Faglig Innhold
Faget gir studenter anledning til å implementere mange av de klassiske kunstig intelligens (AI) algoritmene og så å bruke dem som moduler i større AI systemer rettet mot områder som lyd og bildebehandling, simulert fotball (f. eks. on-line Robocup konkurranser), poker-spilling (f. eks. Texas Hold Em) og robot navigering. Følgende AI algoritmer kan bli viktig moduler i disse systemer: A*, means-ends analyse, besluttningstre læring, genetisk algoritmer, neurale nettverk, bayesiansk klassifisering, case-basert resonnering, boosting og bagging. Gjennom det arbeidet får studenter en forståelse for AI i bruk i stedet for AI teoretisk sett eller AI på lekeproblemer, som man ofte får fra AI kursene på intro- og mellomnivå. Faget består av 2-4 prosjekter, avhengig av årets prosjekter og deres omfang. Hvert prosjekt skal støttes av et sett av forelesninger om relevante teoretiske og praktiske grunnlag, mens noen forelesninger blir dedikert til generelle diskusjoner mellom faglærer og studenter om et prosjekt og fremgang til de forskjellige student grupper. Studenter har fritt valg av programmeringsspåk, men Python, Java eller C++ vil ofte bli anbefalt.
Læringsmål
Studenter får aktive erfaring i å designe og programmere rimelig store AI prosjekter. Studenter får verdifulle innsikt i hvorfor, hvordan og når man kan bruke AI metoder på ekte problemer som de kan treffe i arbeidslivet.