Intelligente Spelen. Pieter Spronck. TouW Informatica Symposium, Open Universiteit, Universiteit van Tilburg

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Intelligente Spelen. Pieter Spronck. TouW Informatica Symposium, Open Universiteit, Universiteit van Tilburg"

Transcriptie

1 Intelligente Spelen Pieter Spronck Open Universiteit, Universiteit van Tilburg TouW Informatica Symposium,

2 Wat is kunstmatige intelligentie?

3 Kunstmatige intelligentie Kunstmatige intelligentie is de studie van intelligent gedrag, en het onderzoek naar hoe intelligent gedrag geïmiteerd kan worden in machines.

4 Intelligent gedrag Filosofie: Wat is denken? Wat betekent het om te kunnen denken? Wat is intelligent gedrag? Informatica: Hoe kunnen we intelligent gedrag met een machine imiteren? Biologie/Psychologie: Wat kunnen we leren over mensen en dieren door de imitatie van intelligent gedrag?

5

6 Drie belangrijke categorieën Kennissystemen: Kennissystemen: computer als hulpmiddel - Informatie verzamelen - Redeneren - Data mining Autonome agenten agenten:: computers in de wereld - Robots / voertuigen - Avatars - Adaptief / robuust gedrag Gaming: mensen in een computerwereld - Entertainment - Edutainment - Serious gaming en simulaties

7 Wat kan kunstmatige intelligentie?

8

9

10

11 Zoeken Startpositie Doel / Oplossing

12 Nim - Om de beurt nemen de spelers 1, 2, of 3 munten - Degene die de laatste munt neemt, verliest

13 Nim intelligentie

14 Analyse - Ik win als de computer de laatstete munt moet nemen - Ik moet dus 1 munt over laten - Bij 2 munten neem ik 1, bij 3 neem ik 2, bij 4 neem ik 3 - Bij 5 munten kan ik nog niet winnen - en ik laat 2, 3, of 4 munten over - dus kan de computer winnen! - Ik moet dus 5 munten over laten - Bij 6 munten neem ik 1, etcetera... - Ik moet dus 9 munten over laten - etcetera... - Ik moet dus 13 munten over laten - Dat kan ik doen door 2 munten te nemen!

15 Generalisatie - Speel zo dat er 1+4N munten blijven liggen - Indien dat niet kan, speel iets willekeurigs - De eerste speler kan dus winst afdwingen als het spel start met een aantal munten dat niet 1+4N is - Anders kan de tweede speler winst afdwingen - Dit is gemakkelijk te implementeren - Zo werken traditionele kennissystemen

16 Zoekbomen - Laat de computer (veel) mogelijke voortzettingen onderzoeken - Speel de zet die tot - Speel de zet die tot goede resultaten lijkt te leiden

17 Schaken versus Go

18 Monte Carlo

19 Case Based Reasoning - Leren van ervaring Munten Gepakt Wint?

20 Knowledge discovery - Kennis ontdekken - Machine-learning technieken - Data mining - Neurale netwerken - Evolutionair leren - Reinforcement leren - Genetische programmering -...

21 Leren Nim begrijpen - Bepaal een formule voor aantal te nemen munten - Beschikking over - Cijfers 1 t/m 9 - Mathematische operatoren - ADD - SUB - MOD - MIN - MAX - Variabele t voor aantal munten - Voorbeeld - SUB(ADD(t,1),t) + t t 1

22 Nim opgelost max - De computer ontdekt een formule om Nim perfect te spelen - Deze formule is niet door de programmeur bedacht! - Alleen de basisonderdelen en het denkmechanisme worden door de programmeur verschaft 1 + mod 4 t 3

23 De kwaliteit van kunstmatige intelligentie in spelen

24 KI in computerspelen

25 Spel architectuur Speltoestand updates informatie Simulator (Physics+Animaties) informatie informatie acties Renderer Controllers Controllers (Game AI+Human) Agenten (Game (bestuurd AI+Human) door KI of mens)

26 Changes in Gaming

27 Oblivion Buffoon

28 AI has not changed at all Ultima VI: The False Prophet (1990)

29 De illusie van menselijk gedrag - KI in spelen gaat over de illusie van menselijk (of natuurlijk) gedrag - Slim, tot op zekere hoogte - Onvoorspelbaar maar rationeel - Beïnvloed door emoties - Lichaamstaal om emoties over te brengen - Geïntegreerd in omgeving - Adaptief - Door het toenemend realisme van spelwerelden, wordt het steeds lastiger om de illusie in stand te houden

30 Technische situatie Het is al moeilijk datgene dat werkt te behouden in nieuwe spelen

31 Complexe KI = Slimme KI? Slimme KI was geprogrammeerd in het spel. De geesten verzamelden zich, vielen de speler aan, en verspreidden zich. Iedere geest had zijn eigen kunstmatige intelligentie.

32 Het perceptie venster Zorg ervoor dat de KI van een agent is afgestemd op zijn doel en de aandacht die hij krijgt van de speler Meer lijkt op fouten en slordige programmering Gedragsverandering valt meer op dan gedrag Voor incidentele personages zijn slechts twee gedragingen nodig: normaal en in contact met de speler

33 De toekomst van kunstmatige intelligentie in spelen

34 Onderzoek naar spel KI - Een computer een spel laten spelen - Spelen oplossen - Andere doelen - Effectief spel - Sterk spel - Onverslaanbaar spel - Adaptief spel - Interesant spel - Amusant spel - Menselijk spel

35 Effectief, sterk, onverslaanbaar - Perfect - Awari - Go-Moku - Onverslaanbaar - Checkers - Scrabble - Wereldkampioen - Schaken - Dammen - Grootmeesterniveau - Poker - Shogi - Sterke amateur - Go

36 Adaptief computer-controlled team humancontrolled team Knowledge Base A generate script Script A script control human control weight updates Combat Knowledge Base B generate script Script B script control human control

37 Interessant, amusant

38 Menselijk?

39 Ontwikkelingen - Adaptiviteit en leren - Speler modellering - Emergente intelligentie

40 Adaptiviteit en leren - Automatisch herstellen van foutief gedrag - Automatisch ontwikkelen van nieuwe strategieën - Automatische schaling van speelsterkte

41 Speler modellering Model Acties Preferenties Stijl Ervaringen Feedback overeenstemming? Mens updates voorspelling observaties acties Spel KI acties observaties Spelwereld

42 Poker

43 Recent Work - David Thue s PaSSAGE

44

45 Emergent gedrag

46 Aarzelende uitgevers - Kan het niet gesuggereerd worden? ( faken ) - Worden niet de verkeerde lessen geleerd? - Is het niet erg moeilijk te implementeren? - Is het niet erg moeilijk en tijdrovend om te testen? - Zijn de bestaande technieken niet te inefficiënt? - Is het niet zinloos?

47

48

49

50

51 Meer informatie - Open Universiteit - Kunstmatige Intelligentie I - Expert systemen - Neurale netwerken - Evolutionary computing - Kunstmatige Intelligentie II - Agent systems - Reinforcement learning - Artificial Intelligence for Games - Pieter Spronck - OU: p.spronck@ou.nl - UvT: p.spronck@uvt.nl -

Inhoud leereenheid 1. AI voor computerspelen. 1.1 Onderwerp 15 1.2 Studeeraanwijzingen 15 1.3 Aanvullingen 15

Inhoud leereenheid 1. AI voor computerspelen. 1.1 Onderwerp 15 1.2 Studeeraanwijzingen 15 1.3 Aanvullingen 15 Inhoud leereenheid 1 AI voor computerspelen 1.1 Onderwerp 15 1.2 Studeeraanwijzingen 15 1.3 Aanvullingen 15 14 Leereenheid 1 AI voor computerspelen Leereenheid 1 AI voor computerspelen 1.1 Onderwerp Het

Nadere informatie

Halma Bot: Monte Carlo versus Alpha-Beta

Halma Bot: Monte Carlo versus Alpha-Beta : Monte Carlo versus Alpha-Beta Inleiding Marijn Biekart-11032278, Artemis Çapari-11336390, Jesper van Duuren-10780793, Jochem Hölscher-11007729 en Reitze Jansen-11045442 Zoeken, Sturen en Bewegen 30 juni

Nadere informatie

Bent u er al klaar voor? TMap dag 2016

Bent u er al klaar voor? TMap dag 2016 Robots testen Bent u er al klaar voor? TMap dag 2016 Heeft u al een robot? Over 10 jaar zeker! TMap dag 2016 2 Technologie verovert ons leven, steeds sneller! TMap dag 2016 3 Robots in de praktijk Meer

Nadere informatie

Inhoud. Introductie tot de cursus

Inhoud. Introductie tot de cursus Inhoud Introductie tot de cursus 1 Uitgangspunten, plaats en globale doelstelling van de cursus 7 2 Inhoud van de cursus 8 3 De samenstelling van de cursus 9 4 Het bestuderen van de cursus 10 5 Het tentamen

Nadere informatie

Inhoud. AI Kaleidoscoop. Doel. Mededelingen. Mededelingen Doel Overzicht - onderwerpen Opgaven Samenvatting. Doel van werkcollege AI Kaleidoscoop

Inhoud. AI Kaleidoscoop. Doel. Mededelingen. Mededelingen Doel Overzicht - onderwerpen Opgaven Samenvatting. Doel van werkcollege AI Kaleidoscoop Inhoud AI Kaleidoscoop Werkcollege 1: AI Overzicht Mededelingen Doel Overzicht - onderwerpen Opgaven Samenvatting Radu Serban serbanr@cs.vu.nl Mededelingen Werkwijze: discussie, oefeningen met onlangs

Nadere informatie

- Denkt zoals een mens (activiteiten die we associëren met menselijk denken.)

- Denkt zoals een mens (activiteiten die we associëren met menselijk denken.) Samenvatting door S. 942 woorden 19 maart 2017 4,8 6 keer beoordeeld Vak Informatica Hoofdstuk 1: Een entiteit is intelligent wanneer het: - Denkt zoals een mens (activiteiten die we associëren met menselijk

Nadere informatie

Drie domeinen als basis voor onze toekomstige veiligheid De genoemde trends en game changers raken onze veiligheid. Enerzijds zijn het bedreigingen, anderzijds maken zij een veiliger Nederland mogelijk.

Nadere informatie

Waarmaken van Leibniz s droom

Waarmaken van Leibniz s droom Waarmaken van Leibniz s droom Artificiële intelligentie Communicatie & internet Operating system Economie Computatietheorie & Software Efficiënt productieproces Hardware architectuur Electronica: relais

Nadere informatie

Artificiële Intelligentie En De Menselijke Maatschappij

Artificiële Intelligentie En De Menselijke Maatschappij Artificiële Intelligentie En De Menselijke Maatschappij door : Carlo Tijmons CMGT1A docent: Maaike Harbers datum: 08-07-016 vak: Filosofie 01-3: Ons Brein en Bewustzijn Abstract De film Her is wat mij

Nadere informatie

Kunstmatige Intelligentie

Kunstmatige Intelligentie Kunstmatige Intelligentie Wat is kunstmatige intelligentie? Wat is de impact van artificial intelligence? Gaan we alle problemen hiermee oplossen? Coen Boot Industry Lead Education, Abecon Kunstmatige

Nadere informatie

Bijlagen Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie. Bijlage I Eindtermen van de bacheloropleiding

Bijlagen Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie. Bijlage I Eindtermen van de bacheloropleiding voor Bijlagen Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie Bijlage I Eindtermen van de bacheloropleiding Met de opleiding wordt beoogd: - inhoudelijke kennis, vaardigheid en inzicht op het gebied van Kunstmatige

Nadere informatie

Computerspellen in soorten en maten

Computerspellen in soorten en maten in soorten en maten dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden Toptoets, Universiteit Leiden, Informatica woensdag 4 juni 2008 www.liacs.nl/home/kosters/ 1 School basisschool middelbare school universiteit

Nadere informatie

AI en Data mining. Van AI tot Data mining. dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden. Gouda woensdag 17 oktober

AI en Data mining. Van AI tot Data mining. dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden. Gouda woensdag 17 oktober AI en Data mining Van AI tot Data mining dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden Gouda woensdag 17 oktober 2007 www.liacs.nl/home/kosters/ 1 Wat is Data mining? Data mining probeert interessante en (on)verwachte

Nadere informatie

Bijlagen bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie 2012-2013

Bijlagen bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie 2012-2013 Bijlagen bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie 2012-2013 Bijlage I Eindtermen van de bacheloropleiding Met de opleiding wordt beoogd: - inhoudelijke kennis, vaardigheid en inzicht op het gebied van

Nadere informatie

Automating the cockpit. Constructing an autonomous, human-like flight bot in a simulated environment

Automating the cockpit. Constructing an autonomous, human-like flight bot in a simulated environment Automating the cockpit Constructing an autonomous, human-like flight bot in a simulated environment Introductie Inhoud van de presentatie: afstudeerproject onderzoek ontwerp implementatie conclusies demonstratie

Nadere informatie

Koptekst 08/06/2016. Overheid moet gevaren big-data analyses beperken.

Koptekst 08/06/2016. Overheid moet gevaren big-data analyses beperken. Big Data Dr. Franc Grootjen Artificial Intelligence, Radboud Universiteit f.grootjen@ai.ru.nl Uit het nieuws (NOS, 28 april) Overheid moet gevaren big-data analyses beperken. Het analyseren van grote hoeveelheden

Nadere informatie

Problemen herformuleren Leerlingen drukken de probleemstelling uit in eigen woorden.

Problemen herformuleren Leerlingen drukken de probleemstelling uit in eigen woorden. ACTIVITEITEN NAAM activiteit Leeftijdsgroep Markeer de optie. Tijdsduur: Vaardigheden computationeel denken Markeer de opties. Programmeren met Scratch 1 graad secundair onderwijs (12 14 jaar) > project

Nadere informatie

Het computationeel denken van een informaticus Maarten van Steen Center for Telematics and Information Technology (CTIT)

Het computationeel denken van een informaticus Maarten van Steen Center for Telematics and Information Technology (CTIT) Het computationeel denken van een informaticus Maarten van Steen Center for Telematics and Information Technology (CTIT) 2-2-2015 1 Computationeel denken vanuit Informatica Jeannette Wing President s Professor

Nadere informatie

Knowledge Engineering @Work

Knowledge Engineering @Work Knowledge Engineering @Work REGITEL-bijeenkomst Aachen, 22/10/2013 1 Een inleidend filmpje over Knowledge Engineering is hier te bekijken (3 min.) 2 Ons Voorstel β-talent binden aan uw bedrijf Inzet op

Nadere informatie

Bijlagen gentie. Bijlage. Bijlage. Bijlage - - vakgebied. Educatie en. Major van. Minor van

Bijlagen gentie. Bijlage. Bijlage. Bijlage - - vakgebied. Educatie en. Major van. Minor van n bacheloropleiding Kunstmatige Intellig gentie 2011-2012 I Eindtermen van de bacheloropleiding Met de opleiding wordt beoogd: - inhoudelijke kennis, vaardigheid en inzicht op het gebied van Kunstmatige

Nadere informatie

Tentamen Kunstmatige Intelligentie

Tentamen Kunstmatige Intelligentie Naam: Studentnr: Tentamen Kunstmatige Intelligentie Department of Information and Computing Sciences Opleiding Informatica Universiteit Utrecht Donderdag 2 februari 2012 08.30 10:30, EDUCA-ALFA Vooraf

Nadere informatie

Oriëntatie Kunstmatige Intelligentie. Cognitieve Ergonomie Niels Taatgen

Oriëntatie Kunstmatige Intelligentie. Cognitieve Ergonomie Niels Taatgen Oriëntatie Kunstmatige Intelligentie Cognitieve Ergonomie Niels Taatgen Inhoud! Wat zijn de doelen van cognitieve ergonomie?! Ontwerpprincipes! Taakanalyse! Evaluatieonderzoek Boek: H10.1 Gastdocent: Donald

Nadere informatie

Minder Big data Meer AI.

Minder Big data Meer AI. Minder Big data Meer AI. Minder Big data, meer AI. Marijn uilenbroek BI & Analytics consultant Utrecht, 1 november 2016 BI&A symposium 2016 Minder Big data meer AI 2 BI&A symposium 2016 Minder Big data

Nadere informatie

Voorbeeld: Vallende Sommen. Games

Voorbeeld: Vallende Sommen. Games Games voor het Rekenonderwijs Mark Overmars Universiteit Utrecht The Game Maker Company Voorbeeld: Vallende Sommen Doel: Bepaal of som kleiner of groter dan 100 is (naar links of naar rechts) Problemen

Nadere informatie

Oefententamen in2205 Kennissystemen

Oefententamen in2205 Kennissystemen TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Oefententamen in2205 Kennissystemen 20 December 2007 Tijdens een echt tentamen is gebruik van boek of aantekeningen niet

Nadere informatie

Bijlagen bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie

Bijlagen bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie Bijlagen bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie 2010-2011 Bijlage I Eindtermen van de bacheloropleiding (artikel 1.3) Met de opleiding wordt beoogd: - inhoudelijke kennis, vaardigheid en inzicht op

Nadere informatie

Artificial Intelligence. Tijmen Blankevoort

Artificial Intelligence. Tijmen Blankevoort Artificial Intelligence Tijmen Blankevoort Een intelligente revolutie Live spraak vertaling (Skype 2015) Zelfrijdende auto s (Meerdere bedrijven) Jeopardy winst (IBM 2013) Professioneel Go (Google 2016)

Nadere informatie

Kunstmatige intelligentie (AI) dr. Walter Kosters, Universiteit Leiden Gouda woensdag 17 oktober 2007 www.liacs.nl/home/kosters/gastlessen/ 1 Films 2 Introductie Kunstmatige intelligentie (AI, Artificial

Nadere informatie

Game Design in het Onderwijs

Game Design in het Onderwijs Game Design in het Onderwijs Mark Overmars Universiteit Utrecht Inhoud Games Basis elementen Games in het onderwijs Game ontwerp 2 Games Grote bedrijfstak wereldwijd 20 miljard euro De productie van een

Nadere informatie

Transparanten bij het vak Inleiding Adaptieve Systemen: Introductie Machine Leren. M. Wiering

Transparanten bij het vak Inleiding Adaptieve Systemen: Introductie Machine Leren. M. Wiering Transparanten bij het vak Inleiding Adaptieve Systemen: Introductie Machine Leren. M. Wiering Lerende Machines Verbeter in taak T, Voorbeeld: je ziet de karakteristieken (Features) van een aantal dieren

Nadere informatie

Testen met zelflerende en zelfexplorerende

Testen met zelflerende en zelfexplorerende Testen met zelflerende en zelfexplorerende testtools Door Rik Marselis en Sander Mol, maart 2017 Op welke manier gaat machine-intelligentie ons als testers in de toekomst verder helpen? Toen wij hier een

Nadere informatie

College 6: Skills. Anderson, hoofdstuk 9 Ingmar Visser

College 6: Skills. Anderson, hoofdstuk 9 Ingmar Visser College 6: Skills Anderson, hoofdstuk 9 Ingmar Visser Vragen Vragen vorige colleges? Overzicht college Introductie, behaviorisme versus cognitivisme Psychologie & AI Overzicht cursus Hoofdstuk 9 Anderson,

Nadere informatie

Kunstmatige intelligentie FILOSOFIE VAN DE KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE. Sterke AI These. Zwakke AI These. Denken en redeneren in AI

Kunstmatige intelligentie FILOSOFIE VAN DE KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE. Sterke AI These. Zwakke AI These. Denken en redeneren in AI Kunstmatige intelligentie FILOSOFIE VAN DE KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE n Artificial Intelligence is the science of making machines do things that would require intelligence if done by men Marvin Minsky Sterke

Nadere informatie

(Kunst)Matige intelligentie

(Kunst)Matige intelligentie (Kunst)Matige intelligentie programmeren, α-β, nonogrammen, Tetris dr. Walter Kosters, Informatica β-dag Leiden, donderdag 11 februari 2016 www.liacs.leidenuniv.nl/ kosterswa/ 1 Jeopardy! 2011 2 Informatica

Nadere informatie

Info Support TechTalks

Info Support TechTalks Info Support TechTalks Architectural Talks Evolutie van Architectuur Aan de hand van historische ontwikkelingen in architectuur, hernieuwde inzichten en het spectaculair falen van grote ICT projecten,

Nadere informatie

ZELF DENKENDE WEBSHOP

ZELF DENKENDE WEBSHOP ZELF DENKENDE WEBSHOP ARTIFICIAL INTELLIGENCE PANGAEA Digital Agency - Regulusweg 5 Den Haag - 088-6 123456 - hello@png.nl - www.webshop.ai OPBOUW PRESENTATIE WAT IS AI EN WAT GEBEURT ER IN DE WERELD VAN

Nadere informatie

Tentamen in2205 Kennissystemen

Tentamen in2205 Kennissystemen TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Tentamen in2205 Kennissystemen 21 Januari 2010, 14:0017:00 Dit tentamen heeft 5 meerkeuzevragen in totaal goed voor 10 punten

Nadere informatie

AI Kaleidoscoop. College 1. Wat gaan we vandaag doen? Huishoudelijke Zaken. Huishoudelijke Zaken

AI Kaleidoscoop. College 1. Wat gaan we vandaag doen? Huishoudelijke Zaken. Huishoudelijke Zaken AI Kaleidoscoop College 1 Huishoudelijke zaken Overzicht van cursus College 1: Definitie van AI Overzicht van AI Leeswijzer: Hoofdstuk 1 1 2 Huishoudelijke Zaken Docent: Frank van Harmelen email: Frank.van.Harmelen@cs.vu.nl

Nadere informatie

Intelligente agenten en misleidend spel

Intelligente agenten en misleidend spel Intelligente agenten en misleidend spel Bachelorscriptie CKI Rens ter Maat 3860914 21-9-2014 Begeleider: dr. ir. J.M. Broersen 7.5 ECTS Inhoudsopgave 1. Introductie... 3 1.1 Achtergrond... 3 1.2 Bijdrage

Nadere informatie

Excerpt. Douglas R. Hofstadter, The Turing Test: A Coffeehouse Conversation. G.J.E. Rutten

Excerpt. Douglas R. Hofstadter, The Turing Test: A Coffeehouse Conversation. G.J.E. Rutten 1 Excerpt Douglas R. Hofstadter, The Turing Test: A Coffeehouse Conversation G.J.E. Rutten Dit artikel betreft een dialoog tussen Chris (natuurkunde student), Pat (biologie student) en Sandy (filosofie

Nadere informatie

Tentamen Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI)

Tentamen Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI) Tentamen Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI) 12 december 2014 8:30-10:30 Vooraf Mobiele telefoons en dergelijke dienen uitgeschakeld te zijn. Het eerste deel van het tentamen bestaat uit 8 multiple-choice

Nadere informatie

Machinaal leren, neurale netwerken, en deep learning

Machinaal leren, neurale netwerken, en deep learning Machinaal leren, neurale netwerken, en deep learning Prof. dr. Tom Heskes KNAW-symposium Go en machinale intelligentie 11 oktober, 2016 Inhoud Inleiding - Supervised, reinforcement, unsupervised leren

Nadere informatie

EEN LEAR N I NG ANALYTICS S ER VI CE JOHAN JEUR ING

EEN LEAR N I NG ANALYTICS S ER VI CE JOHAN JEUR ING EEN LEAR N I NG ANALYTICS S ER VI CE JOHAN JEUR ING INTRODUCTIE De opdrachtgever voor dit project is Johan Jeuring, van het departement Informatica van de Universiteit Utrecht, namens het projectteam van

Nadere informatie

Inleiding programmeren

Inleiding programmeren Inleiding programmeren Natuurkunde, jaar 1 - september 2018 Kelly Veerman, Vera Schild, Madelon Geurts, Tom Konijn, Martijn Stegeman & Ivo van Vulpen studie natuurkunde Quantummechanica, (algemene) relativiteitstheorie,...

Nadere informatie

Machine Learning IBM Watson. Eindhoven, High Tech Campus, 13 juni 2017

Machine Learning IBM Watson. Eindhoven, High Tech Campus, 13 juni 2017 Machine Learning IBM Watson Eindhoven, High Tech Campus, 13 juni 2017 Industriële revoluties Geneeskunde zit hier! Artificial Intelligence (AI) Onderdeel van de computerwetenschappen dat als doel heeft

Nadere informatie

1 verschillende onderdelen en deelsystemen in een technisch systeem onderzoeken: de functies en de relaties ertussen toelichten;

1 verschillende onderdelen en deelsystemen in een technisch systeem onderzoeken: de functies en de relaties ertussen toelichten; Spel maken met Scratch Samenvatting Leeftijd 12-14 jaar Vaardigheden abstraheren algoritme en procedure decompositie van het probleem Totale tijdsduur 150 minuten Wil je graag je eigen computerspel maken?

Nadere informatie

Neurale Netwerken en Deep Learning. Tijmen Blankevoort

Neurale Netwerken en Deep Learning. Tijmen Blankevoort Neurale Netwerken en Deep Learning Tijmen Blankevoort De toekomst - Internet of Things De toekomst - sluiertipje Je gezondheid wordt continue gemonitored Je dieet wordt voor je afgestemd -> Stroomversnelling

Nadere informatie

Ontsluiten van gesproken documenten. Arjan van Hessen

Ontsluiten van gesproken documenten. Arjan van Hessen SpraakTech Ontsluiten van gesproken documenten Arjan van Hessen spraak tekst spraak verslag emotiedetectie emotiedetectie geeft GEEN antwoord op vragen herkennen van sprekers groeperen van verschillende

Nadere informatie

AI en Software Testing op de lange termijn

AI en Software Testing op de lange termijn AI en Software Testing op de lange termijn Is het een appel? Traditioneel programmeren AI Kleur = rood, groen, geel Vorm = rond Textuur = glad Artificial Intelligence Machine Learning Methods Technologies

Nadere informatie

ontwerpdocumentatie doelgroep

ontwerpdocumentatie doelgroep De ontwerpdocumentatie voor een game bevat de volgende onderdelen met bijbehorende uitwerking. Sommige onderdelen kunnen (deels) niet relevant zijn, in dat geval geef je aan waarom dat stuk niet relevant

Nadere informatie

Oriëntatie Kunstmatige Intelligentie. Inleidend College Niels Taatgen

Oriëntatie Kunstmatige Intelligentie. Inleidend College Niels Taatgen Oriëntatie Kunstmatige Intelligentie Inleidend College Niels Taatgen Inhoud vandaag! Wat is kunstmatige intelligentie?! Vakgebieden die bijdragen aan de AI! Kunnen computers denken?! Hoe denken mensen

Nadere informatie

Kunstmatige Intelligentie. Informatica en Informatiekunde

Kunstmatige Intelligentie. Informatica en Informatiekunde Kunstmatige Intelligentie Definitie Kunstmatige Intelligentie Kunstmatige intelligentie (KI) of artificiële intelligentie (AI) is de wetenschap die zich bezighoudt met het creëren van een artefact dat

Nadere informatie

Onderwijs- en examenregeling van de masteropleiding

Onderwijs- en examenregeling van de masteropleiding vrije Universiteit amsterdam Faculteit der Exacte Wetenschappen Onderwijs- en examenregeling van de masteropleiding Computer Science Deel B Preambule In dit document wordt een A en een B gedeelte onderscheiden.

Nadere informatie

Tentamen Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI)

Tentamen Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI) Tentamen Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI) 30 januari 2014 10:30-12:30 Vooraf Mobiele telefoons dienen uitgeschakeld te zijn. Het tentamen bestaat uit 7 opgaven; in totaal kunnen er 100 punten behaald

Nadere informatie

bug fixen F. Vonk versie

bug fixen F. Vonk versie 2017 bug fixen F. Vonk versie 1 24-7-2017 inhoudsopgave 1. inleiding... - 3-2. bug fixen... - 4-3. Sokoban... - 5-4. Breakout... - 7-5. Pac-Man... - 8-6. Asteroids... - 9-7. Snake... - 10-8. Super Mario...

Nadere informatie

Groep 1 Analyse 1 Maikel Haas, Vincent Wielders, Robbert Lokhorst & Daniel Sneijers

Groep 1 Analyse 1 Maikel Haas, Vincent Wielders, Robbert Lokhorst & Daniel Sneijers Groep 1 Analyse 1 Maikel Haas, Vincent Wielders, Robbert Lokhorst & Daniel Sneijers Gabe Zichermann Gabe Zichermann is een entrepreneur, publieke spreker en voorzitter van GSummit, een platform voor experts

Nadere informatie

Simme netwerken voor safety en security Martijn Neef TNO Defensie en Veiligheid

Simme netwerken voor safety en security Martijn Neef TNO Defensie en Veiligheid Slim samenwerken met genetwerkte systemen Simme netwerken voor safety en security Martijn Neef TNO Defensie en Veiligheid Martijn Neef Networked Organizations Group Business Unit Information and Operations

Nadere informatie

AI in Games. C.J.P. Meis, J.J.M. Dousi Universiteit Utrecht Faculteit Wijsbegeerte

AI in Games. C.J.P. Meis, J.J.M. Dousi Universiteit Utrecht Faculteit Wijsbegeerte AI in Games C.J.P. Meis, J.J.M. Dousi Universiteit Utrecht Faculteit Wijsbegeerte kees.meis@phil.uu.nl, jaap.dousi@phil.uu.nl 1 Inleiding U heeft vast wel eens een computerspelletje gespeeld. Naar mate

Nadere informatie

AI & Big Data bij Defensie

AI & Big Data bij Defensie AI & Big Data bij Defensie Max Welling Universiteit van Amsterdam, AMLAB, QUVA Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) Co-founder Scyfer Overzicht Machine Learning & Deep Learning 101 Toepassingen

Nadere informatie

Bedrijfsstages en Onderzoeksstages

Bedrijfsstages en Onderzoeksstages Voorbeelden van Bedrijfsstages en Onderzoeksstages Cognitieve Kunstmatige Intelligentie Bedrijf: SemLab, Leiden Project: Visuele representatie van betekenis-relaties Langzamerhand verzuipen we in de hoeveelheid

Nadere informatie

Competentie ontwikkelplan

Competentie ontwikkelplan Competentie ontwikkelplan 3e semester, 2015 Jasper Meier 11-10-2015 COP gemaakt door: Jasper Meier Studentnummer: 500703267 Loopbaanadviseur: Remco v Swieten Periode: blok 5 & 6, 2015 1 Inhoud 1 Visie

Nadere informatie

The Cue. Gamification om gedrag te veranderen

The Cue. Gamification om gedrag te veranderen The Cue Gamification om gedrag te veranderen Gamification om gedrag te veranderen Gamification is het toepassen van motiverende elementen uit games in de echte wereld. In een game spelen personen om beter

Nadere informatie

Modeluitwerking Tentamen Computationele Intelligentie Universiteit Leiden Informatica Vrijdag 11 Januari 2013

Modeluitwerking Tentamen Computationele Intelligentie Universiteit Leiden Informatica Vrijdag 11 Januari 2013 Modeluitwerking Tentamen Computationele Intelligentie Universiteit Leiden Informatica Vrijdag Januari 20 Opgave. Python Gegeven is de volgende (slechte) Python code:. def t(x): 2. def p(y):. return x*y

Nadere informatie

Opgave 2 ( = 12 ptn.)

Opgave 2 ( = 12 ptn.) Deel II Opgave 1 (4 + 2 + 6 = 12 ptn.) a) Beschouw bovenstaande game tree waarin cirkels je eigen zet representeren en vierkanten die van je tegenstander. Welke waarde van de evaluatiefunctie komt uiteindelijk

Nadere informatie

Gametechnologie algemene presentatie

Gametechnologie algemene presentatie Gametechnologie algemene presentatie Hoe ziet jouw toekomst eruit? Waarom gametechnologie? Omdat het belangrijk is Games voor entertainment, maar ook voor training Technieken ook voor virtual reality,

Nadere informatie

Intelligente coaching van mensen via smartphones

Intelligente coaching van mensen via smartphones Intelligente coaching van mensen via smartphones Vrije Universiteit Amsterdam Afdeling Informatica / Kunstmatige Intelligentie Michel Klein Body@Work symposium 23 mei 2012 Overzicht Wie zijn wij? Voorbeeld

Nadere informatie

Evert Hoogendoorn Strateeg & Gamedesigner, IJsfontein M. +31 (0)6 414 262 09 T. +31 (0)20 420 07 43 evert@ijsfontein.nl www.ijsfontein.

Evert Hoogendoorn Strateeg & Gamedesigner, IJsfontein M. +31 (0)6 414 262 09 T. +31 (0)20 420 07 43 evert@ijsfontein.nl www.ijsfontein. Evert Hoogendoorn Strateeg & Gamedesigner, IJsfontein M. +31 (0)6 414 262 09 T. +31 (0)20 420 07 43 evert@ijsfontein.nl www.ijsfontein.nl Spelen is een essentiële menselijke eigenschap. In spel proberen

Nadere informatie

Les B-08 Kunstmatige intelligentie en logica

Les B-08 Kunstmatige intelligentie en logica 2004, David Lans Les B-08 Kunstmatige intelligentie en logica 8.1 De Turing test Toen halverwege de 20 e eeuw de computer zijn intrede deed, stelde de Brit Alan Turing (1912-1953) in een wetenschappelijke

Nadere informatie

A Data Driven Journey Pieter de Kok RA AANJAGER CONEY. 31 oktober 2018

A Data Driven Journey Pieter de Kok RA AANJAGER CONEY. 31 oktober 2018 A Data Driven Journey Pieter de Kok RA AANJAGER CONEY 31 oktober 2018 MIJN DATA REIS 1994 HBO ACCOUNTANCY SCRIPTIE EDI AND CHANGING ROLE OF AUDITOR MIJN DATA REIS 1995 MIJN DATA REIS 1999 RA STUDIE AFSTUDEER

Nadere informatie

Johan Verweij Partnership Builder, Education

Johan Verweij Partnership Builder, Education Johan Verweij Partnership Builder, Education Microsoft @MicrosoftEdu Smart Devices 20B IoT devices People 1.5 GB per day Smart Home 50 GB per day Smart City 250 PB per day By 2020 Autonomous Vehicle 5

Nadere informatie

Verantwoorde AI, verantwoorde zorg. Frauke Wouda 20 juni 2019

Verantwoorde AI, verantwoorde zorg. Frauke Wouda 20 juni 2019 Verantwoorde AI, verantwoorde zorg Frauke Wouda 20 juni 2019 Agenda AI wereldwijd Historie Wat is AI? Praktijkvoorbeelden Wat gaat AI in de zorg veranderen? Nieuwe vraagstukken Wel Niet Setting the scene

Nadere informatie

De valkuilen die je moet voorkomen om van predictive maintenance een succes te maken

De valkuilen die je moet voorkomen om van predictive maintenance een succes te maken De valkuilen die je moet voorkomen om van predictive maintenance een succes te maken Wouter Verbeek 10 oktober 2018 - World of Technology and Science 2018 1 Predictive maintenance is niet nieuw 2 Predictive

Nadere informatie

Hoe gaan testrobots ons testers helpen? Robotica?

Hoe gaan testrobots ons testers helpen? Robotica? TestNet thema-avond 14 september 2017 Hoe gaan testrobots ons testers helpen? Kunnen testtools ook explorerend testen en resultaten beoordelen? Rik Marselis Sander Mol Robotica? 1 Hoe kunnen we met robotica

Nadere informatie

De toekomst van data science in het waterdomein.

De toekomst van data science in het waterdomein. De toekomst van data science in het waterdomein. Data science & Wateropgaven o o o o Ynformed Doing good with data Ca. 15 projecten in het waterdomein Van PoC naar oplossing Kunstmatige intelligentie &

Nadere informatie

BENIEUWD WAT MORGEN BRENGT?

BENIEUWD WAT MORGEN BRENGT? BENIEUWD WAT MORGEN BRENGT? DE REIS NAAR HET GROTE ONBEKENDE BIJ BENTACERA WERKEN WE VOOR ONDERNEMERS. EEN SPECIAAL SLAG MENSEN DIE OP EEN ZEKER MOMENT DE BEWUSTE KEUZE HEBBEN GEMAAKT HUN HART TE VOLGEN.

Nadere informatie

Vier de zomer met KPS!

Vier de zomer met KPS! Vier de zomer met KPS! 29 juni 2017 1 Agenda 14.00 14.10 Mr. Tim Zuiderman - voorzitter KPS Opening en inleiding 14.10 14.55 Pitch: Drs. Kees Groenewoud, partner bij Cmotions Big data in de Pensioensector

Nadere informatie

Portfolio Miguel Agterberg

Portfolio Miguel Agterberg Portfolio Miguel Agterberg Portfolio Miguel Agterberg Student: Miguel Agterberg Studenten nummer: 12109886 Datum: 3-6-2013 Klas en practicumgroep: 2P2R.a Voorwoord In dit portfolio zal ik bijhouden wat

Nadere informatie

Architectuur en Artificial Intelligence

Architectuur en Artificial Intelligence Architectuur en Artificial Intelligence Praktijkvoorbeelden: AI toepassen op wet- en regelgeving Ir. Art Ligthart 17 mei 2018 Praktijkcases 2 Onderwerpen Even 10 jaar terug Onder de motorkap Pilot 1: AI

Nadere informatie

9-12-2011. Expertise. Passend digitaal onderwijs: Rekentuin.nl ICT. Individuele verschillen. Toekomst van de educatieve ICT

9-12-2011. Expertise. Passend digitaal onderwijs: Rekentuin.nl ICT. Individuele verschillen. Toekomst van de educatieve ICT Expertise Talent is overrated Passend digitaal onderwijs: Rekentuin.nl Marthe Straatemeier Universiteit van Amsterdam & Oefenweb.nl Deliberate practice: intensieve langdurige op het kind afgestemde training

Nadere informatie

Voorlopig Onderzoeksplan Bachelorscriptie

Voorlopig Onderzoeksplan Bachelorscriptie Voorlopig Onderzoeksplan Bachelorscriptie Probleemstelling SimSE is een educatief computerspel dat studenten van systeem ontwikkeling vakken de kans geeft de geleerde kennis in de praktijk te brengen als

Nadere informatie

WELKOM BIJ BOMBERBOT! LES 1: WAT IS PROGRAMMEREN LES 1: WAT IS PROGRAMMEREN WAAR GAAT DEZE LES OVER? INTRODUCTIE

WELKOM BIJ BOMBERBOT! LES 1: WAT IS PROGRAMMEREN LES 1: WAT IS PROGRAMMEREN WAAR GAAT DEZE LES OVER? INTRODUCTIE WELKOM BIJ BOMBERBOT! Bij onze lessen horen ook nog een online game, waarin de leerlingen de concepten die ze geleerd krijgen direct moeten toepassen, en een online platform, waarin u de voortgang van

Nadere informatie

Het toelatingsonderzoek, bedoeld in art van de wet, heeft betrekking op de volgende vakken op VWO-niveau: Wiskunde A of B en Engels.

Het toelatingsonderzoek, bedoeld in art van de wet, heeft betrekking op de volgende vakken op VWO-niveau: Wiskunde A of B en Engels. Opleidingsspecifieke deel OER, 2012-2013 BA Kunstmatige intelligentie Artikel Tekst 2.3 Colloquium doctum Het toelatingsonderzoek, bedoeld in art. 7.29 van de wet, heeft betrekking op de volgende vakken

Nadere informatie

Programma Bachelor- en Masteropleiding Informatica 2009-2010

Programma Bachelor- en Masteropleiding Informatica 2009-2010 Programma Bachelor- en Masteropleiding Informatica 2009-2010 Curriculumcommissie Redactie: Jos Roerdink Laatst herzien: 26 maart 2009 Inhoudsopgave 1 Inleiding 1 2 Bacheloropleiding 1 3 Masteropleiding

Nadere informatie

Werkcollege Game Design, Game Theory.

Werkcollege Game Design, Game Theory. Inleiding: 5 min. -Waarschijnlijkheid: 1 min. -Game Theory en Spellen:1 min. -Rekenen aan Game Theory modellen:4 min. Totaal: 6 minuten. Practicum:6 minuten. Werkcollege Game Design, De Mechanismen. De

Nadere informatie

Computing machinery and Intelligence. A. M. Turing. Samengevat door: Matthijs Melissen

Computing machinery and Intelligence. A. M. Turing. Samengevat door: Matthijs Melissen Computing machinery and Intelligence A. M. Turing Samengevat door: Matthijs Melissen Ik stel voor om de vraag Kunnen machines denken? te behandelen door te kijken naar een zogenaamd imitatiespel. Hiervoor

Nadere informatie

Algoritmisch Denken: Dodo s Bit Parity

Algoritmisch Denken: Dodo s Bit Parity Algoritmisch Denken: Dodo s Opdrachtomschrijving: Jouw opdracht, als je deze accepteert, is om Mimi (een Dodo) te leren een bit parity fout te ontdekken en te herstellen. Leerdoelen: Ik kan een correct

Nadere informatie

Geest, brein en cognitie

Geest, brein en cognitie Geest, brein en cognitie Filosofie van de geest en Grondslagen van de cognitiewetenschap Fred Keijzer 1 Overzicht: Wat is filosofie en waarom is dit relevant voor cognitiewetenschap en kunstmatige intelligentie?

Nadere informatie

Informatica aan de Universiteit Antwerpen

Informatica aan de Universiteit Antwerpen Informatica aan de Universiteit Antwerpen Academische Bachelor en Master Waarom Informatica? Informatica heeft een enorme impact Informatica is een boeiende wetenschap Brede keuze uit tewerkstellingsmogelijkheden:

Nadere informatie

Master Wiskundige Ingenieurstechnieken

Master Wiskundige Ingenieurstechnieken Master Wiskundige Ingenieurstechnieken Meer informatie https://wms.cs.kuleuven.be/cs/studeren/masterwiskundige-ingenieurstechnieken Of via de facultaire webpagina s of webpagina van het departement computerwetenschappen

Nadere informatie

Belichaamde cognitie. Overzicht. Gesitueerd en belichaamd. 1. Belichaamde cognitie. Cognitie heeft een lichaam nodig. Het brein

Belichaamde cognitie. Overzicht. Gesitueerd en belichaamd. 1. Belichaamde cognitie. Cognitie heeft een lichaam nodig. Het brein Overzicht Belichaamde cognitie Gert Kootstra, Kunstmatige Intelligentie G.Kootstra@ai.rug.nl http://www.ai.rug.nl/~gert 1. Belichaamde cognitie: Een nieuwe stroming binnen de KI 2. Het simpele brein: Braitenberg

Nadere informatie

Open vragen. Naam:...

Open vragen. Naam:... Tentamen IAS. Vrijdag 29 juni 2012 om 13.30-16.30 uur, zaal: RUPPERT-40. 1 Naam:............................................................................................................. Collegekaart-nummer:...........................

Nadere informatie

Blue-Bot ONDERWIJSGIDS

Blue-Bot ONDERWIJSGIDS Blue-Bot ONDERWIJSGIDS Inspireren Introductie van de Blue-Bot De Blue-Bot helpt u programmeren, debuggen en simuleren van algoritmen voor het onderwijzen van computerprogrammering in uw leerplan. U kunt

Nadere informatie

Zien, doen én verbeelden

Zien, doen én verbeelden Zien, doen én verbeelden Amsterdam, juni 2018 Beste Judea Pearl, Net in de week dat ik jouw zeer interessante The Book of Why. The New Science of Cause and Effect las, verscheen er bij ons in de kranten

Nadere informatie

TIC TAC TERROR HET BOEK DAT NOOIT VAN JOU VERLIEST MET 3-OP-EEN-RIJ!

TIC TAC TERROR HET BOEK DAT NOOIT VAN JOU VERLIEST MET 3-OP-EEN-RIJ! TIC TAC TERROR HET BOEK DAT NOOIT VAN JOU VERLIEST MET 3-OP-EEN-RIJ! Oorspronkelijke titel: Tic Tac Tome; The Book That Will Beat You at Tic-Tac-Toe De oorspronkelijke Amerikaanse uitgave werd in 2011

Nadere informatie

Toets Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI)

Toets Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI) Toets Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI) 30 januari 2015 11:00-13:00 MC I II T Vooraf Mobiele telefoons en dergelijke dienen uitgeschakeld te zijn. Het eerste deel van het tentamen bestaat uit 10 multiple-choice

Nadere informatie

URBAN SCIENCE. Professor Nanda Piersma Michael Hogenboom

URBAN SCIENCE. Professor Nanda Piersma Michael Hogenboom URBAN SCIENCE Professor Nanda Piersma Michael Hogenboom Nanda Piersma Hogeschool van Amsterdam (HvA) Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) URBAN TECHNOLOGY SOLUTIONS FOR SUSTAINABLE, LIVEABLE AND CONNECTED

Nadere informatie

Keuzeverslag. Mijn keuze is [IT Management]

Keuzeverslag. Mijn keuze is [IT Management] Keuzeverslag Mijn keuze is [IT Management] Studentnaam : Onno van Gijssel Studentnummer : 500664958 Klas : IP110 Emailadres : onno.van.gijssel@hva.nl Datum : 01-11-2012 Inhoudsopgave Inhoudsopgave... 1

Nadere informatie

Artificial Intelligence

Artificial Intelligence Artificial Intelligence Scriptie Dennis Haverhals Student nummer: 1589419 Opleiding: Technische Informatica Datum: 17 maart 2015 Plaats: Utrecht Bedrijfsbegeleider: Frank Bovenkerk Docentbegeleider en

Nadere informatie