Artificiell intelligens - metoder och tillämpningar 7,5 hp
Om kursen
Moderna intelligenta system förändrar det dagliga livet i samhället. Dessa typer av system är utformade och implementerade med tanke på artificiella intelligenta (AI) modeller och algoritmer. Kursen syftar till att presentera olika AI-teorier och algoritmer för att ge en solid bakgrund i området, samt praktisk kunskap om hur man implementerar verkliga intelligenta system. Kursens huvudtema är teorier och algoritmer från klassisk AI. Under kursen kommer studenterna att få kunskap om olika AI-paradigmer, t.ex. logikbaserade och datastyrda metoder samt rationella intelligenta agenter.
Kursen består av två moduler:
Modul 1, teori, 4,5 hp
Modulen omfattar:
- Sökalgoritmer, t.ex. motstridig sökning och spel.
- Answer Set Programming (ASP), t.ex. stabila modeller och optimeringsmodellering.
- Kunskapsrepresentation, t.ex. beskrivningslogiker.
- Sannolikhetsteori: axiom, villkorlig sannolikhet, Bayes regel.
- Probabilistiskt resonerande, t.ex. Bayesiska nätverk.
- Probabilistiskt resonerande över tid, t.ex. gömda markov-modeller.
- Sekventiellt beslutsfattande, t.ex. markov-beslutsprocesser, stokastisk planering.
- Förstärkningslärande.
- Agentarkitekturer, t.ex. BDI-agenter.
- Beslutsfattande med flera kriterier, t.ex. nyttofunktioner, utvärdering av alternativ, pareto-optimalitet.
Modul 2, praktik, 3 hp.
I modul 2 tillämpas några av de teorier och tekniker som diskuteras i den teoretiska modulen.