Statusmelding

Emnebeskrivelsen for valgt semester er ikke publisert enda. Her er den siste versjonen vi har tilgjengelig.

KIUA1003 Diskret matematikk

    • Emnekode
      KIUA1003
    • Studiepoeng
      10
    • Undervisningssemestre
      2025 Vår
    • Undervisningsspråk
      Norsk/Engelsk
    • Undervisningssted
      Hamar
    • Forkunnskapskrav

      Ingen.

Emnets innhold

Diskret matematikk gir studentene et grunnlag i matematiske konsepter og teknikker som er avgjørende for å løse virkelige problemer innen KI. Emnet fokuserer på diskrete strukturer og matematisk resonnement for å utstyre studentene med kunnskapen og ferdighetene som trengs for algoritmedesign, dataanalyse og problemløsning. Studentene får kunnskap i proposisjonell og predikatlogikk, sett-teori, sannsynlighetsprinsipper og grunnleggende lineær programmering, noe som muliggjør nøyaktig resonnement, datamanipulering, beslutningstaking under usikkerhet og optimaliseringsteknikker som er avgjørende for KI-systemer. I tillegg fremmer emnet studentenes evne til kritisk tenkning, abstraksjon, generalisering, sterke analytiske ferdigheter og evnen til å anvende matematiske modelleringsteknikker på problemer i den virkelige verden. Dette igjen sikrer at studentene mer effektivt kan takle KI-utfordringer i ulike domener.

Læringsutbytte

Ved bestått emne har studenten oppnådd følgende læringsutbytte:

Kunnskap

Studenten har

  • kunnskap om proposisjonell og predikatlogikk, logiske koblinger og bevisteknikker
  • kunnskap om mengdelære, kartesisk produkt, relasjoner og funksjoner og grafer
  • kunnskap om sannsynlighetsprinsipper, fordelinger og dens anvendelser
  • kunnskap om grunnleggende lineær programmering, optimaliseringsteknikker, dualiteter og bruksområder
Ferdigheter

Studenten kan

  • gjøre rede for logisk resonnement og bevisteknikker for å konstruere gyldige argumenter og løse problemer
  • gjøre rede for sett-teori og grafer for å kunne utføre settoperasjoner, manipulere sett og analysere grafer
  • gjøre rede for meningsfylt bruk av sannsynlighetsfordelinger for beslutningstaking
  • bruke optimaliseringsmetoder for å identifisere optimale løsninger, og anvende det
Generell kompetanse

Studenten kan

  • bruke logisk resonnement, problemløsningsteknikker og matematisk analyse i ulike situasjoner
  • abstrahere og generalisere matematiske konsepter for å løse problemer i den virkelige verden. og anvende diskrete matematikkprinsipper på ulike domener innen informatikk og KI
  • utnytte analytiske ferdigheter til å analysere komplekse problemer, bryte dem ned i håndterbare komponenter og bruke riktige matematiske metoder for å løse dem
  • bruke matematiske modelleringsteknikker for å representere og løse virkelige problemer
Arbeids- og undervisningsformer

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

Obligatoriske aktiviteter
  • 2 gruppeoppgaver
Eksamen
VurderingsordningKarakterskalaGruppe/individuellVarighetHjelpemidlerAndelKommentar
Skriftlig eksamen med tilsyn
ECTS - A-F
Individuell
4 Time(r)
  • Ingen hjelpemidler
100
Eksamen
  • 4-timers skriftlig individuell 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: 
Discrete Mathematics
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)