Key Topics in Artificial Intelligence

Deze startcursus biedt een snelle introductie tot een aantal hoofdgebieden van de kunstmatige intelligentie. De cursus behandelt in een hoog tempo belangrijke, technische onderwerpen over de gehele breedte van de AI. Een eerste deel gaat over de ideeëngeschiedenis van de AI, inclusief de Cybernetica. Een tweede deel, het zwaartepunt van het vak, behandelt de ideeën, concepten en technieken van een aantal belangrijke richtingen binnen de AI. Het derde deel bestaat uit een kritische analyse van toekomstige ontwikkelingen van de AI, voorzien en onvoorzien, en de consequenties daarvan voor de samenleving. Tijdens de loop van de cursus ga je ook in kleine groepen werken aan een kleine theoretische of praktische opdracht. In de praktische opdrachten moet via de programmeertaal Python een bestaand systeem of bestaand experiment gebruikt worden voor een oefening of experiment. De opdrachten worden gekozen uit een van tevoren door de docenten gepresenteerde lijst van mogelijkheden. De combinatie van een brede, inhoudelijke inleiding tot het vakgebied, en een hands-on-verkenning van de mogelijkheden van AI-systemen maken dit vak tot een effectieve inleiding tot de master AI.

Leerdoelen
Na afronding van deze cursus kun je:
- de belangrijkste gebieden van de AI herkennen en benoemen (Model-based AI, Machine Learning, Multiagent Systems, Natural Language Processing, Computer Vision, Robotics, Responsible AI), de geschiedenis en de belangrijkste richtingen in de AI omschrijven, en reflecteren op de plek van het wetenschapsgebied AI in onze samenleving,
- technische en conceptuele uitdagingen in deelgebieden van de AI duiden, een kritische blik geven over de (on)mogelijkheden op die deelgebieden,
- een onderbouwde visie geven over hoe de huidige ontwikkelingen in de AI kunnen leiden tot nieuwe, technologische doorbraken, maar ook hoe ze kunnen leiden tot onvoorziene consequenties, in het bijzonder wat mogelijke ethische gevolgen en nieuwe verantwoordelijkheden zijn,
- op kleine schaal bestaande AI-algoritmen, of Python-implementaties van AI-systemen, gebruiken om daarmee theoretische exploraties of praktische experimenten te kunnen repliceren of systemen te kunnen hergebruiken in een nieuwe context,
- effectief bronnen kennen en doorzoeken om nieuwe kennis omtrent AI te verwerven, zoals uit tijdschriften, conferenties, websites en boeken, maar ook uit online gemeenschappen en andere online bronnen om bij te blijven op het vakgebied,
- adequaat een aspect van de huidige AI analyseren, kritisch analyseren en helder, schriftelijk rapporteren wat de uitdagingen zijn op dat gebied, en waar innovaties in dit deelgebied toe kunnen leiden.