Matching Kunstmatige Intelligentie

Studiewijzer 2022/2023

Globale inhoud

Tijdens de matching ga je aan de slag met path finding en krijg je een introductie tot programmeren. De onderwerpen geven een realistisch beeld van de stof die wordt besproken in de bachelor. Beide onderwerpen zijn gekoppeld aan een eerstejaarsvak. Daarnaast laat de matching je zien hoe het is om op Science Park te studeren aan de hand van verschillende werkvormen die ook tijdens de bachelor worden gebruikt.

Studiemateriaal

Al het cursusmateriaal is terug te vinden via Canvas.

Leerdoelen

• Aanstaande studenten een realistisch beeld te geven van de inhoud en de vorm van de studie Kunstmatige Intelligentie aan de Universiteit van Amsterdam.
• De student kan de verschillende vormen van path finding technieken uitleggen en beschrijven.
• De student kan een simpele programmeer opdracht oplossen en zelf uitwerken

Onderwijsvormen

• Hoorcollege
• Werkcollege
• Zelfstudie

Het hoorcollege geeft de student een overzicht van de onderwerpen en stof van de matching. Hier ontvangt de student alle informatie om zich bij het werkcollege te kunnen gaan verdiepen in de stof.

Tijdens het werkcolleges gaat de student zelf aan de slag met de stof aan de hand van een practicum. De student ontwikkelt hierbij de vaardigheid om zelf problemen op te lossen door middel van het leren analyseren van een probleem. Daarnaast leert de student om in combinatie met de opgedane kennis uit het hoorcollege de problemen individueel te kunnen aanpakken.

De student gebruikt de zelfstudie om dieper op de onderwerpen in te gaan. Tijdens de zelfstudie leert de student over de verschillende vormen van path finding en gaat de student verder in op de introductie van programmeren. Aan het einde van de zelfstudie is de student voorbereid voor het afsluitende tentamen.

Verdeling leeractiviteiten

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• Voor practica en werkgroepbijeenkomsten met opdrachten geldt een aanwezigheidsplicht. De invulling van deze aanwezigheidsplicht kan per vak verschillen en staat aangegeven in de studiewijzer. Wanneer studenten niet voldoen aan deze aanwezigheidsplicht kan het onderdeel niet met een voldoende worden afgerond.
  

Aanvullende eisen voor dit vak:

We maken gebruik van aanwezigheid registratie zowel tijdens de lesdag als de toetsdag. Je aanwezigheid op de toetsdag is vereist om een advies voor de matching te krijgen. 

Toetsing

Tijdens het tentamen is het noodzakelijk dat de student zijn UvA-netID (studentnummer) en wachtwoord heeft meegenomen om gebruik te kunnen maken van de toetsomgeving. 

Niet grafische rekenmachines zijn toegestaan om mee te nemen naar het tentamen. 

Het tentamen duurt 2 uur en biedt geen verlenging. Er is geen mogelijkheid tot het afnemen van een hertentamen.

Inzage toetsing

Om een inzagemoment aan te vragen, kun je contact opnemen met de coördinator.

Opdrachten

Tijdens de matching gaat de student individueel aan de slag met een programmeeropdracht om Karel de robot te helpen doolhoven op te lossen. Deze opdracht is verplicht om in te leveren via Canvas. 

Voor het correct inleveren van de opdracht verdient de student 1 bonuspunt voor op het tentamen. De student ontvangt geen feedback.

Fraude en plagiaat

Dit vak hanteert de algemene 'Fraude- en plagiaatregeling' van de UvA. Hier wordt nauwkeurig op gecontroleerd. Bij verdenking van fraude of plagiaat wordt de examencommissie van de opleiding ingeschakeld. Zie de Fraude- en plagiaatregeling van de UvA: http://student.uva.nl

Weekplanning

Rooster

Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.

Verwerking feedback studenten

Naar aanleiding van de feedback van vorige jaren is het onderwerp Lineaire Algebra verwijderd uit de matching. De onderwerpen sluiten nu beter op elkaar aan en de werkdruk is verlaagd. 

Contactinformatie

Coördinator

• Marijke Gravemaker-Regtien MA

Docenten

• Jelle van Assema MSc
• dr. Malvin Gattinger

Practicumcoördinator

• Ghislaine van den Boogerd MSc