Statusmelding

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

KIUA2002 Applikasjon av kunstig intelligens/maskinlæring I

    • Emnekode
      KIUA2002
    • Studiepoeng
      15
    • Undervisningssemestre
      2026 Vår, 2027 Vår
    • Undervisnings- og eksamensspråk
      Norsk/Engelsk
    • Undervisningssted
      Hamar
    • Forkunnskapskrav

      Ingen

Emnets innhold

Dette kurset gir en omfattende introduksjon til allment tilgjengelige, populære og nyttige KI- og ML-teknologier for generell bruk. Studentene vil lære praktisk anvendelse av disse teknologiene for generaliserte sammenhenger. Dette kurset gir også en forståelse av behovene til disse kontekstene der disse teknologiene kan brukes. Dette vil tillate studentene å kritisk vurdere relevansen av slike teknologier for slike sammenhenger. Studentene skal i tillegg fortsette å utvikle generelle ferdigheter i prosjektplanlegging og kunnskapsdeling.

Læringsutbytte

Ved bestått emne har studenten oppnådd følgende læringsutbytte:

Kunnskap

Studenten har:

  • Kunnskap om bruk av allment tilgjengelige, populære og nyttige kunstig intelligens (KI) og maskinlæring (ML) teknologier for generell bruk
  • Kunnskap om behov som KI og ML-teknologier i generaliserte sammenhenger
  • Kunnskap om slike KI- og ML-teknologiintegrasjonsutfordringer i generaliserte sammenhenger
Ferdigheter

Studenten kan:

  • Forstå og kunne bruke allment tilgjengelige, populære og nyttige KI- og ML-teknologier for generell bruk
  • Identifisere behov i generaliserte sammenhenger som kan dekkes ved hjelp av slike KI- og ML-teknologier
  • Bruk slike KI/ML-teknologier og -verktøy i generaliserte sammenhenger
  • Kritisk vurdere relevansen av slike KI/ML-teknologier og verktøy i generaliserte kontekster
Generell kompetanse

Studenten kan:

  • Bruke allment tilgjengelige, populære og nyttige KI/ML-teknologier for generelle formål for problemer i den virkelige verden
  • Kritisk vurdere relevansen av slike KI/ML-teknologier og verktøy i virkelige kontekster
  • Arbeide i samarbeidsprosjekter gjennom ulike aktiviteter
Arbeids- og undervisningsformer

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

Obligatoriske aktiviteter
  • 2 individuelle obligatoriske arbeidskrav, krever fysisk tilstedeværelse på campus.
  • Det er obligatorisk oppmøte i undervisningen, krever fysisk tilstedeværelse på campus. 80% tilstedeværelse i undervisning og 100% tilstedeværelse i spesifikke læringsaktiviteter i henhold til undervisningsplanen
Eksamen
VurderingsordningKarakterskalaGruppe/individuellVarighetHjelpemidlerAndelKommentarer
Oppgave
ECTS - A-F
Gruppe
100%
Eksamen
  • 1 prosjektbasert gruppeoppgave

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

Tillatte hjelpemidler på eksamen:

  • 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

Pensum

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
Videregående emner, nivå II (200-LN)