course-details-portlet

TDT4136 - Introduksjon til kunstig intelligens

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Hjemmeeksamen
Karakter: Bestått/Ikke bestått

Vurderingsform Vekting Varighet Hjelpemidler Delkarakter
Hjemmeeksamen 100/100 4 timer

Faglig innhold

Emnet starter med å beskrive metoder for problemløsning ved hjelp av heuristisk søk i tilstandsrom. Deretter beskrives forskjellige kunnskapspresentasjonsspråk og slutningsmekanismer for maskinell
problemløsning. Representasjon i form av predikatlogikk, regler, rammer og semantiske nett behandles, og knyttes til hovedformene for resonnering - særlig regelbasert resonnering. Emnet behandler videre arkitekturer som integrerer forskjellige resonneringsmetoder, agentbaserte arkitekturer, samt arkitekturer for interaktiv problemløsning i et menneske-maskin samspill. Det gis anvendelseseksempler underveis for å belyse metodene.

Læringsutbytte

Kunnskaper: Kandidaten skal ha kunnskap om: - historisk perspectiv av AI og dens fundament, - hoved prinsipper av AI for problem løsning, inferens og kunnskapsrepresentajon – uinformert- og heuristisk-søk metoder og Adversarial søk, , representasjon a planning problemer og løsningsmetoder, multiagent miljø og spill teori prinsipper og noen metoder – etikk relater problemer i AI.

Ferdigheter: -ta beslutning om hvilke type intelligens og tilsvarende agent trenges i et bestemt agent miljø -design kunnskapsbaserte systemer gjennom bruk av passende representasjon, inferens og problem løsning metoder –kunne identifisere type etiske problemer for en gitt problem.

Generell kompetanse: - Kjenne fagfeltet AIs grunnlag hentet fra logikk og kognitiv vitenskaper

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger, selvstudium øvinger og et prosjekt. Et antall obligatoriske øvinger må bli godkjent for å kunne gå opp til eksamen.

Obligatoriske aktiviteter

  • Øvinger

Mer om vurdering

Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen.

Skriftlig eksamen blir bare på engelsk da undervisning, slides og boka, og øvrige material er på engelsk alle sammen. Studentene kan svare på norsk.

Spesielle vilkår

Vurderingsmelding krever godkjent undervisningsmelding samme semester. Obligatorisk aktivitet fra tidligere semester kan godkjennes av instituttet.

Kursmateriell

Oppgis ved semesterstart.

Studiepoengreduksjon

Emnekode Reduksjon Fra Til
IT2702 3.7 01.09.2007
IT272 3.7 01.09.2007
MNFIT272 3.7 01.09.2007
TDT4135 3.7 01.09.2007
SIF8015 3.7 01.09.2007
TDT4170 3.7 01.09.2007
SIF8031 3.7 01.09.2007
IMT3103 7.5 01.09.2018
Flere sider om emnet

Ingen

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  7.5 SP
Studienivå: Tredjeårsemner, nivå III

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  HØST 2020

Forelesningstimer: 3
Øvingstimer: 2
Fordypningstimer: 7

Undervisningsspråk: Engelsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Datateknikk
  • Informatikk
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator: Faglærer(e):

Ansvarlig enhet
Institutt for datateknologi og informatikk

Telefon:

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Hjemmeeksamen

Termin Statuskode Vurderings-form Vekting Hjelpemidler Dato Tid Digital eksamen Rom *
Høst ORD Hjemme-eksamen (1) 100/100

Utlevering 04.12.2020

Innlevering 04.12.2020

Utlevering 09:00

Innlevering 13:00

INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
Sommer UTS Hjemme-eksamen 100/100 INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
  • * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
  • 1) Merk at eksamensform er endret som et smittevernstiltak i den pågående koronasituasjonen. Please note that the exam form has changed as a preventive measure in the ongoing corona situation.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU