3. år ved Ingeniør
Diskret matematikk og lineær algebra. Matematiske metoder I. Statistikk. Programmering, eller tilsvarende.
Intelligente systemer er målorienterte IT-baserte systemer med evne til å lære og å ta egne beslutninger fra historiske date.
Studenten skal ved endt kurs kunne utvikle enkle IT-systemer basert på prinsipper for intelligente systemer eller såkalt kunstig intelligens.
1. Kunnskapsteori: Gennerell kunnskapsteori. Teorier om kunnstig intelligens og kunnstig liv. Nivåer av kontroll og beslutningprosesser.
2. Fuzzy ekspertsystem: Fuzzy logikk. Fuzzy mengder. Mengdeoperatorer. Fuzzy regler. Fuzzy beslutninger.
3. Nevrale nettverk: Kunstig neuron. Trening av nevrale nett. Perseptron nettverk. Backpropagation nettverk. Hopfield nettverk.
BAM (Bidireksjonalt Assosiativt Minne). Selvorganiserende nettverk (Hebbian og Kohonen).
4. Genetiske systemer: Genetiske algoritmer. Koding. Kromosom. Fitness. Krysning. Mutasjoner. Evolusjon. Genetisk programmering.
5. Hybride systemer: Nevrale ekspertsystemer. Neuro-fuzzy systemer. Datamining. Nevral kontroll.
6. Individmodeller: Individbaserte kunnskapsmodeller. Individbasert dynamikk i flokker. Intelligente individer. Genetiske individbaserte systemer.
Intensive forelesninger. 5 øvinger.
Programmering i Matlab, Java, Prolog eller Lisp.
Alle øvinger skal være godkjent (nivå C eller bedre) før eksamen.
5 timers skriftelig eksamen.
Bokstavkarakter A-F, hvor A er beste karakter og E er laveste ståkarakter.
