delta i moment som kräver obligatorisk närvaro vid ett senare kurstillfälle. Mer information finns i utbildningshandboken.\r\n"}]