Semesters

KIP101 Innføring i kunstig intelligens

Course code: 
KIP101
Duration: 
1 semester
Credits (ECTS): 
5
Level of study: 
Foundation level (bachelor’s degree level)
Teaching semester: 
2025 Autumn
Assessment semester: 
2025 Autumn
Language of instruction: 
Norwegian
Required prerequisite knowledge

Ingen. 

Course content

Emnet gir ein introduksjon til kunstig intelligens (KI) som førebur studentane på vidare emne. Emnet introduserer den tverrfaglege breidda til fagdisiplinen, den historiske utviklinga og bruken av idéar innan KI-forsking. Relasjonen mellom kunstig intelligens og samfunn blir drøfta, og emnet tar opp etiske problemstillingar med denne relasjonen.

Gjennom emnet vil studentane få innsikt i dei viktigaste resultata og utfordringane innan ulike underdisiplinar av KI, som:

  • Kunnskapsrepresentasjon og resonnering: Korleis informasjon kan strukturerast og brukast til å trekke logiske slutningar.
  • Robotikk: Bruken av KI i utviklinga av autonome og semi-autonome maskinar som kan utføre oppgåver i den fysiske verda.
  • Multi-agent-system: Studiet av system der fleire uavhengige einingar samhandlar eller konkurrerer for å oppnå mål.
  • Naturleg språkforståing: Korleis datamaskinar kan forstå og handsame menneskeleg språk.
  • Maskinlæring: Utvikling av algoritmar som let datamaskinar lære av og gjere føreseiingar basert på data.
  • Datasyn: Teknikkar for å mogleggjere datamaskinar å tolke og forstå visuell informasjon frå omgjevnadene.

Emnet vil ta opp case-studiar som relaterer til vidare emne i studieprogrammet. Dette emnet gir ei heilskapleg forståing av korleis KI kan nyttast på tvers av ulike område, og førebur studentane på vidare fordjuping innan feltet.

Learning outcome

I samsvar med det nasjonale kvalifikasjonsrammeverket har studenten følgjande læringsutbytte etter fullført emne:

Learning outcome knowledge

Studenten skal ha

  • kunnskap om KI som vitskapleg disiplin i eit historisk- og samfunnsperspektiv
  • kjenne att og beskrive ulike KI-bruksområde i forskjellige domene som utdanning, næringsliv og helsevesen
  • kunnskap om dei viktigaste utfordringane og moglegheitene innan underdisiplinar av KI
Learning outcome skills

Studenten skal kunne

  • diskutere moglegheiter og avgrensingar for å ta i bruk KI til oppgåver som vanlegvis treng menneskeleg intelligens
  • vurdere avgrensingar for fagfeltet KI
  • kommunisere om KI-emne med både tekniske og ikkje-tekniske personar
Learning outcome qualification

Studenten skal

  • ha ein grunnleggande forståing for korleis KI kan påverke arbeidsoppgåver og samfunnsliv
Working and learning activities

Emnet er samlingsbasert ved Høgskulen i Volda, og arbeidsmåtar i emnet vil variere mellom forelesingar, diskusjon, oppgåveløysing, og sjølvstendig arbeid. Detaljar vil gå fram av semesterplanen. Det vil bli gitt forarbeid og etterarbeid til kvar samling.

Assessment requirements

Frammøtekrav: 

Det er obligatorisk deltaking i alle undervisnings- og arbeidsformer knytt til emnet jfr. Forskrift om opptak, studium og eksamen ved Høgskulen i Volda §6-6.

For å kunne stille til eksamen må studenten ha godkjent oppmøte og deltaking på minimum 80% av undervisning i emnet

 

Arbeidskrav:

Det blir gitt eitt arbeidskrav som kan bestå av fleire delar. Arbeidskravet må vere godkjent for at studenten får gå opp til avsluttande eksamen. 

Evaluation system
Minimum number of students: 
5
Maximum number of students: 
50
Used in other programs
  • Artificial Intelligence in Practice
VurderingsformGrupperingVarighetKarakterskalaAndelKommentarHjelpemidlerOmfang
Portfolio
Individual
1 Semester
Pass / fail
100 %
Studentane vil bli gitt ei detaljert skildring i semesterplanen.