Emner: INFO180 Metoder i kunstig intelligens - Vår 2020

Undervisningsspråk

Norsk

Undervisningssemester

Haust

Mål og innhald

Emnet gjev teoretisk og praktisk grunnlag for fleire under-displinar i kunstig intelligens. Kurset vil omhandle slike tema som planlegging, søk i tilstandsrom, optimalisering for kunstig intelligens, kunnskapsrepresentasjon, logikk-basert resonnerings, resonnering med usikker informasjon, multi-agent-system, naturleg språk og den semantiske veven.

Læringsutbyte

Studenten skal ved avslutta emne ha følgjande læringsutbyte:

Kunnskap

Studenten har

teoretisk kunnskap om kunstig intelligens-algoritmar og metodar bruk for problemløysing i intelligente datasystem.
god forståing for koplingar mellom utbreidde under-disiplinar i kunstig intelligens, som eit godt fundament for vidare studiar innan kunstig intelligent.

Ferdigheiter

Studenten

kan bruke kunstig intelligens-metodar i moderne programvare.

Krav til forkunnskapar

INFO135 eller tilsvarande (til dømes INF102 eller INF101+INF122)
INFO104 eller tilsvarande (til dømes MNF130)

Krav til studierett

Emnet er opent for alle studentar ved Universitetet i Bergen

Arbeids- og undervisningsformer

Førelesingar, labøvingar, oppgåveløysing, programmeringsøvingar, normalt 2 timar førelesing og 4 timar datalab i 14 veker.

Obligatorisk undervisningsaktivitet

Obligatoriske innleveringar, som må gjerast og godkjennast i undervisningssemesteret.

Godkjende obligatoriske undervisingsaktivitetar er gyldige i to semester etter godkjenninga.

Vurderingsformer

4 timar skriftleg eksamen

Karakterskala

Karaktersett med bokstavkarakterar (A-F).

Fagleg overlapp

Vurderingssemester

Eksamen vert berre tilbydd i undervisningssemesteret. Ny skriftleg eksamen påfølgande semester berre for studentar med rett til ny vurdering.

Emneevaluering

Emnet vert evaluert av studentar kvart 3. år, av faglærar kvart år.

Kontaktinformasjon

studieveileder@ifi.uib.no