Maskinintelligens

2018/2019

Forudsætninger/Anbefalede forudsætninger for at deltage i modulet

Anbefalede faglige forudsætninger:
Modulet bygger videre på viden opnået på 1.-4. semester.

Modulets indhold, forløb og pædagogik

Læringsmål

Viden

  • demonstrere kendskab til grundlæggende teknikker og metoder indenfor maskinintelligens
  • anvende korrekt teknisk notation og terminologi i skrift såvel som tale

Færdigheder

  • anvende grundlæggende teknikker præsenteret i kurset til løsning af en konkret problemstilling
  • gøre rede for centrale principper og algoritmer præsenteret i kurset

Kompetencer

  • Den studerende skal med udgangspunkt i en konkret problemstilling kunne vurdere og sammenligne forskellige teknikker og metoder inden for maskinintelligens

Undervisningsform

Undervisningen tilrettelægges i henhold til de generelle undervisningsformer for uddannelsen, jf. kapitel 3



Omfang og forventet arbejdsindsats

Det forventes at den studerende bruger 30 timer per ECTS, hvilket for denne aktivitet betyder 150 timer.

Eksamen

Prøver

Prøvens navnMaskinintelligens
Prøveform
Skriftlig eller mundtlig
ECTS5
Bedømmelsesform7-trins-skala
CensurIntern prøve
VurderingskriterierSom angivet i Fakultets vurderingskriterier
http:/​/​www.tech.aau.dk/​digitalAssets/​337/​337434_vurderingskriterier.pdf

Yderligere informationer

Kontakt: Studienævn for datalogi via cs-sn@cs.aau.dk eller 9940 8854

 

Fakta om modulet

Engelsk titelMachine Intelligence
ModulkodeDSNDATFB502
ModultypeKursus
Varighed1 semester
SemesterEfterår
ECTS5
TompladsJa
UndervisningsstedCampus Aalborg
Modulansvarlig

Organisation

StudienævnStudienævnet for Datalogi
FakultetDet Tekniske Fakultet for IT og Design
SkoleSkolen for Informations- og Kommunikationsteknologi