Faglig innhold

Emnets innhold

Emnet dekker et utvalg av temaene listet under. Det konkrete utvalget vil variere mellom gjennomføringer av emnet.

Del I: Intelligente autonome agenterSoftware-agenter og legemliggjorte (embodied) agenter: Autonomi. Agenter som intensjonelle systemer. Deduktive resonnerende agenter. Praktisk resonnering. Means-ends-resonnering. Procedural Reasoning System (PRS). Reaktive og hybride agenter. Kommunikasjon og samarbeid. Kooperativ distribuert problemløsning. Koordinering mellom agenter.

Del II: Elementer av agents persepsjon: Visuell persepsjon. Auditiv persepsjon og andre sensormodaliteter (kort omtale). Fra sensordata til persepter og tolkninger.

Del III: Planleggingsalgoritmer, planleggere og planer. Diskret planlegging. Bevegelsesplanlegging for mobile agenter. Beslutningsteoretisk planlegging. Sekvensiell beslutningsteori. Sensorer og informasjonsrom. Planlegging under usikkerhet i sanseprosessen.

Læringsutbytte

KUNNSKAP:

Grunnleggende og avansert forståelse av prinsipper for intelligente agenter. Grundig innsikt i ulike arkitektoniske prinsipper (kognitivistiske, konneksjonistiske, hybride) for konstruksjon av agentsystemer. Forståelse av prinsipper for agentkommunikasjon, koordinering og planlegging.Kunnskap om både teoretiske AI-konsepter og etablerte metoder for implementering av legemliggjorte AI-agenter.

FERDIGHETER:

Evne til kritisk vurdering av ulike agentarkitekturer og implementasjoner. Evne til å analysere forskningsartikler og annen vitenskapelig litteratur og vurdere bidragenes faglige verdi.

GENERELL KOMPETANSE:

Evne til systematisk tilegnelse av ny kunnskap og til å formidle essensiell informasjon klart og presist. Ferdighet i å anvende ny kunnskap på komplekse oppgaver og prosjekter. Kompetanse i vitenskapelig formidling, både skriftlig og muntlig. Evne til å bidra i flerfaglige vitenskapelige og tekniske diskusjoner. Evne til å bidra til innovasjonsprosesser gjennom innsikt og kreativ tenkning.

Læringsformer og aktiviteter

Læringsformer og aktiviteter

• Seminarbaserte forelesninger (8 × 90 minutter), med integrert diskusjon (totalt ca. 180 minutter per møte).
• Ukentlige leseoppgaver og skriftlige innleveringer (typisk korte essays relatert til forelesningstemaer).
• Presentasjoner i konferansestil av deltakerne, basert på utvalgte forskningsartikler og/eller eget PhD-arbeid.
• Individuelt forskningsprosjekt som munner ut i en 6-siders vitenskapelig artikkel, eller et 12-siders review-paper.
• Avsluttende muntlig eksamen.

Vurderingsvekt:

• Presentasjon: 30 %
• Skriftlig rapport: 40 %
• Muntlig eksamen: 30 %

Anbefalte forkunnskaper

Emnet er primært, men ikke utelukkende, rettet mot PhD-studenter med mastergrad i informatikk, elektroteknikk eller teknisk kybernetikk. Studenten bør helst ha gjennomført kurs i fundamentene av kunstig intelligens (klassisk symbolsk/kognitiv AI og grunnleggende maskinlæring).

Anbefalte tilleggskunnskaper: AI-programmering, grunnleggende fysikk (mekanikk og elektronikk), samt mønstergjenkjenning.

Forkunnskapskrav

Mastergrad eller liknende i datateknoloi, elektroteknikk, eller teknisk kybernetikk.

Solid kompetanse i ingeniørmatematikk / statesikk på universitetsnivå. Kompetanse i programmering i et høynivåspråk. Bestått minst ett emne innen 'Grunnleggense kunstig intelligens' eller et emne i robotikk.

Kursmateriell

Michael Wooldridge: An Introduction to Multiagent Systems (2. utgave)

Utvalgte kapitler: /Introduksjon / Software- og embodied-agenter / Autonomi / Agenter som intensjonelle systemer / Deduktive agenter / Praktisk resonnering / Means-ends / Procedural Reasoning System / Reaktive og hybride agenter / Kommunikasjon og samarbeid

(Samt valgfrie tema som distribuert problemløsning og koordinering).

Steven M. LaValle: Planning Algorithms Tilgjengelig som bok eller gratis online: http://lavalle.pl/planning/

Utvalg: Algoritmer, planleggere og planer / Diskret planlegging / Bevegelsesplanlegging for mobile agenter / Beslutningsteoretisk planlegging / Sekvensiell beslutningsteori / Sensorer og informasjonsrom / Planlegging under sanseusikkerhet

Temaene som tas opp justeres for hver gjennomføring av emnet, avhengig av deltakernes behov og forskningsområder.