| TDDC65 |
Artificiell intelligens och LISP, 4 p
/
6 hp
/Artificial Intelligence and LISP/ |
|||
Prel. schemalagd
tid: 64 |
||||
|
Utbildningsområde: Teknik Ämnesgrupp: Datalogi, Datateknik. Nivå (A-D):B Huvudområde: Datateknik, Datavetenskap, Programmering Nivå (G1,G2,A): G2 |
||||
|
Mål:
Kursens mål är att introducera koncept inom och tillämpningar av artificiell intelligens (t.ex. robotik, beslutsstöd, ekonomiska analyser, produktionsplanering). Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
|
||||
| Förkunskaper: (gäller studerande antagna till program som kursen ges inom, se 'För:' ovan) Grundläggande kunskaper inom datavetenskap (motsvarande cirka 8p eller 12hp). OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande. |
||||
| Påbyggnadskurser Det finns inga fortsättningkurser inom programmen men studenter som är intresserade av att fortsätta inom området hänvisas tillTDDA14 AI-programmering och TDDA16 AI-kunskapsrepresentation |
||||
| 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 p 2 p |
/ / |
3 hp 3 hp |
Undervisningsspråk är Engelska.
Institution: IDA.
Studierektor: Peter Dalenius
Examinator: Erik Sandewall
Ansvarig programnämnd: Data&Medie
Engelsk kursplan
Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.
Planering och genomförande av kurs skall utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ingår i kursen skall därför genomföras med kursplanen som utgångspunkt.
Om inget annat anges ovan gäller betygsskala enligt avsnitt a8.5 i de gemensamma bestämmelserna.
Kursplanen gäller för 2008 enligt beslut av ansvarig programnämnd/fakultetstyrelse.
 |
||||||
| ||||||