KIUA2005 Design av KI-applikasjoner
- Studiepoeng10
- Undervisningssemestre2026 Høst
- UndervisningsspråkNorsk/Engelsk
- UndervisningsstedHamar
- Forkunnskapskrav
Anbefalt: KIUA2004 Deep Reinforcement Learning & Neural Networks.
Emnet gir studentene en omfattende forståelse av evnene og begrensningene til KI og maskinlæringsteknologier, med fokus på deres applikasjoner innen produkt- og tjenestedesign. Dette kurset utstyrer studentene med kunnskap, ferdigheter og et sterkt etisk grunnlag for å skape KI-drevne løsninger som møter brukernes behov, overholder etiske standarder og bidrar til innovasjon på feltet. Studentene får også ferdigheter i å designe anbefalingssystemer og utføre brukerundersøkelser for å lage brukersentrerte, intuitive KI-grensesnitt. Kurset oppmuntrer til kreativ problemløsning, fremmer etisk ansvar i design, forbedrer samarbeid og kommunikasjon, og har fokus på kritisk tenkning. Samlet sett gir dette emnet studentene evnen til å kunne designe innovative, brukersentriske KI-løsninger samtidig som de opprettholder etiske standarder og fremmer samarbeid og kritisk tenkning.
Læringsutbytte
Ved bestått emne har studenten oppnådd følgende læringsutbytte:
Studenten har
- kunnskap og en helhetlig forståelse av mulighetene og begrensningene til KI og maskinlæringsteknologier og ulike typer KI-algoritmer, som anbefalingssystemer og chatbots, og deres applikasjoner innen produkt- og tjenestedesign
- kunnskap om etiske utfordringer og hensyn som er spesifikke for KI-design og viktigheten av rettferdighet, åpenhet, ansvarlighet og personvern i KI-drevne produkter og tjenester
- kunnskap om brukersentrerte designprinsipper og –metoder, hvordan identifisere brukerbehov, preferanser og smertepunkter med forståelse av viktigheten av å designe KI-systemer som er i tråd med brukernes forventninger, samt hvordan forbedre brukeropplevelsene
Studenten kan
- designe anbefalingssystemer og algoritmer som matcher brukerbehov med relevante produkter eller tjenester, og å utnytte KI-algoritmer som samarbeidsfiltrering og innholdsbasert filtrering for å gi personlige anbefalinger
- utføre brukerundersøkelser, inkludert intervjuer og brukervennlighetstesting, for å forstå brukerbehov og preferanser, designe intuitive brukergrensesnitt og interaksjoner som inkorporerer KI-evner
- anvende tjenestedesignprinsipper for å forbedre leveringen av KI-drevne tjenester ved utforming og utvikling av KI-drevne chatbots, virtuelle assistenter og talegrensesnitt for å forbedre kundestøtte og optimalisere tjenesteprosesser
Studenten kan
- gjennomføre kreative problemløsningsprosesser for å designe nye produkter og tjenester som utnytter KI og maskinlæring, samt oppmuntre til innovativ tenkning og utforskning av nye tilnærminger for å møte brukerbehov og utfordringer
- fremme et etisk tankesett og utvikle ansvarlig KI-design med hensyn til de etiske implikasjonene av designvalg og skape KI-drevne løsninger som er i tråd med samfunnsverdier for å ivareta brukernes personvern
- effektivt samarbeide med teammedlemmer, interessenter og sluttbrukere for å designe og kommunisere KI-drevne løsninger
- utøve kritiske tenkning for å evaluere virkningen og effektiviteten til KI-drevne designløsninger, vurdere brukervennlighet og brukertilfredsheten til KI-systemer og iterere på designet basert på tilbakemeldinger fra brukere
Emnet er gjennomført som en kombinasjon av forelesninger, praktiske øvelser, selvstudium og veiledning.
- 1 gruppebasert oppgave
- 1 individuell oppgave
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.
- 1 individuell prosjektbasert oppgave
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.
Tillatte hjelpemidler
- Litteratur
- Alle trykte og skrevne ressurser
- Bruk av KI-generert tekst og innhold skal være avklart med faglærer, klart merket og akademisk begrunnet i besvarelsen
| Vurderingsordning | Karakterskala | Gruppe/individuell | Varighet | Hjelpemidler | Andel | Kommentar |
|---|---|---|---|---|---|---|
Oppgave | ECTS - A-F | Individuell | 100 |