Innholdsfortegnelse

Emnet er tilknyttet følgende studieprogram

Undervisningsspråk

Norsk

Læringsutbytte

Etter fullført emne skal studenten:

  • ha grunnleggende kunnskap om kunstig intelligens (KI), inkludert historisk utvikling, sentrale begreper og terminologi, hovedparadigmer som maskinlæring, dyp læring og generativ KI, samt en oversikt over praktiske anvendelser
  • kunne identifisere og beskrive relevante KI-applikasjoner innenfor eget fagområde, og formidle dette på en klar og forståelig måte
  • kunne reflektere over muligheter og utfordringer ved bruk av KI, og vurdere disse i lys av etiske hensyn, samfunnspåvirkning og FNs bærekraftsmål
  • ha utviklet en enkel KI-applikasjon ved hjelp av brukervennlige verktøy, uten behov for programmeringskunnskaper

Innhold

Kunstig intelligens (KI) blir stadig mer utbredt i samfunnet, og utviklingen skjer raskt på tvers av fagområder. Det er derfor viktig at studenter i ulike disipliner skaffer seg innsikt i hvordan teknologien fungerer, og hvilke muligheter og utfordringer den bringer med seg.

Dette emnet gir en grunnleggende, men teknisk orientert introduksjon til kunstig intelligens. Studentene vil lære om hva KI er, hvordan feltet har utviklet seg, og hvilke teknologier som ligger til grunn for ulike typer KI-systemer. Det legges særlig vekt på maskinlæring, dyp læring og generativ KI, samt på hvordan disse teknologiene fungerer og anvendes i praksis, blant annet gjennom effektiv bruk av instruksjonsutforming (prompting).

Studentene skal gjennom en refleksjonsoppgave vurdere hvordan KI kan anvendes innenfor deres eget fagfelt, og reflektere kritisk over teknologiens muligheter og konsekvenser. Gjennom en prosjektoppgave, uten krav til programmeringskunnskaper, får studentene praktisk erfaring med å utvikle en enkel KI-applikasjon ved hjelp av brukervennlige verktøy.

Emnet inkluderer også gjesteforelesere som gir innsikt i konkrete og virkelighetsnære anvendelser av KI på ulike fagområder.

Undervisnings- og læringsformer

Emnet undervises med fysiske forelesninger på Campus Kristiansand. Forelesningene streames for studenter som ikke kan møte på campus. I emnet inngår det oppgaver som kan løses alene eller i grupper, avhengig av hva studenten foretrekker. Forventet arbeidsbelastning er 67,5 timer.

Eksamen

Mappevurdering. Karakteren bestått/ikke bestått. Mer informasjon om mappe vil bli gitt i Canvas. Det vil ikke bli arrangert utsatt eksamen for mappen.

Studentevaluering

En digital evaluering vil bli organisert i samsvar med kvalitetssystemet for utdanning, kapittel 4.1.

Tilbys som enkeltemne

Nei, emnet tilbys ikke som enkeltemne. Et enkeltemne er et enkeltstående fag ved universitetet som man kan ta uten å være tatt opp til et helt studieprogram. Eksterne kandidater kan ta tilsvarende emne (IKT902) som EVU-emne. UiA-studenter som allerede er tatt opp til et studieprogram og ønsker å ta emnet, melder seg opp via Studentweb på vanlig måte.

Reduksjon i studiepoeng

Innholdet i dette emnet dekkes helt eller delvis av annet emne. Tas ett av disse emnene i tillegg, reduseres studiepoengene som følger:

Emne Studiepoengreduksjon
IKT902 – Introduksjon til kunstig intelligens-teknologi. 2.5
IKT116N – Introduction to Artificial Intelligence. 2.5
Sist hentet fra FS (Felles studentsystem) 15. okt. 2026 20:05:45