Emnetype

Opptakskrav

Generell studiekompetanse eller realkompetanse.

Emnet er begrenset til 50 plasser.

Søknadsfrist 15. juli.

Søknad om opptak registreres i EVU-web.

Innhold

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.

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.

Undervisnings- og eksamensspråk

Undervisning

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.