course-details-portlet

IT3708

Sub-symbolske AI-metoder

Velg studieår
Studiepoeng 7,5
Nivå Høyere grads nivå
Undervisningsstart Vår 2012
Varighet 1 semester
Undervisningsspråk Engelsk
Vurderingsordning Mappevurdering

Om

Om emnet

Faglig innhold

Filosofien bak faget er at for å lage kunstig intelligente systemer, må man ha en forståelse for hjernen og hvordan den har utviklet seg gjennom evolusjon. Selv om vi ikke har komplette biologiske forklaringer ennå har vi datametoder som er abstrakte modeller av hjernen og evolusjon, og disse metodene spiller en viktig rolle i dagens AI-forskning. I tillegg brukes de på tusenvis av andre praktiske problemer - alt fra bildekomprimering til kretsdesign og laging av musikk og kunst.

Emnet dekker flere komputasjonelle metoder med grunnlag i biologi, med hovedfokus på nevrale nett og evolusjonære algoritmer. Nettyper som dekkes inkluderer standard "feed-forward"-nett med "back-propagation"-læring. Hopfield-nett med Hebbiansk læring, og selvorganiserende Kohonen-nett. Evolusjonære algoritmer av hovedinteresse er genetisk algorithmer (GA) og genetiske programmer (GP). Underveis dekker vi noen prinsipper og metoder fra fagfeltet kunstig liv (artificial life), f.eks. emergens, kaos, kompleksitet, sverm-intelligens, celle-automater, osv. Faget omhandler også en del av det biologiske grunnlaget for de fleste metodene.

Læringsutbytte

Studentene skal få både en teoretisk basis og praktisk programmeringserfaring med to av de meste kjente sub-symboliske AI-metodene: kunstig nevrale nett og evolusjonære algoritmer.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger i plenum, øvinger/prosjekter og hjemmeoppgave. Mappevurdering gir grunnlag for sluttkarakter i emnet. I mappen inngår hjemmeeksamen (25%) og arbeider (75%). Resultatet for delene angis i %-poeng, mens sensur for hele mappen (sluttkarakteren) angis med bokstavkarakter.

Øvinger i faget pleier å være store programmeringsorienterte
jobber som tar 2-4 uker. Til sammen blir det 4-5 slike oppgaver. Gruppearbeid på øvinger er vanligvis ok, med
grupper av 2 studenter, ikke flere. Hjemme-eksamen må
skrives alene av hver enkelt student.

Forkunnskapskrav

Et kurs i programmering.
Et kurs i matematikk på universitetsnivå.
TDT4136 - Logikk og resonnerende systemer

Kursmateriell

Forelesningsfoiler pluss noen bøker. Bøker oppgis ved forelesningsstart, og foiler produseres underveis i semesteret.

Studiepoengreduksjon

Emnekode Reduksjon Fra
IT8801 7,5 sp
MNFIT378 7,5 sp
MNFIT378 7,5 sp
Dette emne har faglig overlapp med emnene i tabellen over. Om du tar emner som overlapper får du studiepoengreduksjon i det emnet du har dårligst karakter i. Dersom karakteren er lik i de to emnene gis det reduksjon i det emnet som er avlagt sist.

Fagområder

  • Informatikk
  • Teknologiske fag

Kontaktinformasjon

Emneansvarlig/koordinator

Ansvarlig enhet

Institutt for datateknologi og informatikk