SluitenHelpPrint
Switch to English
Cursus: CK1W0008
CK1W0008
Inleiding adaptieve systemen
Cursus informatieRooster
CursuscodeCK1W0008
Studiepunten (ECTS)7,5
Categorie / Niveau1 (Bachelor Inleiding)
CursustypeCursorisch onderwijs
VoertaalNederlands
Aangeboden doorFaculteit Geesteswetenschappen; Cognitieve Kunstmatige Intelligentie;
Contactpersoondr. M.A. Wiering
Telefoon+31 30 2539209
E-mailM.A.Wiering@uu.nl
Docenten
Docent
dr. M.A. Wiering
Feedback en bereikbaarheid
Overige cursussen docent
Contactpersoon van de cursus
dr. M.A. Wiering
Overige cursussen docent
Blok
Onbekend
Aanvangsblok
2
TimeslotD: WO-middag, WO-namiddag, Vrijdag
Onderwijsvorm
Voltijd
Inschrijven via OSIRISJa
Inschrijven voor bijvakkersJa
VoorinschrijvingNee
WachtlijstNee
Cursusdoelen
1. Kennis opdoen van intelligente controle en agent learning; 2. Machine leeralgoritmen kennen en kunnen gebruiken; 3. Begrijpen hoe dynamiek in complexe systemen eruit ziet; 4. Kennis opdoen van multi-agent systemen.
Inhoud

Adaptieve systemen zijn systemen die zichzelf aanpassen door de interactie met een omgeving. In deze cursus komen verschillende soorten adaptieve systemen naar voren en bekijken we de dynamische aspecten van deze systemen. Ten eerste bekijken we gesitueerde agenten zoals robots en bestuderen we hoe we deze agenten kunnen controleren op basis van zijn sensor gegevens om een doel te bewerkstelligen. We zullen ook bestuderen hoe deze agenten zelf hun gedrag kunnen leren van hun ervaringen. Ten tweede bestuderen we systemen die bestaan uit meerdere interactieve componenten. Zulke systemen zijn heel nuttig voor het beschrijven en simuleren van biologische en fysische processen zoals de genetische evolutie, bosbranden, en magnetisme. Verder bekijken we multi-agent systemen welke kunnen bestaan uit meerdere lerende agenten welke coöperatieve of competitieve doelen hebben. Tenslotte bestuderen we systemen welke kennis kunnen leren uit een hoeveelheid data met leervoorbeelden. Dit soort machine learning algoritmen kunnen gebruikt worden voor data mining en scientific discovery doeleinden.

Ingangseisen
Verplicht materiaal
Syllabus
-
Kosten materiaal:10,00
Aanbevolen materiaal
Boek
Machine Learning, T. Mitchell, 1997, McGraw-Hill Publishing company
Kosten materiaal:55,00
Werkvormen
Hoorcollege 1

Hoorcollege 2

Practicum

Algemeen
Voor de practicumopdrachten dient een voldoende te worden gehaald om voor de cursus te slagen.

Voorbereiding bijeenkomsten
Doornemen vorige college uit de reader.

Bijdrage aan groepswerk
n.v.t.

Werkcollege

Toetsen
Toets
Weging100
Minimum cijfer5,5

Beoordeling

Opdracht(en) (20%)
Schriftelijk tentamen 1 (40%)
Schriftelijk tentamen 2 (40%)

1. Kennis van de behandelede algoritmen; 2. Kunnen toepassen van algoritmen;
3. Inzicht in toepasbaarheid van algoritmen.

Deadlines
De deadline van elke opgave is een week na het college waarin de opdracht is uitgedeeld.

Aspecten van academische vorming
Intellectuele vaardigheden
Rapporteren over onderzoek - schriftelijk

SluitenHelpPrint
Switch to English