FIT5047
Fundamentals of artificial intelligence
基本信息
| 学分 | 6 credit points |
|---|---|
| 开课学期 | First semester / Second semester |
| 校区 | Malaysia |
| 考核构成 | Weekly quizzes — 24% Assignment — 25% Lab: Machine learning — 17% Knowledge Representation — 17% Lab: Bayesian networks — 17% |
开课安排2 条
| 教学期 | 授课方式 | 状态 |
|---|---|---|
| Second semester | Teaching activities are on-campus (ON-CAMPUS) | 开课 |
| First semester | Teaching activities are on-campus (ON-CAMPUS) | 开课 |
以上为该校区在官方资料中登记的全部开课安排，不是汇总。同一门课可能在多个 教学期开课，也可能不同教学期的授课方式不同。
课程简介
This unit introduces the main problems and approaches to designing intelligent software systems including automated search methods, knowledge representation and reasoning, planning, reasoning under uncertainty, machine learning paradigms, and evolutionary algorithms.
以上为 Monash Handbook 的官方原文，版权属 Monash University，此处按本站要求转载并标注出处： 官方页面 ↗
学习成果4 条
官方原文（Learning outcomes），版权属 Monash University。
- ULO1 Explain the theoretical foundations of Artificial Intelligence (AI) - such as rational agency and symbolic and data-driven reasoning - that underpin the application to information technology and society;
- ULO2 Critically explain, evaluate and apply appropriate AI theories, models and/or techniques in practice - including logical inference, heuristic search, genetic algorithms, machine learning and Bayesian inference;
- ULO3 Utilise appropriate software tools to develop AI models or software;
- ULO4 Utilise and explain evaluation criteria to measure the correctness and/or suitability of models.
教学方式与预期工作量
教学方式
Peer assisted learning - Lectures and tutorials or problem classes This teaching and learning approach provides facilitated learning, practical exploration and peer learning.
预期工作量
Minimum total expected workload to achieve the learning outcomes for this unit is 144 hours per semester typically comprising a mixture of scheduled online and face to face learning activities and independent study. Independent study may include associated reading and preparation for scheduled teaching activities.
官方原文，版权属 Monash University。
先修 / 同修要求
以下先修关系按官方来源的结构化先修字段解析，原始记号：(FIT9131 OR FIT9133 OR FIT9136) AND (MAT9004 OR EPM5026)
修完这门课可以衔接
先修链路
按官方先修字段的原始分组展开，AND / OR 的区别保留着—— 「A 或 B」和「A 与 B」在选课时是两回事。每门课点进去可以继续往下看。
互斥课程1 门
这些课和本课内容重叠，不能同时算进同一个学位（官方目录的 Prohibition 字段）。选了其中一门，另一门通常只能算选修学分甚至完全不计—— 这跟先修不同，先修是"没修过就不能选"，互斥是"修了也不能两门都算"。
原始记号：ITO5047
属于这些学位1 个
这门课出现在下列学位的官方结构里。反过来说：如果你读的是这些学位之一，它大概率是要修的 （必修还是选修取决于它在 Part 里的位置，点进去看结构）。
数据来源
- 数据来源
- 官方网页
handbook.monash.edu ↗ - 抓取时间
- 2026-09-13
- 可信度
- 程序抓取，未人工核实
查看官方完整描述 ↗ — 事实性字段（代码、学分、教学期、授课方式、考核权重、先修/同修/互斥关系）与 课程简介、学习成果、教学方式、预期工作量均取自官方 Handbook； 正文版权属 Monash University，此处转载并逐处标注出处。
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