ETE318 · 2 hp · Grundnivå (G1N) · Datavetenskap

Grunderna i AI

Ges · nästa start HT 2026

100 %

klarade senaste ordinarie tillfället

UPG1 · 6 sep 2026 · 92 studenter

100 %

klarade de ordinarie tillfällena, alla tillfällen de senaste 5 åren

UPG1 · 4 896 studenter

Modulen rapporterar bara godkända resultat, så andelen godkända visar inte hur många som inte klarade den.

Inlämning eller laboration

UPG1 Uppgifter

Ordinarie tillfällen

100 % godkända · 4 896 studenter

6 sep 2026100 %92

30 aug 2026100 %152
23 aug 2026100 %149
16 aug 2026100 %155
9 aug 2026100 %142
2 aug 2026100 %153
12 jul 2026100 %82
5 jul 2026100 %126
28 jun 2026100 %107
17 jun 2026100 %64
14 jun 2026100 %82
10 jun 2026100 %62
18 jan 2026100 %114
6 sep 2025100 %105
26 aug 2025100 %80
21 aug 2025100 %134
15 aug 2025100 %151
7 aug 2025100 %103
2 aug 2025100 %108
10 jul 2025100 %89
3 jul 2025100 %95
27 jun 2025100 %113
13 jun 2025100 %62
7 feb 2025100 %72
31 jan 2025100 %57
24 jan 2025100 %95
3 sep 2024100 %114
23 aug 2024100 %83
16 aug 2024100 %116
9 aug 2024100 %89
2 aug 2024100 %81
12 jul 2024100 %87
6 jul 2024100 %98
28 jun 2024100 %73
20 jun 2024100 %53
14 jun 2024100 %81
8 jun 2024100 %55
12 feb 2024100 %53
19 jan 2024100 %69
8 jan 2024100 %98
29 aug 2023100 %106
24 aug 2023100 %65
18 aug 2023100 %82
11 aug 2023100 %78
4 aug 2023100 %81
28 jul 2023100 %54
30 jun 2023100 %62
25 jun 2023100 %58
16 jun 2023100 %45
9 jun 2023100 %44
8 jun 2023100 %49
24 jan 2023100 %34
30 aug 2022100 %57
26 aug 2022100 %55
9 jul 2022100 %53
1 jul 2022100 %47
11 feb 2022100 %32

Senare tillfällen

100 % godkända · 7 477 studenter

15 okt 2026100 %14
11 okt 2026100 %66
4 okt 2026100 %40
27 sep 2026100 %30
23 sep 2026100 %61
20 sep 2026100 %19
13 sep 2026100 %92
4 sep 2026100 %15
26 jul 2026100 %44
23 jul 2026100 %93
19 jul 2026100 %107
21 jun 2026100 %35
8 jun 2026100 %30
3 jun 2026100 %42
31 maj 2026100 %49
24 maj 2026100 %47
18 maj 2026100 %28
13 maj 2026100 %61
4 maj 2026100 %17
29 apr 2026100 %16
26 apr 2026100 %44
19 apr 2026100 %42
12 apr 2026100 %23
7 apr 2026100 %17
6 apr 2026100 %48
26 mar 2026100 %34
22 mar 2026100 %42
16 mar 2026100 %34
11 mar 2026100 %17
8 mar 2026100 %62
1 mar 2026100 %60
22 feb 2026100 %51
15 feb 2026100 %52
8 feb 2026100 %41
1 feb 2026100 %20
29 jan 2026100 %44
25 jan 2026100 %50
21 jan 2026100 %23
8 jan 2026100 %10
5 jan 2026100 %26
29 dec 2025100 %28
22 dec 2025100 %34
14 dec 2025100 %42
7 dec 2025100 %39
30 nov 2025100 %36
24 nov 2025100 %14
21 nov 2025100 %9
18 nov 2025100 %54
10 nov 2025100 %39
3 nov 2025100 %32
25 okt 2025100 %31
20 okt 2025100 %34
12 okt 2025100 %48
5 okt 2025100 %51
26 sep 2025100 %47
21 sep 2025100 %67
14 sep 2025100 %74
1 sep 2025100 %13
31 aug 2025100 %54
29 aug 2025100 %52
22 aug 2025100 %26
27 jul 2025100 %87
19 jul 2025100 %59
15 jul 2025100 %49
14 jul 2025100 %42
4 jul 2025100 %15
30 jun 2025100 %10
18 jun 2025100 %54
10 jun 2025100 %40
6 jun 2025100 %43
30 maj 2025100 %36
23 maj 2025100 %36
17 maj 2025100 %30
8 maj 2025100 %31
3 maj 2025100 %32
25 apr 2025100 %26
18 apr 2025100 %23
11 apr 2025100 %31
5 apr 2025100 %36
28 mar 2025100 %39
23 mar 2025100 %11
21 mar 2025100 %25
14 mar 2025100 %26
7 mar 2025100 %43
28 feb 2025100 %44
21 feb 2025100 %44
14 feb 2025100 %40
17 jan 2025100 %30
10 jan 2025100 %46
3 jan 2025100 %37
27 dec 2024100 %17
20 dec 2024100 %6
19 dec 2024100 %37
13 dec 2024100 %39
6 dec 2024100 %28
29 nov 2024100 %17
26 nov 2024100 %10
22 nov 2024100 %42
15 nov 2024100 %13
13 nov 2024100 %42
8 nov 2024100 %20
5 nov 2024100 %52
23 okt 2024100 %31
18 okt 2024100 %32
11 okt 2024100 %30
7 okt 2024100 %12
4 okt 2024100 %16
2 okt 2024100 %45
26 sep 2024100 %48
20 sep 2024100 %55
13 sep 2024100 %49
10 sep 2024100 %36
26 aug 2024100 %27
26 jul 2024100 %80
18 jul 2024100 %69
31 maj 2024100 %55
25 maj 2024100 %30
22 maj 2024100 %26
18 maj 2024100 %34
9 maj 2024100 %37
3 maj 2024100 %17
29 apr 2024100 %57
19 apr 2024100 %30
12 apr 2024100 %35
8 apr 2024100 %25
3 apr 2024100 %30
28 mar 2024100 %33
22 mar 2024100 %43
15 mar 2024100 %36
8 mar 2024100 %29
1 mar 2024100 %47
23 feb 2024100 %44
16 feb 2024100 %30
2 feb 2024100 %47
26 jan 2024100 %43
24 jan 2024100 %8
12 jan 2024100 %30
15 dec 2023100 %30
8 dec 2023100 %25
1 dec 2023100 %23
24 nov 2023100 %12
22 nov 2023100 %14
17 nov 2023100 %29
9 nov 2023100 %18
3 nov 2023100 %23
27 okt 2023100 %34
20 okt 2023100 %21
14 okt 2023100 %23
6 okt 2023100 %22
29 sep 2023100 %35
22 sep 2023100 %16
21 sep 2023100 %21
19 sep 2023100 %23
15 sep 2023100 %41
8 sep 2023100 %37
6 sep 2023100 %27
1 sep 2023100 %25
22 jul 2023100 %10
21 jul 2023100 %47
15 jul 2023100 %42
2 jun 2023100 %34
26 maj 2023100 %21
19 maj 2023100 %12
13 maj 2023100 %6
11 maj 2023100 %19
5 maj 2023100 %21
28 apr 2023100 %19
21 apr 2023100 %18
14 apr 2023100 %13
7 apr 2023100 %15
5 apr 2023100 %24
30 mar 2023100 %19
24 mar 2023100 %24
17 mar 2023100 %31
10 mar 2023100 %20
3 mar 2023100 %17
24 feb 2023100 %16
20 feb 2023100 %7
14 feb 2023100 %5
10 feb 2023100 %22
3 feb 2023100 %20
27 jan 2023100 %16
26 jan 2023100 %13
13 jan 2023100 %8
11 jan 2023100 %10
6 jan 2023100 %8
3 jan 2023100 %8
30 dec 2022100 %10
23 dec 2022100 %12
16 dec 2022100 %18
9 dec 2022100 %11
2 dec 2022100 %10
30 nov 2022100 %15
26 nov 2022100 %17
18 nov 2022100 %25
10 nov 2022100 %16
4 nov 2022100 %18
28 okt 2022100 %10
21 okt 2022100 %17
15 okt 2022100 %18
11 okt 2022100 %10
7 okt 2022100 %27
30 sep 2022100 %13
26 sep 2022100 %16
22 sep 2022100 %14
18 sep 2022100 %6
16 sep 2022100 %32
9 sep 2022100 %20
7 sep 2022100 %25
2 sep 2022100 %27
19 aug 2022100 %16
16 aug 2022100 %25
13 aug 2022100 %43
6 aug 2022100 %44
29 jul 2022100 %42
21 jul 2022100 %34
15 jul 2022100 %34
6 jul 2022100 %7
25 jun 2022100 %35
18 jun 2022100 %22
15 jun 2022100 %24
12 jun 2022100 %35
11 jun 2022100 %19
3 jun 2022100 %14
30 maj 2022100 %24
20 maj 2022100 %11
13 maj 2022100 %8
6 maj 2022100 %13
30 apr 2022100 %18
22 apr 2022100 %25
8 apr 2022100 %12
2 apr 2022100 %22
25 mar 2022100 %20
18 mar 2022100 %8
16 mar 2022100 %5
13 mar 2022100 %13
6 mar 2022100 %27
23 feb 2022100 %9
20 feb 2022100 %17
4 feb 2022100 %28
29 jan 2022100 %20
22 jan 2022100 %18
15 jan 2022100 %27
8 jan 2022100 %8
3 jan 2022100 %14
24 dec 2021100 %5
18 dec 2021100 %21
11 dec 2021100 %14
3 dec 2021100 %10
26 nov 2021100 %16
19 nov 2021100 %21
12 nov 2021100 %15
5 nov 2021100 %24
29 okt 2021100 %8
23 okt 2021100 %17

Klarar ett senare tillfälle: 100 % (7 477 studenter), jämfört med 100 % (4 896 studenter) på ordinarie

Visa små tillfällen (46)

Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.

16 sep 2026100 %1
2 sep 2026100 %3
4 nov 2025100 %1
15 okt 2025100 %1
29 sep 2025100 %1
2 jul 2025100 %1
27 mar 2025100 %1
11 mar 2025100 %1
6 nov 2024100 %4
29 okt 2024100 %1
28 okt 2024100 %1
25 okt 2024100 %1
24 okt 2024100 %1
5 aug 2024100 %3
9 jul 2024100 %1
8 jul 2024100 %1
3 jun 2024100 %1
7 mar 2024100 %1
5 mar 2024100 %1
9 feb 2024100 %3
8 feb 2024100 %1
18 jan 2024100 %1
3 dec 2023100 %1
18 nov 2023100 %1
14 sep 2023100 %1
28 aug 2023100 %2
17 feb 2023100 %4
8 feb 2023100 %1
5 feb 2023100 %1
1 jan 2023100 %1
12 nov 2022100 %4
29 okt 2022100 %1
19 okt 2022100 %1
12 okt 2022100 %1
6 okt 2022100 %4
30 jul 2022100 %4
22 jul 2022100 %1
20 jul 2022100 %2
7 jul 2022100 %1
15 apr 2022100 %4
11 mar 2022100 %1
25 feb 2022100 %3
14 feb 2022100 %1
21 jan 2022100 %1
19 jan 2022100 %1
15 nov 2021100 %1

Om kursen

Mål

Kursens mål är att introducera begrepp och tillämpningar inom artificiell intelligens (AI). Efter kursen kommer studenten att kunna:

Förstå och förklara ett antal grundläggande problem, tekniker och begrepp inom artificiell intelligens.

Innehåll

Kursen består av sex delar:

1. Vad är AI?

Definitioner av AI
Autonomi och adaptivitet
Filosofiska problem kopplade till AI som Turingtestet och Kinesiska rummet

2. Att lösa problem med AI

Att formulera enkla spel som luffarschack som ett spelträd
Använda minimax-principen för att hitta optimala drag i ett ändligt spel

3. AI i praktiken

Uttrycka sannolikheter i termer av naturliga frekvenser
Bayes regel för att beräkna risker

4. Maskininlärning

Varför använda maskininlärning?
Oövervakat (unsupervised) och övervakat (supervised) lärande
Inlärningsmetoder som närmaste granne-metoden, linjär regression och logistisk regression

5. Neurala nätverk

Vad är ett neuralt nätverk och var används de?
Teknikerna bakom neurala nätverk

6. Konsekvenser

Större konsekvenser av AI på samhället som AI-skapat innehåll, privacy och arbete
Svårigheterna med att förutspå framtiden och hur man kan utvärdera påstående om AI

Examinator: Fredrik Heintz
Schemalagd tid: 0 h
Huvudområde: Datavetenskap

Kursplanen på Studieinfo ↗