DD2380 Artificiell intelligens 6,0 hp

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).

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.

• Kunskaper i linjär algebra, 7,5 hp, motsvarande slutförd kurs SF1624/SF1672.
• Kunskaper i envariabelanalys, 7,5 hp, motsvarande slutförd kurs SF1625/SF1673.
• Kunskaper och färdigheter i programmering, 6 hp, motsvarande slutförd kurs DD1337/DD1310/DD1311/DD1312/DD1314/DD1315/DD1316/DD1318/DD1321/DD1331/ DD100N/ID1018. 
• Kunskaper i algoritmer och datastrukturer, 6 hp, motsvarande slutförd kurs DD1338/DD1320/DD1321/DD1325/DD1327/DD2325/ID1020/ID1021.

Aktivt deltagande i kursomgång vars slutexamination ännu inte är Ladokrapporterad jämställs med slutförd kurs. 

Den som är registrerad anses vara aktivt deltagande.

Med slutexamination avses både ordinarie examination och det första omexaminationstillfället.

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

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

• LAB2 - Laborationer, 4,0 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, 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 handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

Jana Tumova

André Tiago Abelho Pereira

Iolanda Dos Santos Carvalho Leite

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

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

Det tidigare provmomentet LAB1 har ersatts av LAB2.

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