de var svåra att implementera och var väldigt ineffektiva.

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "de var svåra att implementera och var väldigt ineffektiva."

Transkript

1 OBS! För flervalsfrågorna gäller att flera alternativ eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervalsfrågorna kan man bara ha rätt eller fel, dvs frågan måste vara helt korrekt besvarad. Totalt kan man ha 33 poäng. För godkänt krävs 16 poäng. Fråga 1 (1 poäng) Utvecklingen av AI system upplevde en kris under tidiga sjuttiotalet för att... de kunde inte förstås av människor och utnyttjade inte maskininlärning. de kunde bara arbeta i mikrovärldar och hade väldigt besvärliga gränssnitt. lösningarna kunde inte skalas upp och hade ingen explicit representation av kunskapen. de var svåra att implementera och var väldigt ineffektiva. Fråga 2 (1 poäng) Omgivningen för en pokerspelande agent är: Stokastisk, episodisk, dynamisk och kontinuerlig. Observerbar, deterministisk, sekvensiell och diskret. Partiellt observerbar, stokastisk, statisk och diskret. Partiellt observerbar, stokastisk, episodisk och dynamisk. Fråga 3 (1 poäng) Kombinatorisk explosion... hanteras inom AI genom att utnyttja kunskap om problemet. innebär att man kan kombinera sina lösningar på flera olika sätt. uppstår för algoritmer med tidskomplexitet större än O(n 100 ). hanteras genom att acceptera suboptimalitet. Fråga 4 (1 poäng) En nytto-baserad agent... väljer den handling som gör agenten mest glad. väljer bäst handling effektivt. hanterar osäkerhet. kan lära sig sina egna handlingar genom att observera sin omgivning. Fråga 5 (1 poäng) Vad innebär det att formulera ett problem som ett tillståndsökningsproblem? Att definiera alla legala handlingar som övergångar i en tillståndsrymd. Att vi söker en lösning från ett starttillstånd till ett sluttillstånd. Att vi hanterar den kominatoriska explosionen Att vi behöver bygga en modell av tillståndsrymden. Fråga 6 (1 poäng) Vilka av dessa sökstrategier är optimala? Bredden först. Iterativ fördjupning Dubbelriktad sökning. Sida 1

2 Fråga 7 (1 poäng) Vilken av dessa sökstrategier har linjär minneskomplexitet (O(bn))? Djupet först. Djupbegränsad sökning. Dubbelriktad sökning. Fråga 8 (1 poäng) A* är en sökmetod som... har linjär tidskomplexitet. använder en heuristisk underskattning av kostnaden till målet samt kostnaden hittills. är komplett, optimal och med linjär minneskomplexitet. blir bättre med bättre heuristik. Fråga 9 (1 poäng) Situationskalkyl behövs för att... representera olika handlingar. första ordningens predikatlogik kräver att allting är antingen sant eller falskt. för att vi måste kunna beräkna nyttan i varje enskild situation. kunna representera vad som ändrats när agenten utfört en handling. Fråga 10 (1 poäng) Resolution är en teknik som... Fråga 11 (1 poäng) Unifiering... kräver att alla satser är i disjunktiv form. försöker hitta en motsägelse. är mekanisk och hittar alltid en lösning. efterliknar mänskligt logiskt problemlösande. kräver att alla satser är i disjunktiv form. returnerar de substitutioner som gör två uttryck lika. kan ge oändligt många substitutioner. fungerar bara för predikatlogik. Fråga 12 (1 poäng) Ett successor-stateaxiom... löser frameproblemets representationsproblem. består av två delar: en för handlingar som gör situationen sann och en för handlingar som gör den falsk. är en teknik för att hitta nästa tillstånd. används i temporal logik. Fråga 13 (1 poäng) Man vill representera kategorier för att... människor resonerar om kategorier. Sida 2

3 man får mer kompakta representationer. det ökar flexibiliteten. man vill låta kategorier ärva egenskaper från objekt. Fråga 14 (1 poäng) Allens temporala logik... definierar den temporala variablen t. definierar reationer mellan tidsintervall. ser temporala relationer som kategorier. används för att hantera modala satser. Fråga 15 (1 poäng) Planering gör att agenten... inte behöver utforska felaktiga tillstånd. kan arbeta med flera delmål samtidigt. kan värdera olika vägar att nå målet. snabbare når målet. Fråga 16 (1 poäng) Vad är partialordningsplanering? En teknik där man väntar så länge som möjligt med att fatta beslut om hur delplaner skall ordnas. En teknik som gör att man kan avbryta uppfyllandet av delmål. En teknik för att definiera partiella planer. En teknik som kan implementeras med hjälp av en planeringsgraf. Fråga 17 (1 poäng) Deterministisk planering... kan skapa villkorliga planer. hanterar information som inte är komplett. kan värdera olika vägar att nå målet. kan innebära omplanering. Fråga 18 (1 poäng) För stokastiska variabler gäller: n i=1 P (D = d i) 1 P (true) = 1 P (a b) = P (a) + P (b) 0 P (a) 1 Fråga 19 (1 poäng) Naive Bayes... räknas ut med formeln P(O, E 1...E n ) = α i P(E i O) där E är observera effekter av orsaken O och α är en normaliskonstant. räknas ut med formeln P(O, E 1...E n ) = P(O) i P(E i O) där E är observera effekter av orsaken O. Sida 3

4 förutsätter oberoende stokastiska variabler. kallas Naive för att den är så enkel att räkna ut. Fråga 20 (1 poäng) Antag att vi har följande Bayesianska nätverk A B C D E (a) Hur många sannolikhetsvärden har den sammanslagna sannolikhetsfördelningen för de stokastiska variablerna? (b) Hur många sannolikhetsvärden behöver det bayesianska nätverket? Fråga 21 (1 poäng) Version Spaces är en metod som... Fråga 22 (1 poäng) Perceptroner... lär sig genom att operationalisera från generella råd. arbetar med två hypoetsmängder i en versionsrymd. generaliserar så specifikt som möjligt. specificerar så generellt som möjligt. kan lära sig alla linjärt separerbara problem. uppdaterar vikterna, w i med en funktion som ser ut såhär: w i = w i + β(t y) där t är förväntad utdata och y är erhållen utdata. kan användas för klassificering. är ineffektiva. Fråga 23 (1 poäng) Gradient Backpropagation... kräver deriverbar tröskelfunktion. börjar med att sätta vikterna i nätet till 0,5. används för att träna artificiella neurala nät. uppdaterar de dolda lagren genom att jämföra lagren före och efter. (a) (b) Sida 4

5 Fråga 24 (4 poäng) Gör rimliga antaganden och översätt följande meningar till predikatlogiska uttryck: Kor har öron Öron är fladdriga Har man fladdriga öron viftar man på dem Viftar man på öronen är man nöjd Rosa är ko och visa med resolution att Rosa är nöjd Sida 5

6 Fråga 25 (3 poäng) Antag att 60% av alla marsianer har röda prickar och att 10% av alla jordingar har röda prickar. Antag vidare att 5% är marsianer, resten är jordingar. Hur stor är sannolikheten för att en individ med röda prickar skall vara marsian? (Du behöver inte räkna ut svaret men måste teckna hela uttrycket.) Bayes teorem P (B j A) = P (A B j)p (B j ) n i=1 P (B i)p (A B i ) Sida 6

7 Fråga 26 (3 poäng) Förklara hur besultsträdsinlärning fungerar, och visa hur beslutsträdet ser ut för att avgöra om någon har bil eller inte utifrån följande exempel (du behöver inte konstruera det optimala beslutsträdet): Attribut Exempel Ålder Kön Inkomst Körkort Har bil x1 <20 Man >40000 Ja Ja x Man <20000 Nej Ja x3 <20 Kvinna >40000 Ja Nej x4 >40 Kvinna Ja Ja x5 >40 Man Ja Nej x Man <20000 Nej Ja x Kvinna Nej Ja x8 <20 Kvinna >40000 Ja Nej Sida 7

Asymptotisk analys innebär att... man försöker uppskatta vad som händer för stora indatamängder.

Asymptotisk analys innebär att... man försöker uppskatta vad som händer för stora indatamängder. OBS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervarlsfrågorna ges 1 poäng för korrekt svar och 0,5 poäng om skillnaden mellan antalet korrekta svar och antalet

Läs mer

Antag att b är förgreningsfaktorn, d sökdjupet, T (d) tidskomplexiteten och M(d) minneskomplexiteten.

Antag att b är förgreningsfaktorn, d sökdjupet, T (d) tidskomplexiteten och M(d) minneskomplexiteten. OBS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervalsfrågorna ges 1 poäng för korrekt svar och 0,5 poäng om skillnaden mellan antalet korrekta svar och antalet

Läs mer

Asymptotisk analys innebär att... man försöker uppskatta vad som händer för stora indatamängder.

Asymptotisk analys innebär att... man försöker uppskatta vad som händer för stora indatamängder. OBS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervalsfrågorna kan man bara ha rätt eller fel, dvs frågan måste vara helt korrekt besvarad för att man skall

Läs mer

I en deterministisk omgivning beror nästa tillstånd bara av agentens handling och nuvarande tillstånd.

I en deterministisk omgivning beror nästa tillstånd bara av agentens handling och nuvarande tillstånd. OBS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervalsfrågorna ges 1 poäng för korrekt svar och 0,5 poäng om skillnaden mellan antalet korrekta svar och antalet

Läs mer

Fråga 5 (1 poäng) För att definiera ett sökproblem krävs...

Fråga 5 (1 poäng) För att definiera ett sökproblem krävs... OBS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervarlsfrågorna ges 1 poäng för korrekt svar och 0,5 poäng om skillnaden mellan antalet korrekta svar och antalet

Läs mer

Fråga 5 (1 poäng) För att definiera ett sökproblem krävs...

Fråga 5 (1 poäng) För att definiera ett sökproblem krävs... OBS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervarlsfrågorna ges 1 poäng för korrekt svar och 0,5 poäng om skillnaden mellan antalet korrekta svar och antalet

Läs mer

I en deterministisk omgivning beror nästa tillstånd bara av agentens handling och nuvarande tillstånd.

I en deterministisk omgivning beror nästa tillstånd bara av agentens handling och nuvarande tillstånd. OBS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervalsfrågorna ges 1 poäng för korrekt svar och 0,5 poäng om skillnaden mellan antalet korrekta svar och antalet

Läs mer

Antag att b är förgreningsfaktorn, d sökdjupet, T (d) tidskomplexiteten och M(d) minneskomplexiteten.

Antag att b är förgreningsfaktorn, d sökdjupet, T (d) tidskomplexiteten och M(d) minneskomplexiteten. OS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervalsfrågorna ges 1 poäng för korrekt svar och 0,5 poäng om skillnaden mellan antalet korrekta svar och antalet

Läs mer

Vad behövs för att skapa en tillståndsrymd?

Vad behövs för att skapa en tillståndsrymd? OBS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervarlsfrågorna ges 1 poäng för korrekt svar och 0,5 poäng om skillnaden mellan antalet korrekta svar och antalet

Läs mer

Antag att b är förgreningsfaktorn, d sökdjupet, T (d) tidskomplexiteten och M(d) minneskomplexiteten.

Antag att b är förgreningsfaktorn, d sökdjupet, T (d) tidskomplexiteten och M(d) minneskomplexiteten. OS! För flervalsfrågorna gäller att ett, flera eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervalsfrågorna ges 1 poäng för korrekt svar och 0,5 poäng om skillnaden mellan antalet korrekta svar och antalet

Läs mer

Antag att följande träd genereras i ett spelförande program om vi applicerar evalueringsfunktionen

Antag att följande träd genereras i ett spelförande program om vi applicerar evalueringsfunktionen 1. Komplexiteten hos en agent beror mycket på vilken omgivning den skall verka i. Vad innebär det att en omgivning är stokastisk, episodisk och dynamisk? Ge exempel på en omgivning som är stokastisk, episodisk

Läs mer

HKGBB0, Artificiell intelligens

HKGBB0, Artificiell intelligens HKGBB0, Artificiell intelligens Kortfattade lösningsförslag till tentan 3 november 2005 Arne Jönsson 1. Vad karaktäriserar dagens AI-forskning jämfört med den AI-forskning som bedrevs perioden 1960-1985.

Läs mer

Mycket kortfattade lösningsförslag till tenta i AI 6 nov 2003

Mycket kortfattade lösningsförslag till tenta i AI 6 nov 2003 2003-12-02 Institutionen för datavetenskap Arne Jönsson/* Mycket kortfattade lösningsförslag till tenta i AI 6 nov 2003 1. Förklara de olika egenskaper en omgivning kan ha och ge exempel på en omgivning

Läs mer

A B C D E F A B C D E F (3) Svar: Tabellen ger grafen:

A B C D E F A B C D E F (3) Svar: Tabellen ger grafen: 1. Russel & Norvig menar att man kan utveckla AI-system som antingen tänker som en människa, handlar som en människa, tänker rationellt eller handlar rationellt. Förklara och exemplifiera dessa fyra synsätt.

Läs mer

Artificial Intelligence

Artificial Intelligence Omtentamen Artificial Intelligence Datum: 2013-01-08 Tid: 09.00 13.00 Ansvarig: Resultat: Hjälpmedel: Gränser: Cecilia Sönströd Redovisas inom tre veckor Inga G 10p, VG 16p, Max 20p Notera: Skriv läsbart!

Läs mer

Probabilistisk logik 1

Probabilistisk logik 1 729G43 Artificiell intelligens / 2016 Probabilistisk logik 1 Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap Osäkerhet 1.01 Osäkerhet Agenter måste kunna hantera osäkerhet. Agentens miljö är ofta endast

Läs mer

Probabilistisk logik 2

Probabilistisk logik 2 729G43 Artificiell intelligens / 2016 Probabilistisk logik 2 Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap Översikt Probabilistiska modeller Probabilistisk inferens 1: Betingad sannolikhet Probabilistisk

Läs mer

729G43 Artificiell intelligens Probabilistisk logik. Arne Jönsson HCS/IDA

729G43 Artificiell intelligens Probabilistisk logik. Arne Jönsson HCS/IDA 729G43 Artificiell intelligens Probabilistisk logik Arne Jönsson HCS/IDA Probabilistiska resonemang Osäkerhet Grundläggande sannolikhetslära Stokastiska variabler Bayes teorem Bayesianska nätverk Konstruktion

Läs mer

729G43 Artificiell intelligens (2016) Maskininlärning 3. Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap

729G43 Artificiell intelligens (2016) Maskininlärning 3. Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap 729G43 Artificiell intelligens (2016) Maskininlärning 3 Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap Modell med vektornotation parametervektor särdragsvektor Perceptron kombinerar linjär regression med

Läs mer

Anna: Bertil: Cecilia:

Anna: Bertil: Cecilia: Marco Kuhlmann 1 Osäkerhet 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05 Intelligenta agenter måste kunna hantera osäkerhet. Världen är endast delvist observerbar och stokastisk. (Jmf. Russell och Norvig, 2014, avsnitt 2.3.2.)

Läs mer

729G43 Artificiell intelligens / Maskininlärning 3. Marco Kuhlmann

729G43 Artificiell intelligens / Maskininlärning 3. Marco Kuhlmann 729G43 Artificiell intelligens / 2015 Maskininlärning 3 Marco Kuhlmann Förra gången: Perceptroninlärning Beslutsregel predicerat y-värde Exempel: AND Välj parametrar θ 0, θ 1, θ 2 sådana att perceptronen

Läs mer

Tänk på följande saker när du skriver tentan:

Tänk på följande saker när du skriver tentan: Ämne: AI med inriktning mot kognition och design Kurskod: KOGB05 / TDBB21 Datum: 2005-04-01 Antal uppgifter: 12 Skrivtid: 09:00 15:00 Max poäng: 54 Betygsgränser: 27 x

Läs mer

Föreläsning 8: Intro till Komplexitetsteori

Föreläsning 8: Intro till Komplexitetsteori Föreläsning 8: Intro till Komplexitetsteori Formalisering av rimlig tid En algoritm som har körtid O(n k ) för någon konstant k är rimligt snabb. En algoritm som har körtid Ω(c n ) för någon konstant c>1

Läs mer

Logik och kontrollstrukturer

Logik och kontrollstrukturer Logik och kontrollstrukturer Flödet av instruktioner i ett programmeringsspråk bygger vi upp med hjälp av dess kontrollstrukturer. I C har vi exemplen if, if else, while, do while. Dessutom finns switch

Läs mer

Varför är logik viktig för datavetare?

Varför är logik viktig för datavetare? Varför är logik viktig för datavetare? 1. Datavetenskap handlar ofta om att automatisera processer som tidigare styrts av människor. Intuition, intelligens och mänskliga resonemang ersätts av beräkningar.

Läs mer

DD1361 Programmeringsparadigm HT17

DD1361 Programmeringsparadigm HT17 DD1361 Programmeringsparadigm HT17 Logikprogrammering 1 Dilian Gurov, KTH Delkursinnehåll Logisk versus procedurell läsning Kontrollflöde: Unifiering, Backtracking, Snitt Induktiva datatyper och rekursion

Läs mer

1. Inledning, som visar att man inte skall tro på allt man ser. Betrakta denna följd av tal, där varje tal är dubbelt så stort som närmast föregående

1. Inledning, som visar att man inte skall tro på allt man ser. Betrakta denna följd av tal, där varje tal är dubbelt så stort som närmast föregående MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Christian Gottlieb Gymnasieskolans matematik med akademiska ögon Induktion Dag 1 1. Inledning, som visar att man inte skall tro på allt man ser. Betrakta

Läs mer

Grundläggande logik och modellteori (5DV102)

Grundläggande logik och modellteori (5DV102) Tentamen 2014-01-10 Grundläggande logik och modellteori (5DV102) M. Berglund och K. Markström Totalt antal uppgifter 10 Maximalt antal poäng 30 Krav för 3 i betyg 1 Krav för 4 i betyg 19 poäng, vara minst

Läs mer

Artificiell Intelligens

Artificiell Intelligens Omtentamen Artificiell Intelligens Datum: 2014-02-20 Tid: 14.00 18.00 Ansvarig: Resultat: Hjälpmedel: Gränser: Anders Gidenstam Redovisas inom tre veckor Inga G 8p, VG 12p, Max 16p Notera: Skriv läsbart!

Läs mer

DD1350 Logik för dataloger. Vad är logik?

DD1350 Logik för dataloger. Vad är logik? DD1350 Logik för dataloger Fö 1 - Introduktion Vad är logik? Vetenskapen som studerar hur man bör resoneraoch dra slutsatser utifrån givna påståenden (=utsagor, satser). 1 Aristoteles (384-322 f.kr) Logik

Läs mer

Artificiell intelligens

Artificiell intelligens 2013-08-13 Introduktion Artificiell intelligens Vad är AI? Olika mål Intelligenta agenter Områden inom AI Arne Jönsson HCS/IA Vad är AI? Intelligens: Förmågan till tänkande och analys (Svenska ORboken)

Läs mer

Föreläsning 9: Turingmaskiner och oavgörbarhet. Turingmaskinen. Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen.

Föreläsning 9: Turingmaskiner och oavgörbarhet. Turingmaskinen. Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen. Föreläsning 9: Turingmaskiner och oavgörbarhet Turingmaskinen Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen. Data är ett oändligt långt band där nollor och ettor står

Läs mer

DD1361 Programmeringsparadigm HT15

DD1361 Programmeringsparadigm HT15 DD1361 Programmeringsparadigm HT15 Logikprogrammering 1 Dilian Gurov, TCS Innehåll Logikprogrammering Kontrollflöde Unifiering Backtracking Negation Snitt Induktiva datatyper och rekursion Inbyggda datatyper:

Läs mer

Beräkning med ord. -hur en dator hanterar perception. Linköpings universitet Artificiell intelligens 2 2010-10-03 Erik Claesson 880816-1692

Beräkning med ord. -hur en dator hanterar perception. Linköpings universitet Artificiell intelligens 2 2010-10-03 Erik Claesson 880816-1692 Beräkning med ord -hur en dator hanterar perception 2010-10-03 Erik Claesson 880816-1692 Innehåll Inledning... 3 Syfte... 3 Kan datorer hantera perception?... 4 Naturligt språk... 4 Fuzzy Granulation...

Läs mer

729G43 Artificiell intelligens Introduktion. Arne Jönsson HCS/IDA

729G43 Artificiell intelligens Introduktion. Arne Jönsson HCS/IDA 729G43 Artificiell intelligens Introduktion Arne Jönsson HCS/IDA Introduktion Kursöversikt Mål med AI Historia Intelligenta agenter Kursöversikt Intelligenta agenter 1 Fö, 4 Lab Problemlösning och sökning

Läs mer

Tentamen: Programutveckling ht 2015

Tentamen: Programutveckling ht 2015 Tentamen: Programutveckling ht 2015 Datum: 2015-11-04 Tid: 09:00-13:00 Sal: Ansvarig: Resultat: Hjälpmedel: Maxpoäng: Betygsgränser: Anslås inom 3 veckor. Inga 40 p 20 p för G, 32 p för VG. Iakttag följande:

Läs mer

ARTIFICIELLA NEURALA NÄT. MARCO KUHLMANN Institutionen för datavetenskap

ARTIFICIELLA NEURALA NÄT. MARCO KUHLMANN Institutionen för datavetenskap ARTIFICIELLA NEURALA NÄT MARCO KUHLMANN Institutionen för datavetenskap Example Alt Bar Fri Hun Pat Price Rain Res Type Est WillWait 1 Yes No No Yes Some $$$ No Yes French 0 10 Yes 2 Yes No No Yes Full

Läs mer

Turingmaskiner och oavgörbarhet. Turingmaskinen. Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen.

Turingmaskiner och oavgörbarhet. Turingmaskinen. Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen. Turingmaskiner och oavgörbarhet Turingmaskinen Den maximalt förenklade modell för beräkning vi kommer använda är turingmaskinen. Data är ett oändligt långt band där nollor och ettor står skrivna: Oändligt

Läs mer

FÖRELÄSNING 2, TDDC74, VT2018 BEGREPP PROBLEMLÖSNING MED HJÄLP AV FALLANALYS PROBLEMLÖSNING MED HJÄLP AV REKURSION

FÖRELÄSNING 2, TDDC74, VT2018 BEGREPP PROBLEMLÖSNING MED HJÄLP AV FALLANALYS PROBLEMLÖSNING MED HJÄLP AV REKURSION FÖRELÄSNING 2, TDDC74, VT2018 Begrepp och definitioner (delvis från föreläsning 1) Fallanalys som problemlösningsmetod Rekursivt fallanalys Rekursiva beskrivningar och processer de kan skapa Rekursiva

Läs mer

Tentamenskod: Inga hjälpmedel är tillåtna

Tentamenskod: Inga hjälpmedel är tillåtna Intelligenta och lärande system 15 högskolepoäng Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: Tentamen (TEN1) Artificiell intelligens (AI) 5hp 21IS1C Systemarkitekturutbildningen Tentamenskod: Tentamensdatum:

Läs mer

729G43 Artificiell intelligens Planering

729G43 Artificiell intelligens Planering 729G43 Artificiell intelligens Planering Arne Jönsson HCS/IDA Planering Sökning vs planering Planeringsnotationer Enkel planering Partialordningsplanering Resursplanering Hierarkisk planering Planering

Läs mer

Datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 15 Inför tentamen

Datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 15 Inför tentamen Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 15 Inför tentamen 1 Innehåll Kursvärdering Vi behöver granskare! Repetition Genomgång av gammal tenta 2 Första föreläsningen: målsättningar Alla ska höja sig ett

Läs mer

Föreläsning 5. Deduktion

Föreläsning 5. Deduktion Föreläsning 5 Deduktion Hur ett deduktivt system fungerar Komponenter - Vokabulär Ett deduktivt system använder ett visst slags språk som kan kallas för systemets vokabulär. I mindre formella fall är kanske

Läs mer

PROBLEMLÖSNING. ! GPS! Mål medel analys! Problemlösning i programmering. Lars-Erik Janlert 2007

PROBLEMLÖSNING. ! GPS! Mål medel analys! Problemlösning i programmering. Lars-Erik Janlert 2007 PROBLEMLÖSNING! Problem & lösning! Sökträd, sökgraf! Automatisk problemlösning! Heuristik! Heuristisk sökning! GPS! Mål medel analys! Problemlösning i programmering 1 Problem (snäv mening)! Ett problem

Läs mer

Lektion 2: Sökagenter. Robin Keskisärkkä

Lektion 2: Sökagenter. Robin Keskisärkkä Lektion 2: Sökagenter Robin Keskisärkkä Lektionens innehåll Introduktion till laboration 2 Implementation av en sökalgoritm Livekodning Konfrontera ett liknande problem själva Extra: Heuristisk sökning

Läs mer

TSFS06: Bayesianska nätverk i GeNIe - kort handledning

TSFS06: Bayesianska nätverk i GeNIe - kort handledning TSFS06: Bayesianska nätverk i GeNIe - kort handledning GeNIe är en grafisk utvecklingsmiljö för inferensberäkningar med bland annat Bayesianska nätverk. Verktyget är utvecklat vid Decision Systems Laboratory,

Läs mer

Grundläggande logik och modellteori (5DV102)

Grundläggande logik och modellteori (5DV102) Tentamen 2013-10-31 Grundläggande logik och modellteori (5DV102) M. Berglund och K. Markström Totalt antal uppgifter 11 Maximalt antal poäng 30 Krav för 3 i betyg 14 poäng Krav för 4 i betyg 19 poäng,

Läs mer

DD1361 Programmeringsparadigm HT16

DD1361 Programmeringsparadigm HT16 DD1361 Programmeringsparadigm HT16 Logikprogrammering 1 Dilian Gurov, TCS Delkursinnehåll Logikprogrammering Logisk versus procedurell läsning Kontrollflöde Unifiering, Backtracking, Snitt Negation Induktiva

Läs mer

Artificiell Intelligens Övningsuppgifter

Artificiell Intelligens Övningsuppgifter Sökning - Tentauppg 99-:4 Artificiell Intelligens Övningsuppgifter Sökning Konjunktiv normalform Unifiering Resolution Planering Situationskalkyl Maskininlärning Beskriv sökmetoden A* genom att visa hur

Läs mer

Artificial Intelligence

Artificial Intelligence Omtentamen Artificial Intelligence Datum: 2014-08-27 Tid: 09.00 13.00 Ansvarig: Resultat: Hjälpmedel: Gränser: Anders Gidenstam Redovisas inom tre veckor Inga G 8p, VG 12p, Max 16p Notera: Skriv läsbart!

Läs mer

Introduktion till algoritmer - Lektion 4 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 4

Introduktion till algoritmer - Lektion 4 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 4 Introduktion till algoritmer - Lektion 4 Matematikgymnasiet, Läsåret 014-015 Denna lektion ska vi studera rekursion. Lektion 4 Principen om induktion Principen om induktion är ett vanligt sätt att bevisa

Läs mer

Tentamen, Algoritmer och datastrukturer

Tentamen, Algoritmer och datastrukturer UNDS TEKNISKA ÖGSKOA (6) Institutionen för datavetenskap Tentamen, Algoritmer och datastrukturer 23 8 29, 8. 3. Anvisningar: Denna tentamen består av fem uppgifter. Totalt är skrivningen på 36 poäng och

Läs mer

DD1350 Logik för dataloger. Fö 7 Predikatlogikens semantik

DD1350 Logik för dataloger. Fö 7 Predikatlogikens semantik DD1350 Logik för dataloger Fö 7 Predikatlogikens semantik 1 Kryssprodukt av mängder Om A och B är två mängder så är deras kryssprodukt A B mängden av alla par (a,b), där a A och b B. Ex: A={1,2}, B={3,4},

Läs mer

Sökning. Sökning. Köoperationer. Generell sökalgoritm

Sökning. Sökning. Köoperationer. Generell sökalgoritm Sökning Sökning! Datastrukturer och operationer! Värdering av sökstrategier! Blind sökning! Heuristisk sökning! Constraint satisfaction! Spelförande program Datastruktur: nod = [tillstånd, förälder, operator,

Läs mer

Kompletteringsmaterial. K2 Något om modeller, kompakthetssatsen

Kompletteringsmaterial. K2 Något om modeller, kompakthetssatsen KTH Matematik Bengt Ek Maj 2008 Kompletteringsmaterial till kursen SF1642, Logik för D1 och IT3: K2 Något om modeller, kompakthetssatsen Vi skall presentera ett enkelt (om man känner till sundhets- och

Läs mer

Artificiella Neuronnät

Artificiella Neuronnät Artificiella Neuronnät 2 3 4 2 (ANN) Inspirerade av hur nervsystemet fungerar Parallell bearbetning Vi begränsar oss här till en typ av ANN: Framåtkopplade nät med lagerstruktur 3 4 Fungerar i princip

Läs mer

Filosofisk logik Kapitel 15 (forts.) Robin Stenwall Lunds universitet

Filosofisk logik Kapitel 15 (forts.) Robin Stenwall Lunds universitet Filosofisk logik Kapitel 15 (forts.) Robin Stenwall Lunds universitet Dagens upplägg Antalet element i en mängd Kardinalitet Humes princip Cantors teorem Den universella mängden Några mängdteoretiska paradoxer

Läs mer

K2 Något om modeller, kompakthetssatsen

K2 Något om modeller, kompakthetssatsen KTH Matematik Bengt Ek Maj 2005 Kompletteringsmaterial till kursen 5B1928 Logik för D1: K2 Något om modeller, kompakthetssatsen Vi skall presentera ett enkelt (om man känner till sundhets- och fullständighetssatsen

Läs mer

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta!

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta! 1 (6) TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad. Börja varje uppgift på ett nytt blad. Skriv ditt idnummer på varje blad (så att vi

Läs mer

Föreläsning 1. Introduktion. Vad är en algoritm?

Föreläsning 1. Introduktion. Vad är en algoritm? Några exempel på algoritmer. Föreläsning 1. Introduktion Vad är en algoritm? 1. Häll 1 dl havregryn och ett kryddmått salt i 2 1 2 dl kallt vatten. Koka upp och kocka gröten ca 3minuter. Rör om då och

Läs mer

Objektorienterad modellering och diskreta strukturer. 13. Problem. Sven Gestegård Robertz. Datavetenskap, LTH

Objektorienterad modellering och diskreta strukturer. 13. Problem. Sven Gestegård Robertz. Datavetenskap, LTH Objektorienterad modellering och diskreta strukturer 13. Problem Sven Gestegård Robertz Datavetenskap, LTH 2014 Rekaputilation Vi har talat om satslogik och härledning predikatlogik och substitution mängder

Läs mer

Tentamen ID1004 Objektorienterad programmering October 29, 2013

Tentamen ID1004 Objektorienterad programmering October 29, 2013 Tentamen för ID1004 Objektorienterad programmering (vilande kurs), 29 oktober 2013, 9-13 Denna tentamen examinerar 3.5 högskolepoäng av kursen. Inga hjälpmedel är tillåtna. Tentamen består av tre sektioner.

Läs mer

Kap. 7 Logik och boolesk algebra

Kap. 7 Logik och boolesk algebra Ka. 7 Logik och boolesk algebra Satslogik Fem logiska konnektiv: ej, och, eller, om-så, omm Begre: sats, sanningsvärde, sanningsvärdestabell tautologi, kontradiktion Egenskaer: Räkneregler för satslogik

Läs mer

Föreläsning 11. Giriga algoritmer

Föreläsning 11. Giriga algoritmer Föreläsning 11 Giriga algoritmer Föreläsning 11 Giriga algoritmer Användning Växelproblemet Kappsäcksproblemet Schemaläggning Färgläggning Handelsresandeproblemet Uppgifter Giriga algoritmer (Greedy algorithms)

Läs mer

Regression med Genetiska Algoritmer

Regression med Genetiska Algoritmer Regression med Genetiska Algoritmer Projektarbete, Artificiell intelligens, 729G43 Jimmy Eriksson, jimer336 770529-5991 2014 Inledning Hur många kramar finns det i världen givet? Att kunna estimera givet

Läs mer

729G43 Artificiell intelligens. Introduktion. Introduktion. Kursöversikt. Kursens organisation. Arne Jönsson HCS/IDA

729G43 Artificiell intelligens. Introduktion. Introduktion. Kursöversikt. Kursens organisation. Arne Jönsson HCS/IDA Introduktion 729G43 Artificiell intelligens Introduktion Kursöversikt Mål med AI Historia Intelligenta agenter Arne Jönsson HCS/IA Kursöversikt Intelligenta agenter 1 Fö, 2+3 Lab Problemlösning och sökning

Läs mer

Tentamen 2016-01-13. Marco Kuhlmann

Tentamen 2016-01-13. Marco Kuhlmann TDDD02 Språkteknologi för informationssökning (2015) Tentamen 2016-01-13 Marco Kuhlmann Denna tentamen består av 10 frågor. Frågorna 8 10 ligger på en högre kunskapsnivå än de övriga och kräver utförliga

Läs mer

Avslutning. Vad? Hur? Anmärkningar inför tentan 2. Vad ska kunnas?

Avslutning. Vad? Hur? Anmärkningar inför tentan 2. Vad ska kunnas? Avslutning Anmärkningar inför tentan Vad ska kunnas? Avslutning 1 Vad? Anmärkningar inför tentan 1 Att ha en bra förståelse för det som behandlades på föreläsningarna och gruppövningarna räcker i princip.

Läs mer

Enlagersnät Flerlagersnät Generalisering. Artificiella Neuronnät

Enlagersnät Flerlagersnät Generalisering. Artificiella Neuronnät Artificiella Neuronnät 1 Karaktäristiska egenskaper Användningsområden Klassiska exempel Biologisk bakgrund 2 Begränsningar Träning av enlagersnät 3 Möjliga avbildningar Backprop algoritmen Praktiska problem

Läs mer

Artificiell intelligens Probabilistisk logik

Artificiell intelligens Probabilistisk logik Probabilistiska resoemag Artificiell itelliges Probabilistisk logik Are Jösso HCS/IDA Osäkerhet Grudläggade saolikhetslära Stokastiska variabler Bayes teorem Bayesiaska ätverk Kostruktio Iferes Osäkerhet

Läs mer

729G43 Artificiell intelligens (2016) Maskininlärning 2. Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap

729G43 Artificiell intelligens (2016) Maskininlärning 2. Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap 729G43 Artificiell intelligens (2016) Maskininlärning 2 Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap Förra gången: Gradientsökning tangentens lutning i punkt θ steglängdsfaktor Översikt Introduktion

Läs mer

Fuzzy Logic. När oskarpa definitioner blir kristallklara. Åsa Svensson. Linköpings Universitet. Linköping

Fuzzy Logic. När oskarpa definitioner blir kristallklara. Åsa Svensson. Linköpings Universitet. Linköping Fuzzy Logic När oskarpa definitioner blir kristallklara Linköpings Universitet Linköping Sammanfattning I denna fördjupningsuppgift har jag fokuserat på Fuzzy Logic och försökt att beskriva det på ett

Läs mer

FUZZY LOGIC. Christopher Palm chrpa087

FUZZY LOGIC. Christopher Palm chrpa087 FUZZY LOGIC 900223-1554 Innehållsförteckning INLEDNING...2 HUR DET FUNGERAR...3 Crisp Sets och Fuzzy Sets...3 Operatorer...5 IF THEN regler...7 FUZZY INFERENCE...7 Fuzzification...8 Regelsättning...8

Läs mer

Om semantisk följd och bevis

Om semantisk följd och bevis Matematik, KTH Bengt Ek december 2017 Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Om semantisk följd och bevis Logik handlar bla om studiet av korrekta slutledningar, dvs frågan om när det är riktigt

Läs mer

BEGREPP HITTILLS FÖRELÄSNING 2 SAMMANSATTA UTTRYCK - SCHEME DATORSPRÅK

BEGREPP HITTILLS FÖRELÄSNING 2 SAMMANSATTA UTTRYCK - SCHEME DATORSPRÅK FÖRELÄSNING 2 Viss repetition av Fö1 Rekursivt fallanalys Rekursiva beskrivningar BEGREPP HITTILLS Konstant, Namn, Procedur/Funktion, LAMBDA, Parameter, Argument, Kropp, Villkor/Rekursion, Funktionsanrop,

Läs mer

Bayesiansk sannolikhetsteori

Bayesiansk sannolikhetsteori Beviskraft Bayesiansk sannolikhetsteori villkorad sannolikhet P = sannolikhet H = hypotes E = evidens P(H E) P = sannolikhet T = bevistema F = bevisfaktum P(T F) Händelseträd H E -E -H E -E hypotesen är

Läs mer

Avslutning. Vad? Hur? Anmärkningar inför tentan 2. Vad ska ni kunna?

Avslutning. Vad? Hur? Anmärkningar inför tentan 2. Vad ska ni kunna? Avslutning Anmärkningar inför tentan Vad ska ni kunna? Avslutning 1 Vad? Anmärkningar inför tentan 1 Att ha en bra förståelse för det som behandlades på föreläsningarna, inlämningsuppgifterna och gruppövningarna

Läs mer

Logik. Dr. Johan Hagelbäck.

Logik. Dr. Johan Hagelbäck. Logik Dr. Johan Hagelbäck johan.hagelback@lnu.se http://aiguy.org Vad är logik? Logik handlar om korrekta och inkorrekta sätt att resonera Logik är ett sätt att skilja mellan korrekt och inkorrekt tankesätt

Läs mer

TMS136. Föreläsning 2

TMS136. Föreläsning 2 TMS136 Föreläsning 2 Sannolikheter För en händelse E skriver vi sannolikheten att E inträffar som P(E) För en händelse E skriver vi sannolikheten att E inte inträffar som P(E ) Exempel Låt E vara händelsen

Läs mer

Sanning och lögnare. Rasmus Blanck VT2017. FT1200, LC1510 och LGFI52

Sanning och lögnare. Rasmus Blanck VT2017. FT1200, LC1510 och LGFI52 rasmus.blanck@gu.se FT1200, LC1510 och LGFI52 VT2017 Vad är sanning? Vi verkar använda begreppet utan större problem till vardags. Det kanske vore intressant att ha en definition: P är sann om och endast

Läs mer

Realism och anti-realism och andra problem

Realism och anti-realism och andra problem Realism och anti-realism och andra problem Vetenskap och verkligheten Vetenskapen bör beskriva verkligheten. Men vad är verkligheten? Är det vi tycker oss se av verkligheten verkligen vad verkligheten

Läs mer

Algoritmer, datastrukturer och komplexitet

Algoritmer, datastrukturer och komplexitet Algoritmer, datastrukturer och komplexitet Övningsmästarprovsövning 2 Anton Grensjö grensjo@csc.kth.se 20 november 2017 1 Dagordning 1. Genomgång av uppgiftens lösning 2. Genomgång av bedömningskriterier

Läs mer

Bakgrund. Bakgrund. Bakgrund. Håkan Jonsson Institutionen för systemteknik Luleå tekniska universitet Luleå, Sverige

Bakgrund. Bakgrund. Bakgrund. Håkan Jonsson Institutionen för systemteknik Luleå tekniska universitet Luleå, Sverige Är varje påstående som kan formuleras matematiskt*) alltid antingen sant eller falskt? *) Inom Institutionen för systemteknik Luleå tekniska universitet Luleå, Sverige Exempel: 12 = 13 nej, falskt n! >

Läs mer

Föreläsning 5 Innehåll

Föreläsning 5 Innehåll Föreläsning 5 Innehåll Algoritmer och effektivitet Att bedöma och jämföra effektivitet för algoritmer Begreppet tidskomplexitet Datavetenskap (LTH) Föreläsning 5 VT 2019 1 / 39 Val av algoritm och datastruktur

Läs mer

Lektion 8: Konstruktion av semantiska tablåer för PTL-formler

Lektion 8: Konstruktion av semantiska tablåer för PTL-formler Lektion 8: Konstruktion av semantiska tablåer för PTL-formler Till denna lektion hör uppgift 2, 6 och 0 i lärobokens avsnitt.6 (sid. 255). Lös uppgift 2 genom att konstruera en semantisk tablå. Följande

Läs mer

Vindkraft och ML. - hur kan vindkraft dra nytta avml

Vindkraft och ML. - hur kan vindkraft dra nytta avml Vindkraft och ML - hur kan vindkraft dra nytta avml AI och ML Intelligens: förmågan att utnyttja kunskap för att bättre lösa en klass av uppgifter Lärande: förmågan att förbättra sin förmåga att lösa uppgifterna

Läs mer

Grundläggande logik och modellteori

Grundläggande logik och modellteori Grundläggande logik och modellteori Kapitel 6: Binära beslutsdiagram (BDD) Henrik Björklund Umeå universitet 22. september, 2014 Binära beslutsdiagram Binära beslutsdiagram (Binary decision diagrams, BDDs)

Läs mer

Introduktion till algoritmer - Lektion 1 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 1

Introduktion till algoritmer - Lektion 1 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 1 Kattis Lektion 1 I kursen används onlinedomaren Kattis (från http://kattis.com) för att automatiskt rätta programmeringsproblem. För att få ett konto på Kattis anmäler du dig på Programmeringsolympiadens

Läs mer

Härledning av Black-Littermans formel mha allmänna linjära modellen

Härledning av Black-Littermans formel mha allmänna linjära modellen Härledning av Black-Littermans formel mha allmänna linjära modellen Ett sätt att få fram Black-Littermans formel är att formulera problemet att hitta lämpliga justerade avkastningar som ett skattningsproblem

Läs mer

Data, typ, selektion, iteration

Data, typ, selektion, iteration Data, typ, selektion, iteration En programmeringkurs på halvfart IDT, MDH ttp://www.negative-g.com/nolimits/no%20limits%20defunct%20coasters.htm 1 Dagens agenda Talrepresentation Typkonvertering Sekvens

Läs mer

Det är principer och idéer som är viktiga. Skriv så att du övertygar rättaren om att du har förstått dessa även om detaljer kan vara felaktiga.

Det är principer och idéer som är viktiga. Skriv så att du övertygar rättaren om att du har förstått dessa även om detaljer kan vara felaktiga. Tentamen Programmeringsteknik II 2014-0-27 Skrivtid: 0800 100 Tänk på följande Skriv läsligt! Använd inte rödpenna! Skriv bara på framsidan av varje papper. Börja alltid ny uppgift på nytt papper. Lägg

Läs mer

TMS136. Föreläsning 2

TMS136. Föreläsning 2 TMS136 Föreläsning 2 Slumpförsök Med slumpförsök (random experiment) menar vi försök som upprepade gånger utförs på samma sätt men som kan få olika utfall Enkla exempel är slantsingling och tärningskast

Läs mer

Tentamen. 2D4135 vt 2004 Objektorienterad programmering, design och analys med Java Torsdagen den 3 juni 2004 kl 9.00 14.

Tentamen. 2D4135 vt 2004 Objektorienterad programmering, design och analys med Java Torsdagen den 3 juni 2004 kl 9.00 14. Tentamen 2D4135 vt 2004 Objektorienterad programmering, design och analys med Java Torsdagen den 3 juni 2004 kl 9.00 14.00, sal D31 Tentan har en teoridel och en problemdel. På teoridelen är inga hjälpmedel

Läs mer

TAOP07/TEN1 OPTIMERINGSLÄRA GRUNDKURS för Y. Antal uppgifter: 7 Uppgifterna är inte ordnade efter svårighetsgrad.

TAOP07/TEN1 OPTIMERINGSLÄRA GRUNDKURS för Y. Antal uppgifter: 7 Uppgifterna är inte ordnade efter svårighetsgrad. Matematiska institutionen Optimeringslära TENTAMEN TAOP07/TEN1 OPTIMERINGSLÄRA GRUNDKURS för Y Datum: 27 augusti 2013 Tid: 14-19 Hjälpmedel: Inga Antal uppgifter: 7 Uppgifterna är inte ordnade efter svårighetsgrad.

Läs mer

1 Duala problem vid linjär optimering

1 Duala problem vid linjär optimering Krister Svanberg, april 2012 1 Duala problem vid linjär optimering Detta kapitel handlar om två centrala teoretiska resultat för LP, nämligen dualitetssatsen och komplementaritetssatsen. Först måste vi

Läs mer

Linköpings universitet

Linköpings universitet Översikt Kognitionsvetenskaplig introduktionskurs Föreläsning 4 Informationsbearbetningsmodeller Vad är kognitionsvetenskap? Kort bakgrund/historik Representation och bearbetning av information Vetenskapliga

Läs mer

Kurser inom profilen Teknisk matematik (Y)

Kurser inom profilen Teknisk matematik (Y) Matematisk Statistik Kurser inom profilen Teknisk matematik (Y) Martin Singull Matematisk Statistik MAI - LiU Linköping 9 mars 2015 Matematisk statistik Matematisk statistik handlar om: 1) Sannolikhetslära

Läs mer

JavaScript del 3 If, Operatorer och Confirm

JavaScript del 3 If, Operatorer och Confirm JavaScript del 3 If, Operatorer och Confirm Under förra uppgiften så kollade vi på hur användaren kan ge oss information via promt(), vi använde den informationen både för att skriva ut den och för att

Läs mer

Tillämpad Programmering (ID1218) :00-13:00

Tillämpad Programmering (ID1218) :00-13:00 ID1218 Johan Montelius Tillämpad Programmering (ID1218) 2014-03-13 09:00-13:00 Förnamn: Efternamn: Regler Du får inte ha något materiel med dig förutom skrivmateriel. Mobiler etc, skall lämnas till tentamensvakten.

Läs mer

TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och olikheter

TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och olikheter TATM79: Föreläsning 1 Notation, ekvationer, polynom och olikheter Johan Thim 15 augusti 2015 1 Vanliga symboler Lite logik Implikation: P Q. Detta betyder att om P är sant så är Q sant. Utläses P medför

Läs mer