ITD32005 Intelligente systemer (Vår 2012)

Emnet er tilknyttet følgende studieprogram

Valgfritt emne for:

• Bachelorstudiet i ingeniørfag, data (kull 2009 og kull 2010)

Forkunnskapskrav utover opptakskrav

Studentene bør ha grunnleggende kunnskaper innen databehandling.

Undervisningssemester

6. semester (vår).

4 timer forelesninger + øvinger per uke.

Studentens læringsutbytte etter bestått emne

KUNNSKAP: Etter endt emne skal studenten kunne

• gjøre rede for grunnleggende begreper i kunstig intelligens
• forstå hvordan et system kan gjøres mer intelligent
• forstå forskjellige sider ved usikkerhetsbegrepet
• forstå logisk programmering
• forstå navigering av et mobilt kjøretøy

FERDIGHETER: Etter endt emne skal studenten kunne

• bruke forskjellige søkestrategier
• forstå oppbygning av ekspertsystemer
• forskjellige teknikker å takle usikkerhet i et system
• tekstanalyse ved hjelp av logisk programmering
• forstå nevrale nettverk
• bruke 'Fuzzy Logic Toolbox' i MATLAB

GENERELL KOMPETANSE: Etter endt emne skal studenten kunne

• gjøre bruk av kunnskap i kunstig intelligens
• bruke nevrale nettverk til å trene opp et system ved hjelp av MATLAB
• inkorporere fuzzy logikk i et system
• få et mobilt kjøretøy til å ta seg fram på egenhånd under gitte betingelser

Innhold

• Generell beskrivelse av en intelligent agent
• Søkestrategier
• Logikk
• Kunnskapsrepresentasjon og slutning
• Planlegging
• Usikker kunnskap og resonnering
• Maskinlæring
• Logisk programmering
• Naturlig språkprosessering
• Fuzzy logikk
• Nevrale nettverk
• Genetiske algoritmer

Undervisnings- og læringsformer

Forelesninger, laboratorieoppgaver, regneøvelser og prosjekt.

Arbeidskrav - vilkår for å avlegge eksamen

• tre laboratorieoppgaver (som gjøres i grupper)
• fire regneøvelser (som gjøres i grupper)
• et større prosjekt (som gjøres i grupper)
• et miniprosjekt (individuelt)

Arbeidskravene må være godkjent før studenten kan framstille seg til eksamen.

Eksamen

Prosjekt og skriftlig eksamen (3 timer)
- Et større prosjekt (i gruppe) og et miniprosjekt (alene) som samlet teller 50 %.
- En 3 timers skriftlig eksamen som teller 50%. Tillatte hjelpemidler: alle trykte og skrevne papirbaserte hjelpemidler, samt ikkekommuniserende kalkulator.
Det settes en samlet, individuell karakter for emnet. Det benyttes karakterskala A-F.

Ny og utsatt eksamen vil bestå av prosjekt og skriftlig eksamen.
Ved ny og utsatt eksamen avtales innholdet i prosjektdelen med faglærer.

Evaluering av emnet

Dette emnet evalueres på følgende måte:

• Midtsemesterevaluering (frivillig)
• Sluttevaluering (obligatorisk)

Den emneansvarlige lager en emnerapport på bakgrunn av studentenes tilbakemeldinger og sine egne erfaringer med emnet.
Emnerapporten behandles av studiekvalitetsutvalget ved avdeling for informasjonsteknologi.

Litteratur

Forlaget melder at ny utgave av følgende lærebok:

Negnevitsky Michael: Artificial Intelligence, A Guide to Intelligent Systems, second edition, ISBN 0-321-20466-2, Addison Wesley.

Skriftlig materiale utdelt av faglærer.