Introduksjon til kunstig intelligens, KI
Om emnet
Videreutdanningsemne.
Emnet gir en forståelse av feltet KI og dens metoder og teknikker. Det betyr å lære en nøyaktig forståelse av begrepene som brukes i feltet, og å kunne bruke dem riktig i en presentasjon eller dialog om emnet. Dette inkluderer:
- Den historiske utviklingen av KI fra rundt 1950 og frem til i dag.
- Trender innen KI og mulig fremtidig utvikling av fagfeltet.
- Etiske problemstillinger knyttet til KI, inkludert ansvarsforhold, regulering, ressursbruk, rettferdig representasjon i treningsdata, og anvendelser innen etterretning og forsvar.
- Eksempler på anvendelser av KI innen mange ulike fagfelt, inkludert innhenting og oppsummering av informasjon, beslutningsstøttesystemer, bildeanalyse, og robotikk.
- De mest bruke konkrete metodene innen KI, inkludert veiledet og ikke-veiledet læring, forsterkningslæring, og bruk av agenter.
- Bruk av generativ KI, med hovedfokus på språkmodeller.
Oppgavene i øvingsopplegget vil gi dypere innsikt i relevante problemstillinger innen KI.
Opptakskrav
Generell studiekompetanse eller realkompetanse.
Emnet er begrenset til 50 plasser, og først til mølla gjelder.
Søknadsfrist 15. juli.
Søknad om opptak registreres i EVU-web.
Hva lærer du
Kunnskaper - studenten har ...
- grunnleggende kunnskap om KI-konsepter og KI-teknikker.
- kunnskap om de vanligste KI-områdene med fokus på beslutningsstøttesystemer, agentsystemer, maskinlæring, nevrale nettverk, dyp læring, naturlig språkbehandling, og informasjonsgjenfinning.
- forståelse av de vanligste problemer, bekymringer og krav relatert til KI, inkludert problemer knyttet til bærekraft.
Ferdigheter - studenten kan ...
- Vurdere relevante etiske problemstillinger knyttet til trening og bruk av KI.
- Anvende faglig presise begreper i beskrivelse av og diskusjon rundt KI-systemer, inkludert de mest vanlige tekniske begrepene (f.eks. vekter, tapsfunksjon, tokenization, osv.).
- Vurdere hvilke treningsdata som er relevante å samle inn og bruke i nye KI-anvendelser.
- Vurdere hvilke typer av KI-modeller som er mest hensiktsmessige for ulike anvendelser.
- Vurdere påliteligheten til store språkmodeller.
Generell kompetanse - studenten ...
- Kjenner til de grunnleggende teknikkene for å trene og utvikle KI-modeller, og de viktigste anvendelsene av disse i dagens samfunn.
- Har en helhetlig forståelse av den historiske utviklingen av KI, og av mulig fremtidig utvikling.
- Har oversikt over de viktigste etiske problemstillingene knyttet til utvikling og bruk av KI, og de mest kjente tiltakene for å regulere KI gjennom lovverk.
Studiepoengreduksjon
Du vil få en reduksjon i antall studiepoeng (som oppgitt under), dersom du avlegger eksamen i dette emnet og har bestått følgende emne(r) fra før av:
- INF-1600 Introduksjon til kunstig intelligens, KI 8 stp
- MIK-1014 Praktisk KI 2 stp
- MIK-1015 Bruk av generativ KI 1 stp
Undervisning og pensum
Nettbasert undervisning (digitalt) i kombinasjon med fysiske samlinger. Det legges opp til 3 obligatoriske samlinger i Kirkenes på til sammen 5 samlingsdager. Utover det gjennomfører studentene prosjekter i grupper og møtes på nett eller fysisk der de bor.
- Uke 36: Samling 1: 3. - 4. september
- Uke 47: Samling 2: 17. - 18. november
- Uke 50: Samling 3: 9. - 11. desember (eksamenssamling)
Eksamenssamlingen legges over flere dager siden en ved stor påmelding ikke rekker å gjennomføre eksamen på en dag. Det innebærer at hver enkelt student har eksamen på en av disse dagene.
Undervisnings- og eksamensspråk
Emnet undervises på norsk. Noe av innholdet i forelesningene vil være på engelsk. Pensumlitteraturen er på engelsk. Muntlig eksamen kan gjennomføres på norsk eller engelsk.Pensum
Du kan se og få tilgang til deler av pensum via Leganto.
Pensumliste for INF-6600 Introduksjon til kunstig intelligensTimeplan
Timeplanene ferdigstilles og publiseres normalt i god tid før semesterstart, ofte noen uker i forkant. Dette gir studentene mulighet til å organisere studiene sine og forberede seg på kommende aktiviteter.
Det anbefales å sjekke timeplanen jevnlig, da det kan forekomme endringer.
Eksamen
| Muntlig eksamen | Varighet: 30 Minutter |
Karakterregel: Bestått – Ikke bestått |
Følgende arbeidskrav må være gjennomført og godkjent før man kan framstille seg til eksamen
| Gjennomført deltakelse, inkludert faglig presentasjon | Karakterregel: Godkjent – ikke godkjent |
| Individuell oppgave | Karakterregel: Godkjent – ikke godkjent |
| Obligatorisk oppmøte | Karakterregel: Godkjent – ikke godkjent |
Alt du trenger å vite om før, under og etter eksamen, oppmelding, fravær klage og vitnemål: UiTs samleside om eksamen
Mer info om arbeidskrav
- Gjennomført deltakelse, inkludert faglig presentasjon på hver av de 2 samlingene
- Minst 75% oppmøte på de fysiske samlingsdagene.
- 1 individuell obligatorisk oppgave, leveres digitalt