ºÚÁϳԹÏ×ÊÔ´

Kunstige agentar

³¢Ã¥²µ²¹°ù±ð²µ°ù²¹»å²õ±ð³¾²Ô±ð

Emnebeskrivelse

MÃ¥l og innhold

Kunstig intelligens kan definerast som eit felt som gjer analyse og syntese av intelligent atferd til kunstige digitale agentar. Dette kurset fokuserer på "agent" som eit digitalt omgrep  og gjev ei innføring i korleis omgrepet vert sett på og nytta innan kunstig intelligens, inkludert moralske sider, samarbeid og konkurranse mellom kunstige og naturlege agentar.

Kurset dekkjer eit utval av følgjande tema: modellering av agentar, programmering av agentar, autonom agent-arkitektur, introduksjon til multi-agent-system (MAS), kontrollsystem og grunnleggjande robotikk. Dei praktiske aspekta av kurset dreier seg om agentprogrammering.

³¢Ã¦°ù¾±²Ô²µ²õ³Ü³Ù²ú²â³Ù³Ù±ð

Studenten skal ved avslutta emne ha følgjande læringsutbyte definert i kunnskapar, ferdigheiter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten

  • Kan beskrive og formelt definere omgrepa kunstig agent og multi-agent-system
  • Kan identifisere dei kognitive aspekta ved robotikk
  • Kan liste opp ulike tilnærmingar til formell spesifikasjon av kunstige agentar

Dugleikar

Studenten

  • Kan implementere høgnivÃ¥-atferd til agentar og agent-interaksjon i eit system

Studiepoeng, omfang

10 studiepoeng

Studienivå (studiesyklus)

Bachelor

Undervisningssemester

³ÕÃ¥°ù
Krav til forkunnskaper
INFO132, eller INF100 eller tilsvarande (til dømes DATA110)
Anbefalte forkunnskaper
Studentane bør ta INFO104/MNF130 i same semester eller før.
Studiepoengsreduksjon
Ingen
Krav til studierett

Emnet er Ã¥pent for studenter med studierett pÃ¥ ºÚÁϳԹÏ×ÊÔ´.

Emnet har 60 studieplassar og opptak skjer etter søknad i StudentWeb.

Studentar på bachelorprogrammet i kunstig intelligens er garantert plass, studentar ved bachelorprogrammet i media- og interaksjonsdesign er prioritert til de resterende plassene.

Ved fleire søkjarar enn plassar vert studentane rangert etter snittkarakterer.

Søknadsfrist er mandag uke 2.

Du får svar på om du har fått plass på emnet seinast torsdag samme uke som fristen.

Arbeids- og undervisningsformer
Førelesingar, labøvingar, oppgåveløysing, programmeringsøvingar, normalt 2 timar førelesing og 4 timar datalab i 14 til 16 veker.
Obligatorisk undervisningsaktivitet
  • Obligatoriske innleveringar av seminaroppgÃ¥ver, som mÃ¥ gjerast i undervisningssemesteret og  75% av dei godkjennast.
  • Obligatorisk deltaking: Oppmøte pÃ¥ lab- og seminargrupper (minst 75%).
Vurderingsformer

4 timar skriftleg eksamen

Eksamensoppgåva vil bli gitt på undervisningsspråket i emnet.

Eksamenssvaret skal leverast på same språk som eksamensoppgåva.

Karakterskala
Karaktersett med bokstavkarakterar (A-F).
Vurderingssemester

Eksamen vert tilbydd i undervisningssemesteret.

Det vert arrangert kontinuasjonseksamen for studentar med gyldig frÃ¥vær etter ºÚÁϳԹÏ×ÊÔ´s studieforskrift § 5-5.

Dersom det vert arrangert kontinuasjonseksamen for studentar med gyldig fråvær, kan studentar med følgjande resultat/fravær og melde seg:

  • Avbrot under eksamen
  • Stryk/ikkje bestÃ¥tt

Studentar kan etter 15. januar/1. august melde seg opp sjølv i studentweb.

Litteraturliste
Litteraturlista vil vere klar innan 01.07. for haustsemesteret og  01.12. for vårsemesteret.
Emneevaluering
Alle emne blir evaluert i trÃ¥d med ºÚÁϳԹÏ×ÊÔ´s kvalitetssystem for utdanning.
Hjelpemiddel til eksamen
Ordbok som er førehandsgodkjent av fakultetet.
Programansvarlig
Programrådet har ansvar for fagleg innhald og oppbygging av studiet og for kvaliteten på studieprogrammet og alle emna der. 
Administrativt ansvarlig
Det samfunnsvitenskapelige fakultet ved Institutt for informasjons- og medievitenskap har det administrative ansvaret for emnet.