Kognitiv teknologi och artificiell intelligens, 9 hp

Cognitive Technology and Artificial Intelligence, 9 credits

729G83

Huvudområde

Kognitionsvetenskap

Utbildningsnivå

Grundnivå

Kurstyp

Programkurs

Examinator

Rita Kovordanyi

Kursansvarig

Rita Kovordanyi

Studierektor eller motsvarande

Jalal Maleki
VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig
Kursen ges för Termin Veckor Språk Ort VOF
F7KKO Kognitionsvetenskap, kandidatprogram 5 (HT 2022) 202235-202245 Svenska Linköping V
F7MKS Kognitionsvetenskap, masterprogram 3 (HT 2022) 202235-202245 Svenska Linköping V

Huvudområde

Kognitionsvetenskap

Utbildningsnivå

Grundnivå

Fördjupningsnivå

G2F

Kursen ges för

  • Kandidatprogrammet i kognitionsvetenskap
  • Masterprogram i kognitionsvetenskap

Förkunskapskrav

Grundläggande behörighet på grundnivå
samt
Samhällskunskap 1b eller 1a1 och 1a2
samt
Engelska 6
samt
Matematik 3b/3c eller Matematik C
samt
Godkänt 90 hp från programtermin 1 till 4, inklusive kurserna Kognitionsvetenskaplig introduktionskurs 9 hp, Informationsteknologi och programmering 12 hp samt Forskningsmetodik och statistik 9 hp eller motsvarande.

Lärandemål

Efter avslutad kurs ska den studerande kunna:

  • redogöra för de beräkningsprinciper som används i den mänskliga hjärnan
  • förklara hur biologiskt baserade artificiella neurala nätverk fungerar
  • kontrastera biologiskt baserade nätverk mot AI-orienterade artificiella neurala nätverk
  • inhämta information kring konstruktion och träning av en vald typ av nätverk
  • tillämpa tekniker för att konstruera, förbättra eller på annat sätt anpassa ett valt nätverk till en problemdomän
  • diskutera vilken roll kognitiv modellering och AI spelar inom kognitionsvetenskap
  • värdera för- och nackdelar med olika lösningar för biologiskt baserade och AI-orienterade artificiella neurala nätverk inom ett tillämpningsområde

Kursinnehåll

I kursen behandlas:

  • modell av biologiska neuronet
  • inhibering i dubbelriktade nätverk
  • oövervakad och övervakad inlärning i biologiskt baserade nätverk
  • hjärnans beräkningsprinciper
  • simuleringsverktyg för att skapa och analysera modeller av den biologiska hjärnan
  • AI-orienterade nätverk: aktiveringsfunktioner, bakåtpropagering av fel, olika typer av felfunktioner, optimering, under- och överanpassning, regularisering. Nätverksarkitekturer för olika typer av inlärningsproblem. Bibliotek med öppen källkod och API (applikationsprogrammeringsgränssnitt) för att bygga och träna maskininlärningsmodeller

Undervisnings- och arbetsformer

Undervisningen består av laborationer, seminarier och projektarbete. Utöver detta ska den studerande utöva självstudier.

Examination

Kursen examineras genom:

  • aktivt deltagande i seminarier, betygsskala: D
  • laborationsrapport i grupp, betygsskala: UG
  • muntlig presentation av projektarbete, betygsskala: UG
  • individuell salstentamen, betygsskala: UV

För Godkänt slutbetyg krävs minst Godkänt på samtliga moment. För Väl godkänt slutbetyg krävs dessutom Väl godkänt på salstentamen. 

Detaljerad information återfinns i studieanvisningen.
 

Om det finns särskilda skäl, och om det med hänsyn till det obligatoriska momentets karaktär är möjligt, får examinator besluta att ersätta det obligatoriska momentet med en annan likvärdig uppgift. 

Om LiU: s koordinator för studenter med funktionsnedsättning har beviljat en student rätt till anpassad examination vid salstentamen har studenten rätt till det.

Om koordinatorn har gett studenten en rekommendation om anpassad examination eller alternativ examinationsform, får examinator besluta om detta om examinator bedömer det möjligt utifrån kursens mål.

Examinator får också besluta om anpassad examination eller alternativ examinationsform om examinator bedömer att det finns synnerliga skäl och examinator bedömer det möjligt utifrån kursens mål.

Studerande, vars examination underkänts två gånger på kursen eller del av kursen, har rätt att begära en annan examinator vid förnyat examinationstillfälle.

Den som godkänts i prov får ej delta i förnyat prov för högre betyg.

Betygsskala

Tregradig skala, U, G, VG

Övrig information

Planering och genomförande av kurs ska utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ska ingå i varje kurs ska därför behandla frågan om hur kursen överensstämmer med kursplanen.

Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.

Om det föreligger synnerliga skäl får rektor i särskilt beslut ange förutsättningarna för, och delegera rätten att besluta om, tillfälliga avsteg från denna kursplan. 

Institution

Institutionen för datavetenskap
Kod Benämning Omfattning Betygsskala
SEM1 Seminarier 0 hp D
LAB1 Laborationsrapport 3 hp U, G
PRO1 Projekt 3 hp U, G
TEN1 Salstentamen 3 hp U, G, VG

Övrigt

Kurslitteraturen består av on-line material som kommer att specificeras i samband med att kursen ges

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.

Det finns inga filer att visa.