Emne - Metoder i kunstig intelligens - TDT4171
TDT4171 - Metoder i kunstig intelligens
Om emnet
Vurderingsordning
Vurderingsordning: Mappevurdering
Karakter: Bokstavkarakterer
| Vurderingsform | Vekting | Varighet | Hjelpemidler | Delkarakter |
|---|---|---|---|---|
| Skriftlig eksamen | 80/100 | 4 timer | D | |
| Arbeider | 20/100 |
Faglig innhold
Emnet er en videreføring av TDT4136 Introduksjon til kunstig intelligens. De tre hovedformene for resonnering (regelbasert, modellbasert, og casebasert) behandles, med hovedfokus på modellbasert resonnering. Resonnering med usikker og delvis manglende informasjon, gis spesiell fokus, samt grunnlaget for lærende systemer (maskinlæring). I tillegg til de symbolprosesserende metodene (spesielt Bayesianske nettverk og beslutningsgrafer) gis det også en innføring i metoder basert på nevrale nettverk.
Læringsutbytte
Kunnskaper:
Kandidaten skal ha kunnskap om:
- Generelle prinsipper for kunstig intelligens (AI)
- Effektiv representasjon av usikker kunnskap
- Prinsipper for rasjonell beslutningstakning
- Lærende/adapterende systemer.
Ferdigheter:
- Vurdere forskjellige rammeverk for kunstig intelligens i spesifikke brukssituasjoner
- Lage systemer som realiseres aspekter av intelligent adferd i datamaskinsystemer.
Generell kompetanse:
- Kjenne fagfeltet AIs grunnlag hentet fra matematikk, logikk og kognitive vitenskaper.
Læringsformer og aktiviteter
Forelesninger, selvstudium og øvinger.
Mer om vurdering
Mappevurdering gir grunnlag for sluttkarakter i emnet. I mappen inngår skriftlig avsluttende eksamen (80%) og øvingsarbeider (20%). Resultatet for delene angis i %-poeng, mens sensur for hele mappen (slutt-karakteren) angis med bokstavkarakter.
Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen.
Dersom studenten også etter utsatt eksamen har sluttkarakteren F/ikke-bestått, må studenten gjenta hele emnet neste studieår. Arbeider som teller med i sluttkarakteren må gjentas.
Anbefalte forkunnskaper
TDT4136 Introduksjon til kunstig intelligens, eller tilsvarende.
Kursmateriell
Stuart Russel, Peter Norvig: Artificial Intelligence. A Modern Approach, Third Edition, Prentice Hall, 2010.
Eventuelt øvrig materiale vil gjøres tilgjengelig via kursets websider.
Studiepoengreduksjon
| Emnekode | Reduksjon | Fra | Til |
|---|---|---|---|
| IT2702 | 3.7 | 01.09.2007 | |
| IT272 | 3.7 | 01.09.2007 | |
| MNFIT272 | 3.7 | 01.09.2007 | |
| TDT4170 | 3.7 | 01.09.2007 | |
| SIF8031 | 3.7 | 01.09.2007 | |
| IT3704 | 3.7 | 01.09.2008 | |
| MNFIT374 | 3.7 | 01.09.2008 | |
| MNFIT374 | 3.7 | 01.09.2008 |
Ingen
Versjon: 1
Studiepoeng:
7.5 SP
Studienivå: Tredjeårsemner, nivå III
Termin nr.: 1
Undervises: VÅR 2021
Forelesningstimer: 2
Øvingstimer: 3
Fordypningstimer: 7
Undervisningsspråk: Norsk
Sted: Trondheim
- Datateknikk
- Informatikk
Ansvarlig enhet
Institutt for datateknologi og informatikk
Telefon:
Eksamensinfo
Vurderingsordning: Mappevurdering
- Termin Statuskode Vurderings-form Vekting Hjelpemidler Dato Tid Digital eksamen Rom *
- Vår ORD Arbeider 20/100
-
Rom Bygning Antall kandidater - Vår ORD Skriftlig eksamen 80/100 D 20.05.2021 09:00
-
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.
For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"