course-details-portlet

TDT4136

Introduksjon til kunstig intelligens

Velg studieår
Studiepoeng 7,5
Nivå Tredjeårsemner, nivå III
Undervisningsstart Høst 2024
Varighet 1 semester
Undervisningsspråk Engelsk
Sted Ålesund og Trondheim
Vurderingsordning Skriftlig skoleeksamen

Om

Om emnet

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 perspektiv av AI og dens fundament
  • hovedprinsipper innen AI for problemløsning, inferens og kunnskapsrepresentasjon
  • representasjon og resonnering ved propositional og predicate logikk
  • uinformerte og heuristiske søkemetoder
  • adversarialsøk
  • begrensning tilfredshet ("constraint satisfaction") problemer og løsningsmetoder
  • representasjon av planlegging problemer og løsningsmetoder
  • multiagent miljø og spillteoriprinsipper og noen problemløsning metoder
  • etikkrelaterte problemer i AI

Ferdigheter:

  • ta beslutning om hvilke type intelligens og tilsvarende agent trengs i et bestemt agentmiljø
  • design kunnskapsbaserte systemer gjennom bruk av passende representasjon, inferens og problemløsningsmetoder
  • kunne identifisere type etiske problemer for et gitt problem.

Generell kompetanse:

  • Kjenne fagfeltet AIs grunnlag hentet fra logikk og kognitive 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.

Kursmateriell

Oppgis ved semesterstart.

Studiepoengreduksjon

Emnekode Reduksjon Fra
IT2702 3,7 sp Høst 2007
IT272 3,7 sp Høst 2007
MNFIT272 3,7 sp Høst 2007
TDT4135 3,7 sp Høst 2007
SIF8015 3,7 sp Høst 2007
TDT4170 3,7 sp Høst 2007
SIF8031 3,7 sp Høst 2007
IMT3103 7,5 sp Høst 2018
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

  • Datateknikk
  • Informatikk

Kontaktinformasjon

Emneansvarlig/koordinator

Faglærere

Ansvarlig enhet

Institutt for datateknologi og informatikk