Overview of Assessment Task 1:AI Technique Demos

Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit


Overview of Assessment Task 1: AI Technique Demos

Assessment Task 1: AI Technique Demos

Intent:

Assess students'ability to articulate their understanding of applying artificial intelligence techniques to solve practical problems based on existing libraries

Objective(s):

This assessment task addresses the following subject learning objectives(SLOs):1 and 3

This assessment task contributes to the development of the following Course Intended Learning

Outcomes(CILOs):D.1  and  E.1

This is an individual task!

Weight:

40%

Task:

Students need to work individually to develop a set of EIGHTAl technique demos based on the

examples provided in Labs 2-9 to demonstrate their understanding of the selected Al techniques and their applications to solve simple problems.

Links between demos and Labs:

Demo 1←    Lab2,Demo     2←Lab3,Demo     3<    Lab4,Demo    4<   Lab5,Demo         5<Lab6,Demo

6       Lab7,Demo    7←Lab8,Demo    8     Lab9

What needs to be done for each demo?

For each Demo,a student needs to do the following sub-tasks:

1.Select one favorite Al technique from the examples provided in each lab,e.g.,in Lab 1,there are five Al techniques (BFS,DFS,UCS,GBFS and A*)to choose from.

2.Create a complete solution notebook using the chosen Al technique to  solve  one  of  the  problems presented  in  lab  tasks.


3.Add your notebook link at the beginning of your notebook .

4.Add annotations to code segments.In  particularly,explain  how  the  chosen Al technique works  in the context of solving this problem in a markdown/text cell above the code cell that envokes the Al   technique.

5.Run the notebook to create the designated outputs of code segments.Once it is perfectly done, print it out as a pdf file.

6.Develop a short presentation video based on the notebook to explain how the chosen Al technique works in the context of solving the target problem and how it is applied to solve the target problem.

·It  should  include  brief  explanation  of  the  problem(including  all  the  elements)with  focus  on  how the problem is represented for being passed to the algorithm.

·How  the  algorithm  takes  the  problem

·What are the key parameters used in running the algorithm and how the algorithm works in the context of soving this problem

·The key steps of applying this algorithm to solve this problem

·The  final  solution  and  evaluation  results  if  applicable.

Requirements of the video:presenter needs to  be  in the video frames,resolution  is adequate to  read the details shown(e.g.,the content in your notebook)and voice is clear enough for a marker to

understand what the presenter is talking about.

Suggested steps to create the video presentations:

·Complete  the  notebooks  in  LabX(X=1,2,…,8)to  make  sure  you  fully  understand  the  Al techniques and how they are used to solve a simple problem in this lab.

·Identify your favourite Al technique  among the techniques  covered  in  labX.It  is  strongly recommended to present Al techniques that have not be presented by your tutor.

·Develop a few  ppt  slides with your transcript for the video(not  required,just  use  your  notebook  as reference)

·Create the video  using  your  favourite video  making  tool  (e.g.,Team  or  Zoom).MS  Power  point provides  video  functions(not   applicable).

Deliverables of each Demo:

·A printout of your working solution notebook of applying each chosen Al technique to solve the target problem in pdf.

·A video file  (.mp4  or  .mov)of  your  Al  technique  demo  presentation.

Length of each demo video:

Video length is 4 minutes.Exceeding this limit willhave a penalty as listed below:

exceeding minutes

mark

deduction

up to 60 seconds

0.67

up to 120 seconds

1.33

up to 180 seconds

2

Submission requirements:

·Submit the notebook in pdf and video file to the designated dubmission folder,emtitled AT1- DemoX,where    X=1,…,8.

Mark allocation:

The 40%weight of AT1 will be shared among the Eight  demos. This means that each demo is worth

8/40 = 5 marks.

How to determine the final mark for each Demo?

(i).The marker marks the video based on the rubric to generate a mark R out of 5. (ii).Determine the penalty of exceeding the video length limit if applicable

(iii).Determine the late submission penalty if applicable

(iv)Determine   the    final    mark(R-Ptime)×(1-Plate)where   Ptime   is   the    penalty    from(ii)and Plate is  penalty from(iii).

For example,one submission is a video of 5 minutes,exceeded_time=60 s,late by 0.99 day(as

recorded by Canvas)and the marker gives 4.5 for the video,the final mark for this submission will be (R-Ptime)×(1-Plate)=(4.5-0.67)*(1-0.05*0.99)=3.83*0.9505=3.64                              marks.

Suggested coverage of annotation of code segments:

1.Explanation of what each code segment does.

2.Description of function /class method used,including the inputs and output(from Return)in known.If it is a function/method from a library,mention the library as well

3.Specail explanation of how the chosen Al techniques works with the information from the given  problem in a markdown cell above the code cell that evokes the Al technique,including the inputs  (linking with the given problem),initialization,looping and one iteration in the loop,and final result.

Suggested key points in video presentation

1.What algorithm are you presenting?

2.Explain the problem,including all the components and implementation

3.Explain the process of applying the chosen Al techniques to solve the target problem based on the notebook.Pay attention to how the chosen Al technique works in the context of solving the target

problem by articulating the special explanation of how the chosen Al techniques works with the information from the given problem in the notebook.

--Take Demo 1 as an example,the process should include the inputs passed to the Al technique    function from the given problem,initialization with inputs,what loop is used and the actions in each iteration step,such as queue actions for the frontier,tests,actions for the explored set,termination condition,and the final result/solution.

--Take Demo 3 as another example,the process should include the dataset used,preprosessing if needed,exploratory analysis of the detaset,training and test dataset split,model training(with

explanation of mechanism of how the Al technique works using the training dataset),model testing and evaluation,model saving if applicable and model inference.


2025-09-08

Introduction to Artificial Intelligence