| TDDA23 |
Artificiell intelligens och LISP, 4,5 p
/Artificial Intelligence and LISP/ |
||
Prel. schemalagd
tid: 64 |
|||
|
Utbildningsområde: Teknik Ämnesgrupp: Datalogi, Datateknik Nivå (A-D):B |
|||
|
Mål:
Kursen ska ge kännedom om de grundläggande byggstenarna för artificiell intelligens. Kursen ska också ge färdigheter i programmering där det funktionella programspråket Lisp används som ett redskap. |
|||
| Förkunskaper: (gäller studerande antagna till program som kursen ges inom, se 'För:' ovan) Grundläggande kurser inom ämnesområdet datalogi motsvarande 8 poäng. OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande. |
|||
| Påbyggnadskurser TDDB66 Expertsystem metodik och verktyg. |
|||
| Organisation: Kursen består av två delar: Lisp och AI. På föreläsningarna i Lisp presenteras språket och filosofin bakom detta. Lektionerna används för att öva och förbereda laborationerna. På föreläsningarna i AI presenteras grundläggande teori samt olika tillämpningar. På laborationerna används kunskaperna i Lisp för att implementera olika AI-tekniker. Laborationstiden är väl tilltagen, men det är också nödvändigt att på egen tid arbeta med uppgifterna både bredvid och vid datorn. Kursen pågår under hela höstterminen. |
|||
| Kursinnehåll: Avancerad databehandling, såsom artificiell intelligens och expertsystem, kommer allt mer till användning vid beslutsfattande, ekonomiska analyser, produktionsplanering, robotstyrning, konstruktionsplanering m.m. För att rätt förstå och utnyttja dessa tekniker krävs grundläggande kunskaper inom området artificiell intelligens. Vidare bör man ha kännedom om programspråket Lisp i vilket många AI-tekniker utvecklas, bl.a. de flesta expertsystemen. (1) Programspråket Lisp: Genomgång och användning av hjälpsystem i ett avancerat Lisp-system, såsom editor, break och filhantering. Metodik för interaktiv och inkrementell programutveckling. Data- och programabstraktion. (2) �-versikt över AI: Problemkarakteristik och tillämpningar. Grundläggande problemlösningsmetoder. Sökning i tillståndsrymd, resolution och predikatlogik samt strukturerad kunskapsrepresentation. Tillämpningar såsom planering, naturlig språkbehandling, inlärning samt robotik. |
|||
| Kurslitteratur: Haraldsson, Anders (1993) Programmering i Lisp. Studentlitteratur. Russell & Norvig (2002) Artificial Intelligence - A Modern Approach, Pearson Eduaction. |
|||
| Examination: | |||
| TEN1 LAB1 |
En skriftlig tentamen (U,3,4,5) En laborationskurs (U,G) |
2,5 p 2 p |
|
Undervisningsspråk är Engelska.
Institution: IDA.
Studierektor: Peter Dalenius
Examinator: Erik Sandewall
Länk till kurshemsida på kursgivande institution
Ansvarig utbildningsnämnd: UNING
Engelsk kursplan
Om inget annat anges ovan gäller betygsskala enligt avsnitt a8.5 i de gemensamma bestämmelserna.
Kursplanen gäller för 2005 enligt beslut av ansvarig utbildningsnämnd.
 |
||||||
| ||||||