Finner retningen …
Finner retningen …
Laster botkontroll.
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
KARAKTERFORDELING · V 2025
36 kandidater
Alle delene må normalt være bestått. Karakterfordelingen over gjelder emnet samlet.
Kilde: Felles studentsystem (FS) via NTNU, slik den var publisert for høsten 2026. NTNU er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
NTNU sin egen emnebeskrivelse — læringsutbytte, innhold og vurderingsform.
Hovedfokuset for kurset er å studere intelligente systemer inspirert av den naturlige verdenen, spesielt biologi. Flere algoritmer og metoder blir diskutert, inkludert evolusjonsære algoritmer. Bio-inspirerte intelligente systemer har tusenvis av nyttige applikasjoner innen så forskjellige felter som datateknikk, operasjonsanalyse, maskin læring, telekommunikasjon, kybernetikk, spill, musikk og kunst.
Dette kurset diskuterer både teori og praksis for bio-inspirert kunstig intelligens, sammen med å gi noe av grunnlaget og inspirasjonen for de forskjellige tilnærmingene innenfor bio-inspirert kunstig intelligens.
Kunnskap: Emnet skal gi kandidaten en generell introduksjon til konsepter, metoder og algoritmer innen bio-inspirert kunstig intelligens.
Ferdigheter: Kandidaten kan bruke metoder og algoritmer fra bio-inspirert kunstig intelligens på konkrete problemer.
Generell kompetanse: Gjennom teoretisk studier og programmeringsprosjekter skal kandidaten forstå og anvende bio-inspirert kunstig intelligens, og utvikle et fundament for anvendelsen av bio-inspirert kunstig intelligens på virkelige problemer.
Emnet bygger på:
Krever forkunnskap i:
Sensur baseres på kildekode levert av studenten og studentens demonstrasjon og drøfting av koden samt en individuell eksamen. Kildekoden kan leveres inn og demonstreres av en enkelt student eller en gruppe studenter.
Alle studenter i gruppen får normalt samme karakter basert på gruppebesvarelsen. I særskilte tilfeller hvor en student ikke har bidratt tilstrekkelig, kan studenten gis en individuelle karakterer basert på dokumentert manglende innsats og/eller arbeidsmengde.
Hvis det er klage på karakteren, må studenten(e) gjøre demonstrasjonen på nytt.
Ved frivillig gjentak, ikke bestått (F) eller gyldig fravær må alle emneaktiviteter tas på nytt i et semester med undervisning. Eksamen avholdes kun i semester med undervisning.
Kilde: Felles studentsystem (FS) via NTNU, slik den var publisert for høsten 2026. NTNU er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
Hva burde andre vite før de tar dette? Anonymt, ingen innlogging.
Basert på hvor kandidatene til eksamen var registrert (DBH).
Emner som tas i de samme studieprogrammene som IT3708.
| Semester | Kandidater | Snitt | Stryk |
|---|---|---|---|
| Vår 2025 | 36 | A (4.67) | 0 % |
| Vår 2024 | 20 | B (4.20) | 0 % |
| Vår 2023 | 34 | B (4.41) | 0 % |
| Vår 2022 | 30 | C (3.20) | 30 % |
| Vår 2021 | 31 | B (4.23) | 9,7 % |
| Vår 2020 | 17 | B (3.76) | 0 % |
| Vår 2019 | 55 | C (3.38) | 25,5 % |
| Vår 2018 | 52 | B (4.15) | 7,7 % |
| Vår 2017 | 58 | B (4.12) | 12,1 % |
| Vår 2016 | 90 | C (3.47) | 21,1 % |
| Vår 2015 | 63 | C (2.70) | 22,2 % |
| Vår 2014 | 41 | B (3.88) | 9,8 % |
| Vår 2013 | 52 | B (3.67) | 5,8 % |
| Vår 2012 | 33 | B (3.91) | 0 % |
| Vår 2011 | 46 | C (3.35) | 15,2 % |