KIUA1004 Sannsynlighet og statistikk

    • Emnekode
      KIUA1004
    • Studiepoeng
      10
    • Undervisningssemestre
      2024 Høst
    • Undervisningsspråk
      Norsk/Engelsk
    • Undervisningssted
      Hamar
    • Forkunnskapskrav

      Ingen.

Emnets innhold

Sannsynlighet og statistikk skal gi studentene grunnleggende kunnskaper og ferdigheter innen sannsynlighetsteori og statistisk analyse. Studentene får en dyp forståelse av sannsynlighetsbegreper, inkludert tilfeldige variabler og Bayesiansk statistikk, og utvikler gode evner til å bruke statistiske analyseteknikker til hypotesetesting og regresjonsanalyse. Dette emnet er viktig for KI-utøvere, og gjør dem i stand til å ta datadrevne beslutninger, bygge prediktive modeller og anvende statistiske teknikker effektivt i virkelige KI-applikasjoner.

Læringsutbytte

Ved bestått emne har studenten oppnådd følgende læringsutbytte:

Kunnskap

Studenten har

  • en helhetlig forståelse av de grunnleggende begrepene i sannsynlighetsteori, inkludert sannsynlighetsaksiomer, betinget sannsynlighet og uavhengighet
  • kunnskap om ulike sannsynlighetsfordelinger, inkludert diskrete fordelinger (f.eks. binomial, Poisson) og kontinuerlige fordelinger (f.eks. normal, eksponentiell)
  • kunnskap om statistisk inferens, inkludert hypotesetesting, konfidensintervaller og typer feil
Ferdigheter
  • analysere og tolke data ved hjelp av statistiske teknikker for å kunne anvende utforskende dataanalyse, beregne beskrivende statistikk og visualisere data for å få innsikt
  • bruke statistiske programvareverktøy for datamanipulering, grunnleggende statistisk analyse og visualisering for å utføre statistiske beregninger og generere meningsfulle visuelle representasjoner av data
  • bygge statistiske modeller og trekke slutninger fra data for å anvende estimeringsteknikker, utføre hypotesetester og tolke resultater i ulike sammenhenger
Generell kompetanse

Studenten kan

  • bruke statistiske konsepter og teknikker på problemer i den virkelige verden
  • utnytte numeriske leseferdigheter for å jobbe med statistiske data, utføre beregninger og tolke numeriske resultater som utvikler en sterk forståelse av kvantitativ informasjon
  • kommunisere statistiske funn og ha innsikt i både tekniske og ikke-tekniske målgrupper
  • utøve forståelse for de etiske hensyn knyttet til datainnsamling, analyse og tolkning
Arbeids- og undervisningsformer

Emnet er gjennomført som en kombinasjon av forelesninger, praktiske øvelser, selvstudium og veiledning.

Obligatoriske aktiviteter
  • 2 individuelle oppgaver

Obligatoriske arbeidskrav som er bestått er kun gyldig i 12 måneder. Studenter som ønsker å ta opp eksamener etter 12 måneder, må bestå de obligatoriske arbeidskravene på nytt ved neste ordinære gjennomføring av emnet. 

Eksamen
VurderingsordningKarakterskalaGruppe/individuellVarighetHjelpemidlerAndelKommentar
Skriftlig eksamen med tilsyn
ECTS - A-F
Individuell
4 Time(r)
  • Ingen hjelpemidler
100
Eksamen
  • Én 4-timers individuell skriftlig eksamen

Oppgaven vurderes med graderte bokstavkarakterer fra A-F, der E er laveste ståkarakter.

Studenten kan velge hvilket språk som benyttes i egen gjennomføring av eksamen. Valg er bokmål, nynorsk eller engelsk.

Emnenavn på engelsk: 
Probability and Statistics
Fakultet
Fakultet for film, TV og spill
Institutt
Institutt for spillutdanninger - Spillskolen
Fagområde
Matematisk-naturvitenskapelige fag/informatikk
Studieprogram
Bachelor i kunstig intelligens - utvikling og anvendelse
Emnenivå
Grunnleggende emner, nivå I (100-LN)