Kunstig intelligens

-Path finding
-FSM
-Scripts
-Symbolic AI Techniques
-Logikk
-Multi agent systems
-State based search
-Goal directed search
-Genetic Algorithms / Programming
-Neural networks
-Reinforcement learning

Etter fullført emne vil studentene være i stand til å:
-Forstå og evaluere forskjellige AI kjerneteknologier og -algoritmer, slik som agent technology, informed og uninformed tree og graph search algorithms, diverse læringsteknikker deriblant artificial neural networks, decision tree learning og evolusjonære algoritmer, logikk og planleggingsteknikker og -algoritmer, kunnskapsrepresentasjon, meningen til konsepter som intelligens, resonnering, og det å dra slutninger.
-Identifisere forskjellig bruk og applikasjoner av AI teknikker og algoritmer, fra neurovitenskap, forstå hjerne til spill-utvikling, til webteknologier og sikre systemdesigner.
-Implementere flere av algoritmene på de mobile robotene. Studentene vil også forbedre programmeringsferdighetene på egenhånd innen et foretrukket språk og i Java ved å lære å programmere en mobil robot.
-Forbedre programmeringsferdigheter gjennom programmering av mobile roboter. Programmering av mobile roboter bidrar til å koble teori lært i klassen med praktisk bruk av den.
-Evaluere run-time og minnekompleksiteten til flere AI algoritmer, og øve på å skape bedre algoritmer.

-Forelesninger
-Oppgaveløsning

Utfyllende informasjon:
Dette kurset vil fokusere på den praktiske implementeringen av AI-konsepter. Forelesninger vil introdusere et temaområde og studentene er forventet å implementere og rapportere om nøkkelkonseptene.