IN5460 – Kunstig intelligens for energiinformatikk
Beskrivelse av emnet
Kort om emnet
Emnet gir en introduksjon til hvordan teknikker for kunstig intelligens og algoritmer for datadrevne intelligente beslutninger vil anvendes i fremtidens smarte og b?rekraftige energi- og transportsystemer. Hovedfokus er p? anvendelsen av dyp l?ring og avanserte maskinl?ringsteknikker. Tema i emnet inkluderer grunnleggende begreper relatert til smarte og b?rekraftige energi- og transportsystemer, for eksempel ettersp?rselsstyring, energiforvaltning, energiinformatikk, elektrisk mobilitet og energieffektivitet, og anvendelse av dypl?ringsalgoritmer og avanserte maskinl?ringsbegreper for ? l?se typiske beslutningsproblemer for dette omr?det.
Hva l?rer du?
Etter ? ha tatt dette emnet vil du ha:
- kunnskap om smarte og b?rekraftige energi- og transportsystemer som smartnett, elbiler og internet of vehicles.
- l?rt om grunnleggende konsepter og teknikker/algoritmer relatert til dypl?ring og avansert maskinl?ring- f.eks. gjentagende (recurrent) nevrale nett, konvolusjonelle nevrale nett, dyp forsterket l?ring, f?derert l?ring, generative motstridende nettverk, osv.
- kunnskap om typiske datadrevne intelligente beslutningsproblemer for smarte og b?rekraftige energi og intelligente transportsystemer.
- analysert og utviklet en forst?else av hvilke teknikker/algoritmer som kan brukes for ? l?se hva slags type problemer i fremtidige smarte og b?rekraftige energi og intelligente transportsystemer.
- l?rt hvordan du ved hjelp av programvareverkt?y og reelle datasett kan l?se noen av disse problemene, og ha kunnskap om ytelsen til forskjellige teknikker/algoritmer.
- m?tt inviterte forelesere fra industrien, og fra forelesningene deres f?tt forst?else for hvordan akademiske konsepter og algoritmer benyttes i virkelige systemer.