Sommerskole 2025

Vi har gleden av å annonsere at registreringen for våre sommerskolekurs nå er åpen - 🔗 registrer deg her

Sommerskolen er også en fantastisk mulighet til å bli kjent med kollegaer både akademisk og profesjonelt, gjennom et utvalg av aktiviteter og nettverksmuligheter som er planlagt i løpet av uken - mer informasjon om dette kommer snart. 

Kurs

Generell informasjon: kursene vil holdes som parallelsesjoner, noe som betyr at hver deltaker kun kan registrere seg for ETT av kursene under. Det er plass til 20 deltakere per kurs, så pass på å registrere deg så tidlig som mulig:

1. Multimodal læring

Studiepoeng: 5 ECTS

Sted: Høgskolen i Østfold, Campus Fredrikstad, bygning TBD, rom TBD

Prof. Michael Kampffmeyer og Førsteamanuensis Kristoffer Wickstrøm, UiT - Norges arktiske universitet

Å sette sammen informasjon fra flere modaliteter er en grunnleggende utfordring innen maskinlæring. Likevel har nylige forsøk oppnådd imponerende resultater på et bred spekter av oppgaver som involverer modaliteter fra flere kilder, som bilder, tidsserier og tekst. Nylige multimodale fremgangsmåter baserer seg på dype nevrale nettverk for å prosessere forskjellige datatyper og sette dem sammen til en felles representasjon som inneholder komplementær informasjon funnet i forskjellige kilder. Å gjøre denne sammenstillingen på en pålitelig og presis måte er nøkkelen til å oppnå god ytelse.

Dette kurset kommer både til å sørge for en fundamental forståelse av teknikkene og metodene brukt i multimodal læring og de nyligste innovasjonene innen feltet. Kurset vil dekke multimodal læring i konteksten av viktige datakategorier som bilder, tekst og tidsserier, og gi studentene en dypere forståelse for teorien som støtter oppom nåværende multimodale metoder. 

Studenter ved dette kurset må ta kontakt med institusjonen de studerer ved for å få kurset godkjent og få tilsvarende ECTS. 

2. Kritisk linguistisk bevissthet i skjæringspunktet mellom menneskelig språk og maskingenererte språklige utdata

Studiepoeng: 5 ECTS

Sted: Høgskolen i Østfold, Campus Fredrikstad, bygning TBD, rom TBD

Førsteamanuensis Jessica Pedersen Belisle Hansen, Høgskolen i Østfold 

Mens språk er iboende menneskelig, produserer maskiner utdata, som chatboter basert på språkmodeller nå blir implementert i forskjellige kontekster med intensjonen om å gi sluttbrukere tilgang til en mengde innhold og tjenester. Tekst som delvis eller helt er basert på maskingenerert innhold finner i større og større grad veien inn i samfunnet, uten å være merket som dette. Maskingenerert språklig innhold er på vei inn i folks daglige liv, selv om det på flere måter skiller seg fra naturlig språk, for eksempel når det kommer til grammatikk, språklig variasjon og vokabular, informasjonsstuktur og hierarki i tekst og funksjoner i menneske-chatbot interaksjoner. 

Dette kurset gir en bred introduksjon til språk og språklige praksiser og bruker dette som grunnlag for å forstå praksiser som oppstår i skjæringspunktet mellom menneskelig og maskingenerert språk. I tillegg til perspektiver på menneskelig språk, sosialt samspill og leseferdigheter, tar vi for oss karakteristikker i maskingenerert språk og samfunnsmessige og ideologiske konsekvenser. Dette kurset er spesielt relevant for deltakere som engasjerer seg i utdanningsrelatert forskning og er åpent for deltakere fra forskjellige forskningsområder og disipliner interessert i temaer relatert til språk og språklig praksis og fremveksten av maskingenerert tekst.

VENNLIGST MERK: Studenter ved dette kurset vil motta kursdiplom hvor det står at kurset utgjør 5 ECTS, men må likevel ta kontakt med institusjonen de studerer ved for å få kurset godkjent og få tilsvarende ECTS. 

3. AI-etikk, menneskelig læring og samfunnsmessige endringer

Studiepoeng: 5 ECTS

Sted: Høgskolen i Østfold, Campus Fredrikstad, bygning TBD, rom TBD

Prof. Irina Engeness, Førsteamanuensis Leonora Bergsjø, Førsteamanuensis Marianne Hagelia, Førsteamanuensis Halvdan Haugsbakken, Høgskolen i Østfold

Dette kurset introduserer Ph.d.-studenter til tverrfaglig forskning og teoretiske perspektiver som undersøker de intrikate forholdene mellom AI, menneskelig læring, etikk og de bredere implikasjonenene for utdanningsinstitusjoner og samfunn. Først vil studentene utforske sosiokulturelle forskningsperspektiver som tar for seg samspillet mellom AI-teknologier og menneskelig læring, spesielt når det gjelder deres innvirkninger i utdanningssammenhenger. Deretter vil kurset ta for seg etiske hensyn knyttet til bruk av AI i disse settingene. Til slutt vil det fordype seg i institusjonelle- og sosiale nettverksperspektiver, og analysere AIs potensielle effekter på utdanningsinstitusjoner og på samfunnet som helhet. På denne måten vil studentene få muligheten til å undersøke hvordan AI-baserte digitale teknologier former læring og undervisning i forskjellige utdanningsmiljøer. I tillegg undersøker kurset hvordan AI selv blir endret av dets bruk i utdanningssettinger og andre prosesser. Kurset vil ta i bruk forskjellige metoder for å gi Ph.d-studenter teoretisk og metodologisk ekspertise, og oppmuntre til aktiv og uavhengig læring i form av foredrag, gruppearbeid, presentasjoner og selvstudier. Det kreves at studentene gjør seg kjent med anbefalt litteratur før kurset starter. For å få studiepoeng må studentene skrive et essay på omtrent 3000 - 4000 ord om kursets relevans for deres egen forskning. 

VENNLIGST MERK: Studenter ved dette kurset vil motta kursdiplom hvor det står at kurset utgjør 5 ECTS, men må likevel ta kontakt med institusjonen de studerer ved for å få kurset godkjent og få tilsvarende ECTS. 

4. Generativ AI for syntetiske data: bruk i maskinlæring

Studiepoeng: 5 ECTS

Sted: Høgskolen i Østfold, Campus Fredrikstad, bygning TBD, rom TBD

Dr. Mohammad Khalil, seniorforsker, Universitetet i Bergen

Dette kurset i syntetisk datagenerering tilbyr en introduksjon til å det å produsere kunstige data (eller såkalte syntetiske data) til maskinlæring, AI og datadrevne applikasjoner. Bygging og testing av maskinlæringsmodeller krever ofte store og mangfoldinge datasett av høy kvalitet, men møter ofte utfordringer når det gjelder personvern, datakvalitet og mangel på data.

Kurset er designet for Ph.d-kandidater og brukere av maskinlæring, datavitenskap, AI eller generativ AI, og tilbyr grunnleggende kunnskaper og praktiske verkøy for syntetisk datagenerering. Deltakere vil få teoretisk innsikt og praktisk erfaring med avanserte metoder, inkludert GAN og store språkmodeller (LLMer) for å generere syntetiske data skreddersydd for deres bruk. 

Kurset er designet med mål om å være tilgjengelig for nybegynnere, men også grunnleggende for viderekomne studenter som ønsker å avansere innen dette fremtidige nøkkelområdet. Studenter fra tverrfaglige bakgrunner oppmuntres til å ta kurset og utvide sin forståelse av syntetiske data når det gjelder å skape nye muligheter for datadrevne applikasjoner.

Studenter ved dette kurset vil motta 5 ECTS fra UiB, men må likevel ta kontakt med institusjonen de studerer ved for å få kurset godkjent og få tilsvarende ECTS.