PK8103

Advanced Computational Intelligence

Last taught 2018

Spring

English

Overview

3 candidates

Average grade

B

4.33

0.24

Pass rate

100%

same

Grade distribution
Pass rate over time

About this course

Content

Emnet gir en systematisk introduksjon til grunnlag og metoder innen CI. Dette omfatter Kunstige neurale nett (ANN), Fuzzy-logiske systemer (FLS), Evolusjonsberegning, Svermintelligens, Neurofuzzy- og Fuzzyneurale systemer og Hybridintelligente systemer. Anvendelse av CI i design, produksjon og forretning vil bli demonstrert.

Learning outcomes

Kunnskaper, kandidaten skal ha kunnskap om: - CI er (studiet av) adaptive mekanismer for å muliggjøre eller forenkle intelligent oppførsel i komplekse og skiftende miljøer. Ferdigheter, kandidaten skal ha ferdigheter om: - Evnen til å bruke CI i løsningen av tekniske problemer som ikke lar seg løse av tradisjonelle matematiske metoder. Generell kompetanse, kandidaten skal ha kompetanse om: - Forståelse av heuristikksoptimalisering som et viktig element ved industrielle og kommersielle systemer og i offentlig forvaltning.

Teaching methods

Forelesninger og seminar. For å få bestått i emnet kreves det en score på minimum 70 prosent (70 av 100 poeng).