CSMAI19-Artificial情报

模块供应商: Computer Science
学分数： 10 [5 ECTS credits]
水平:7
教学用语： 春天 term module
先决条件:
模块化的必备条件:
相关内容:
模块被排除在外: CS3AI18 Artificial Intelligence
目前从: 2021/2

模块召集人: Yevgeniya Kovalchuk博士
电子邮件: y.kovalchuk@reading.ac.uk

模块类型：

概述模块描述：

本模块的主要目标是让学生熟悉人工智能的基本算法和方法。 本模块旨在提供人工智能技术的知识，如解决问题、搜索、推理、学习和感知。 在本模块中，学生将学习最先进的深度学习方法。 

该模块旨在从各种技术和应用方面为学生提供人工智能的理论和实践知识。

目的:

The main goal of the module is to equip students with the algorithms and techniques to tackle real-world problems (Artificial Intelligence applications) such as function optimisation, speech recognition, face recognition, web search, autonomous driving, automatic scheduling, autonomous systems, smart building, games, robotics. 

该模块还鼓励学生培养一套专业技能，如有效使用商业软件。 最后，在成功完成该模块后，学生将开发出广泛的实践技能，这些技能是建模问题领域所必需的，包括游戏、规划和机器人。

可评估的学习成果：

在本单元结束时，学生应该能够：

• 解释和描述人工智能的算法和技术


• 将最先进的人工智能算法和方法应用于现实世界的问题。


• 在现实问题中创新最先进的人工智能算法和方法。


• 了解人工智能搜索和规划的基本知识


• have knowledge of foundation of a satisfiability problem and algorithms for Sat-solving


• 有强化学习的知识。


• 通过应用AI算法解决现实问题（游戏，机器人，合成生物学）创建一个人工智能项目

本模块将比排除在外的模块CS3AI18进行更深入的评估。

额外的结果:

学生将熟悉数据人工智能技术在不同领域的潜在应用。 他们还将学习如何进行算法性能评估的实验测试。

大纲内容:

• 人工智能的本质和目标。 应用领域


• 状态空间搜索。 使用状态和转换来建模问题 


• A*搜索算法。 在搜索中使用启发式


• 约束满足问题 


• 博弈树


• 马尔可夫决策过程 


• 强化学习


• 贝叶斯网络：表示、推理和抽样


• 决定网络


• 朴素贝叶斯 


• 感知器 


• 深度学习


• 高级主题：机器人技术


• 高级主题：编程细胞和微生物 


• 高级主题：游戏（如ATARI游戏，DeepMind DQN）

教学方法简述：

该模块由讲座和教程组成。 

联系时间:

	秋天	春天	夏天
讲座		14
研讨会		6
引导自主学习：		80
按学期划分的总学时	0	100	0
模块总学时	100

总结性考核方法：

方法	百分比
论文以外的项目成果	100

总结性评核-考试：

总结性评估-课程作业和课堂测试：

一份课程作业。

形成性评价方法：

逾期提交的处罚：

下列资料适用于修读nba投注式课程的学生，但修读nba投注弹性课程的学生除外。 Penalties for late submission, and the associated procedures, which apply to Postgraduate Flexible programmes are specified in the policy 􀀓Penalties for late submission for Postgraduate Flexible programmes􀀔, which can be found here: /web/files/qualitysupport/penaltiesforlatesubmissionPGflexible.pdf
The Support Centres will apply the following penalties for work submitted late:

• 在原定截止日期（或任何正式同意的延期截止日期）之后提交的作业：截止日期后的每个工作日（或其中的一部分）将从该作业的总分数中扣除10%的分数，最多可达五个工作日；
• 如果作品在原始截止日期（或任何正式同意的截止日期延长）后超过五个工作日提交：将记录零分。

The University policy statement on penalties for late submission can be found at: /web/FILES/qualitysupport/penaltiesforlatesubmission.pdf
You are strongly advised to ensure that coursework is submitted by the relevant deadline. 您应该注意，建议在未完成状态下提交作业，而不是没有提交任何作业。

通过考试的评估要求：

总体得分为50%。

重新安排:

8月/ 9月一次2小时的考试。

额外费用（适用时指定）：

1) Required text books:  None

2) Specialist equipment or materials:  None

3) Specialist clothing, footwear or headgear:  None

4) Printing and binding:  None

5) Computers and devices with a particular specification:  None

6) Travel, accommodation and subsistence:  None

最后更新: 2021年7月29日