| TDDA13 |
Artificiell intelligens, 3,5 p
/Artificial Intelligence /
För:
D
IT
|
| |
Utbildningsområde: Teknik
Ämnesgrupp: Datalogi, Datateknik Nivå (A-D):B
|
| |
Datavetenskap Datavetenskap, datalogi
|
| |
Mål:
Kursen ger en bred översikt över området artificiell intelligens och presenterar grundläggande metoder för konstruktion av system som kan lösa problem, föra förnuftiga och rationella resonemang och kommunicera i naturligt språk.
|
| |
Förkunskaper: (gäller studerande antagna till program som kursen ges inom, se 'För:' ovan) TDDB81 Programmering, TATA35 Diskret matematik, TDDB83 Logik, TDDB57 Datastrukturer och algoritmer.
OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande.
|
| |
Påbyggnadskurser TDDA14 AI-programmering, TDDA16 Artificiell intelligens - Kunskapsrepresentation, TDDB66 Expertsystem - metodik och verktyg.
|
| |
Organisation: Föreläsningarna ägnas åt teorigenomgång. Implementation av några av de presenterade teorierna utförs i Common Lisp på laborationerna.
|
| |
Kursinnehåll: Översikt över artificiell intelligens (AI) och dess tillämpningar.
Logik som medel för representation av kunskap. Resonemang med ofullständig kunskap: ickemonotont och probabilistiskt resonemang. Strukturerade representationer. Sökning som problem-lösningsmetod. Handlingsplanering för robotar. AI-metoder för naturligt språk behandling. Induktion och inlärning. Orientering om alternativa arkitekturer för AI-system.
|
| |
Kurslitteratur: Russel and Norvig, Artificiell Intelligence, A Modern Approach, Prentice Hall, 1995.
Referenslitteratur:
Shapiro, C, Encyclopedia of Artificial Intelligence , Vol. 1-2, Wiley Interscience, 1992.
|
| |
Examination: |
TEN1 LAB1
|
En skriftlig tentamen En laborationskurs |
2 p 1,5 p
|
| |
|
|