DD2380 Artificiell intelligens 6,0 hp

Artificial Intelligence

Kursen ger en bred översikt över problem och metoder som studeras inom området artificiell intelligens.

Visa kursinformation utifrån vald termin och kursomgång:

Kursomgång och genomförande

Ingen kursomgång är vald

Välj termin och kursomgång ovan för att få information från rätt kursplan och kursomgång.

Kursinformation

Innehåll och lärandemål

Kursinnehåll *

Följande områden behandlas inom ramen för kursen: problemlösning med sökalgoritmer, heuristik och spel, kunskapsrepresentationer (logik), planering,  representation av osäker och resonerande kunskap (Bayesianska nätverk, HMM), beslutsteori och utility theory, språkbehandling (NLP).

Lärandemål *

Efter godkänd kurs ska studenten kunna

  1. tillämpa olika principer inom Artificiell Intelligens (AI)
  2. välja lämpliga verktyg och implementera effektiva lösningar på problem inom AI
  3. integrera verktyg för att designa datorprogram som visar olika egenskaper som förväntas av ett intelligent system
  4. presentera, analysera, och berättiga en egen lösning på ett AI-problem
  5. reflektera över och diskutera gällande sociala och etiska aspekter av AI

i syfte att kunna

  • dra nytta av metoder inom artificiell intelligens vid analys, design och implementation av datorprogram
  • bidra till design av ett intelligent system i såväl akademiska som industriella tillämpningar.

Kursupplägg

Ingen information tillagd

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet *

Slutförda kurser i samtliga av följande områden:

  • matematik motsvarande SF1546 Numeriska metoder grundkurs och SF1901 Sannolikhetsteori och statistik
  • programmering motsvarande DD1337 Programmering
  • algoritmer och datastrukturer motsvarande DD1338 Algoritmer och datastrukturer.

Aktivt deltagande i kursomgång vars slutexamination ännu inte är Ladokrapporterad jämställs med slutförd kurs. Detta gäller endast för student som är förstagångsregistrerad på den behörighetsgivande kursomgången eller har både denna och den sökta kursomgången i sin individuella studieplan.

Rekommenderade förkunskaper

Studenter som planerar att läsa kursen HT20 ges dispens från kravet på särskild behörighet gällande matematik motsvarande SF1546 Numeriska metoder grundkurs. 

Utrustning

Ingen information tillagd

Kurslitteratur

Ingen information tillagd

Examination och slutförande

När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.

Betygsskala *

A, B, C, D, E, FX, F

Examination *

  • LAB1 - Laborationer, 4,0 hp, betygsskala: P, F
  • RAP1 - Rapport, 0,5 hp, betygsskala: P, F
  • TEN2 - Skriftlig tentamen, 1,5 hp, betygsskala: P, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s samordnare för funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Jana Tumová

Iolanda Dos Santos Carvalho Leite

Etiskt förhållningssätt *

  • Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
  • Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
  • Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Ytterligare information

Kurswebb

Ytterligare information om kursen kan hittas på kurswebben via länken nedan. Information på kurswebben kommer framöver flyttas till denna sida.

Kurswebb DD2380

Ges av

EECS/Intelligenta system

Huvudområde *

Datalogi och datateknik

Utbildningsnivå *

Avancerad nivå

Påbyggnad

DD2431 Maskininlärning
DD2434 Mackininlärning, avancerad kurs
DD2424 Djupinlärning i data science
DD2432 Artificiella neuronnät och andra lärande system
DD2423 Bildbehandling och datorseende
DD2429 Datorfotografi
DD2425 Robotik och autonoma system
EL2320 Tillämpad estimering

Kontaktperson

Jana Tumova, tumova@kth.se

Övergångsbestämmelser *

Det tidigare provmomentet TEN1 ersätts av TEN2 och RAP1.

Övrig information

I denna kurs tillämpas EECS hederskodex, se:
http://www.kth.se/eecs/utbildning/hederskodex