ID1214 Artificiell intelligens och tillämpningar 7,5 hp

Artificial Intelligence and Applied Methods

Kursen ger en överblick av artificiell intelligens och metoder.

Fokus ligger på artificiell intelligens och AI-problem och metoder vilket inkluderar olika områden, såsom kunskapsbaserade system, agentsystem, språkhantering, inlärning och strategier.

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:

  • Fundamentala AI-problem och lösningar inklusive sökalgoritmer och planering, kunskapsrepresentationsformer och kunskapsbaser inklusive resonemangsstrategier, beslutsstöd och heuristik.
  • Intelligenta agenter och multiagentsystem.
  • Automatisk analys och generering av naturligt språk.
  • Maskininlärning och neurala nätverk.

Fokus ligger på artificiell intelligens för kunskapsbaserade system, agentsystem och strategier.

Lärandemål *

Efter avslutad kurs ska studenten kunna:

• redogöra för artificiell intelligens och dess tillämpningsområden
• känna till och redogöra för AI-metoder och tekniker
• formulera och genomföra en väl avgränsad och kvalificerad uppgift som tillämpar artificiell intelligens-teknik.

Kursupplägg

Ingen information tillagd

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet *

  • ID1018 Programmering I
  • ID1019 Programmering II eller ID1213 Logikprogrammering

eller motsvarande.

Rekommenderade förkunskaper

Ingen information tillagd

Utrustning

Ingen information tillagd

Kurslitteratur

Publicerade artiklar ur flera olika böcker såsom:

Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, Cambridge University Press, 2010.

The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence.

The Quest for Artificial Intelligence.

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 *

  • INL1 - Inlämningsuppgift, 4,0 hp, betygsskala: P, F
  • TEN1 - Tentamen, 3,5 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, 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.

Skriftlig tentamen. Inlämningsuppgift som redovisas i grupp.

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Anne Håkansson

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 ID1214

Ges av

EECS/Datavetenskap

Huvudområde *

Teknik

Utbildningsnivå *

Grundnivå

Påbyggnad

Ingen information tillagd

Kontaktperson

Anne Håkansson (annehak@kth.se)

Övrig information

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