LUS 2031 Kunstig intelligens med vekt på maskinlæring
LUS 2031 Kunstig intelligens med vekt på maskinlæring
Kunstig intelligens (KI) og maskinlæring påvirker stadig flere sider av samfunnet og næringslivet. Disse teknologiene muliggjør effektivisering, innovasjon og utvikling av nye produkter og tjenester, samtidig som de utfordrer eksisterende arbeidsformer og forretningsmodeller. Kurset gir en bred introduksjon til hva KI innebærer, hvordan maskinlæring brukes i praksis, og hvilke muligheter og utfordringer teknologien medfører.
Studentene vil få innsikt i ulike teknikker og metoder innen KI og maskinlæring, inkludert nevrale nettverk, og bli kjent med praktiske anvendelser av disse teknologiene i virksomheter og samfunnet generelt. Kurset tar også opp etiske problemstillinger og konsekvenser knyttet til bruk av kunstig intelligens.
Etter kurset skal deltakerne kunne:
- Forklare hva kunstig intelligens er, og hvordan KI skiller seg fra tradisjonell databehandling
- Identifisere og analysere ulike typer problemer som kan løses ved hjelp av KI
- Beskrive og forstå hvordan maskinlæring fungerer og kan anvendes i praksis
- Forklare grunnleggende prinsipper og funksjonsmåter til nevrale nettverk
- Drøfte sentrale etiske og samfunnsmessige konsekvenser av KI
- Forstå hovedtrekkene i Norges nasjonale strategi for kunstig intelligens
Deltakerne vil kunne:
- Bruke grunnleggende KI-konsepter og maskinlæringsmetoder på praktiske eksempler og problemstillinger
- Analysere og evaluere hvordan kunstig intelligens kan skape verdi i ulike virksomheter og samfunnssektorer
- Reflektere kritisk over etiske utfordringer og potensielle konsekvenser ved implementering av KI-løsninger
Kurset gir deltakerne kompetanse til å:
- Anvende grunnleggende kunnskap om KI og maskinlæring i ulike kontekster og situasjoner
- Delta i diskusjoner og beslutningsprosesser knyttet til innføring av KI i organisasjoner
- Forstå viktigheten av ansvarlig og bærekraftig bruk av KI-teknologier
- Hva er kunstig intelligens?
- Problemløsing ved hjelp av KI
- Kunstig intelligens i praksis
- Maskinlæring – prinsipper og metoder
- Nevrale nettverk og dyplæring
- Samfunnsmessige og etiske konsekvenser av KI
- Norsk strategi for kunstig intelligens
Det er tre forutsetninger som må være på plass for at en skal kunne lære noe. En må ha en form for instruksjon, en må øve og en må vite om en har forstått noe eller ikke.
Instruksjonen i disse kursene vil være heldigital, hovedsakelig i form av tekster og videoer, mens øvinger og tester av forståelse vil være i form av ulike typer oppgaver.
I tillegg vil det være omfattende tilbakemeldingssløyfer i form av ulike typer evalueringer, slik som «smilefjes», små spørreskjemaundersøkelser etc.
Kurset gjennomføres individuelt i eget tempo, men innenfor en gitt tidsramme og i en gitt rekkefølge. Kurset vil ledsages av synkrone arrangementer i form av webinarer, podcast, Q&A med mer. Totalt antall timer forventet arbeidsinnsats er 45
I BIs etter- og videreutdanningstilbud ved BI Executive, stilles det et gjensidig krav til student og kursansvarlig om involvering av studentens erfaring i planlegging og gjennomføring av kurs, moduler og programmer. Det vil si at studenten har rett og plikt til å involvere seg med egen kunnskap og relevant erfaring.
Ingen forkunnskaper.
No required prerequisite knowledge.
| Aktivitet | Varighet | Kommentar |
|---|---|---|
Digitale læringsressurser | 1 Time(r) | Video |
Digitale læringsressurser | 2 Time(r) | Podcaster |
Forberedelse til undervisning | 35 Time(r) | Jobbe med pensum og moduler |
Individuell oppgaveløsning | 7 Time(r) | Refleksjonsoppgaver |
Text for 0 credits
