"False"
Hoppa direkt till innehållet
printicon
Huvudmenyn dold.
Kursplan:

Individuellt projekt i Artificiell Intelligens, 7,5 hp

Engelskt namn: Individual project in Artificial intelligence

Denna kursplan gäller: 2023-06-26 och tillsvidare

Kurskod: 5DV219

Högskolepoäng: 7,5

Utbildningsnivå: Avancerad nivå

Huvudområden och successiv fördjupning: Datavetenskap: Avancerad nivå, har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav

Betygsskala: Tregradig skala

Ansvarig institution: Institutionen för datavetenskap

Beslutad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden, 2021-02-24

Reviderad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden, 2023-02-27

Innehåll

Den här kursen riktar sig till studenter på Masterprogrammet i Artificiell Intelligens. I kursen får studenten planera och genomföra ett datavetenskapligt projekt inom området artificiell intelligens (AI) vid antingen ett företag, en organisation eller inom ett forskningsprojekt vid universitet eller högskola. Studenten ska tillämpa de kunskaper och färdigheter hen tillägnat sig under tidigare kurser på arbetsuppgifter eller problemställningar som har anknytning till artificiell intelligens.

Projektarbetet ska ha en tydlig beställare och ska ske i samverkan med de anställda på företaget / i organisationen / i forskningsprojektet. Studenten ska under tiden för projektet föra en dagbok som sedan används som underlag vid en redovisning.

Förväntade studieresultat

Kunskap och förståelse
Efter avslutad kurs ska studenten kunna:

  • (FSR 1) visa fördjupade kunskaper inom minst ett datavetenskapligt område inom artificiell intelligens.

Färdighet och förmåga
Efter avslutad kurs ska studenten kunna:

  • (FSR 2) tillämpa metoder inom artificiell intelligens på en uppdragsgivares problem,
  • (FSR 3) identifiera sitt behov av ytterligare kunskap och utveckla sin kompetens i förhållande till projektbehovet,
  • (FSR 4) planera och genomföra ett datavetenskapligt projektarbete inom artificiell intelligens i samverkan med en uppdragsgivare,
  • (FSR 5) skriftligt dokumentera och såväl muntligt som skriftligt redovisa ett projektarbete,
  • (FSR 6) självständigt söka, analysera och kritiskt granska vetenskaplig litteratur som är relevant för problemställningen.

Värderingsförmåga och förhållningssätt
Efter avslutad kurs ska studenten kunna:

  • (FSR 7) reflektera över det egna lärandet och arbetssättet,
  • (FSR 8) visa insikt om den artificiella intelligensens roll i projektet och om människors ansvar för hur den används.

Behörighetskrav

Minst 90 hp varav 60 hp datavetenskap eller 120 hp inom ett program. Minst 45 hp datavetenskap på avancerad nivå. Engelska för grundläggande behörighet för högskolestudier.

Undervisningens upplägg

Studenten ansvarar själv för att knyta kontakt med lämplig uppdragsgivare och initiera projektsamarbetet innan kursen börjar. Vid början av kursen ska studenten tillsammans med uppdragsgivaren formulera en projektplan. Ett projektarbete genomförs därefter tillsammans med uppdragsgivaren. Studenten ska under tiden för projektet föra dagbok.

Kursen avslutas med en muntlig redovisning av projektet. Därtill ska det skrivas en akademisk rapport med dokumentation av projektarbetet och en självreflektion över studentens egna prestationer och lärdomar från projektet.

Undervisning inklusive handledning ges normalt endast under den tid som kursen genomförs.

Examination

De examinerande momenten är projektplanen (skriftligt), dagboken (skriftligt), redovisningen (muntligt), samt rapporten (skriftligt). På projektplanen, dagboken och den muntliga redovisningen ges något av omdömena Godkänd (G) eller Underkänd (U). På projektrapporten ges något av omdömena Underkänd (U), Godkänd (G) eller Väl Godkänd (VG). För att bli godkänd på hela kursen krävs att alla examinerande moment är godkända. Kursbetyget blir då samma som omdömet på rapporten.

Anpassad examination
Examinator kan besluta om avsteg från kursplanens examinationsform. Individuell anpassning av examinationsformen ska övervägas utifrån studentens behov. Examinationsformen anpassas inom ramen för kursplanens förväntade studieresultat. Student som har behov av en anpassad examination ska senast 10 dagar innan examinationen begära anpassning hos Institutionen för datavetenskap. Examinator beslutar om anpassad examination som sedan meddelas studenten.

Övriga föreskrifter

I en examen får denna kurs ej ingå, helt eller delvis, samtidigt med en annan kurs med likartat innehåll. Vid tveksamheter bör den studerande rådfråga studievägledare vid Institutionen för datavetenskap och/eller programansvarig för sitt program



Om kursplanen har upphört att gälla eller kursen slutat erbjudas garanteras en student som någon gång registrerats på kursen minst tre provtillfällen (inklusive ordinarie provtillfälle) enligt denna kursplan under en tid av maximalt två år från det att kursplanen upphört att gälla eller kursen slutat erbjudas.

Litteratur

Giltig från: 2023 vecka 26

Litteratur

Studenten väljer sin egen litteratur utifrån vad som är lämpligt för projektet.