Faglig innhold

Fagets temaer vil varierere fra år til år, avhengig av tilgjengelige fagpersoner og faglig interessefelt. Ved begynnelsen av semester vil noen utvalgte hovedtema bli offentliggjort. Mulige tema er:

Introduksjon til kunstig intelligens og intelligente agenter

Problemløsing og søkemetoder

Kunnskap, resonnering og planlegging (KRP)

Usikkerhet og sannsynligheter i KRP

Læring

Kommunikasjon, persepsjon, aksjon

 Typiske metoder og terminologi som kan bli studert er:

Genetiske algoritmer (GA)

Nevrale nettverk (NN)

Partikkelsvermoptimering (PSO)

Maurkolonioptimering (ACO)

Intelligente agenter

Intelligente algoritmer som BFS,DFS, A*, D*, Dijkstra's algoritme

Ekspertsystemer

Fuzzy-logikk

Klassifikasjonssystemer

Maskinlæring

Kunstig intelligens (AI)

Beregnende intelligence (CI)

Osv.

Læringsutbytte

Læringsutbytte - Kunnskap:

gi en innføring i de utvalgte tema med vekt på bruksområder, metoder og deres styrker og svakheter.

 

Læringsutbytte - Ferdigheter:

konstruere modeller og implementere simuleringer av modellene innen de utvalgte tema.

løse praktiske og teoretiske problemer ved hjelp av metodene i de utvalgte tema.

 

Læringsutbytte - Kompetanse:

finne relevant vitenskapelig fagstoff, samt lese, forstå og bruke dette som grunnlag for egne modeller og simuleringer.

dokumentere eget arbeid på en faglig tilfredstillende måte gjennom øvingsrapporter.

Læringsformer og aktiviteter

Pedagogiske metoder:

 Forelesninger, oppgaveløsning individuelt eller i grupper, litteraturstudium, diskusjon, demonstrasjoner, med fokus på anvendelse og simulering. Obligatoriske øvinger med tilbakemelding fra lærer.  

Obligatoriske arbeidskrav:

Alle obligatoriske øvinger må bestås for adgang til eksamen. Øvingene samles i mappe og danner grunnlag for muntlig eksamen.

Obligatoriske aktiviteter

• Obligatorisk arbeidskrav

Anbefalte forkunnskaper

Emner fra første og andre årstrinn.

Kursmateriell

Obligatorisk:

Michael Negnevitsky: Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems, Pearson (2011), ISBN: 9781408225745

Tillegg:

Randy L. Haupt and Sue Ellen Haupt: Practical Genetic Algorithms, Wiley (2004), ISBN: 0-471-45565-2