ØABED2000 Corporate Finance Course description

This course will cover fundamentals of computational intelligence (CI) techniques - modern approaches to artificial intelligence (AI), as well as several advanced topics such as adaptive-network-based fuzzy inference systems (ANFIS) and neuro-evolution. The main topics include definitions of AI and CI, history of AI and CI, symbolic vs. connectionist AI methods, mainstream CI approaches (artificial neural networks, fuzzy systems and evolutionary computation), and some representative applications of CI. The course will illustrate those CI approaches using various application examples in engineering, biomedicine and business. In addition, recent research trends, opportunities and challenges in the CI field will be discussed.

The recommended prior knowledge: Basic knowledge in calculus, statistics and probability theory; Programming skills in Python, R or Matlab

Ingen forkunnskapskrav.

Studenten skal etter å ha fullført emnet ha følgende totale læringsutbytte definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten har

• elementære kunnskaper i lineæralgebra og differensiallikninger
• kunnskaper i matematisk analyse utover Matematikk 1

Ferdigheter

Studenten kan

• regne med vektorer, matriser og determinanter
• løse systemer av lineære likninger med eliminasjonsmetoder og med Cramers formler
• finne inversmatriser
• finne inverse funksjoner
• beregne grenser og bruke L-Hopitals regel
• standard integrasjonsmetoder
• løse enkle separable differensiallikninger
• løse enkle førsteordens lineære differensiallikninger
• undersøke homogenitet for funksjoner av flere variable
• implisittderivere og differensiere ikkelineære systemer av likninger

Generell kompetanse

Studenten kan

• lese mer avansert matematisk formulert faglitteratur og har fått trening i logisk og analytisk tenkning

Det undervises i plenumsforelesninger. Studentene må i tillegg arbeide med oppgaver som blir gjennomgått.

Undervisningen samkjøres med ØAMET4300.

For å kunne framstille seg til eksamen må studenten ha følgende godkjente arbeidskrav:

• Arbeidskrav 1: En individuell innleveringsoppgave. Oppgavens omfang tilsvarer i arbeidsmengde omtrent det samme som en skriftlig eksamen i emnet.

Formålet med arbeidskravet er at studentene skal få trening i å arbeide med problemstillinger knyttet til sentrale deler av pensum, bl.a. trening i å bruke teknikkene og teorien som er pensum i emnet.

Arbeidskravet må være gjennomført og godkjent innen fastlagt frist for at studenten skal kunne framstille seg til eksamen. Dersom arbeidskravet ikke blir godkjent, gis det anledning til å kunne levere en forbedret versjon én gang innen angitt frist.

Eksamen i emnet er en skoleeksamen på 4 timer.

Gradert skala A - F

For the final assessment a grading scale from A to F is used, where A denotes the highest and E the lowest pass grade, and F denotes a fail.

Bjørnar Larssen

Professor Jianhua Zhang