Adaptieve systemen zijn systemen die zichzelf aanpassen door de interactie met een omgeving. In deze cursus komen verschillende soorten adaptieve systemen naar voren en bekijken we de dynamische aspecten van deze systemen. Ten eerste bekijken we gesitueerde agenten zoals robots en bestuderen we hoe we deze agenten kunnen controleren op basis van zijn sensor gegevens om een doel te bewerkstelligen. We zullen ook bestuderen hoe deze agenten zelf hun gedrag kunnen leren van hun ervaringen. Ten tweede bestuderen we systemen die bestaan uit meerdere interactieve componenten. Zulke systemen zijn heel nuttig voor het beschrijven en simuleren van biologische en fysische processen zoals de genetische evolutie, bosbranden, en magnetisme. Verder bekijken we multi-agent systemen welke kunnen bestaan uit meerdere lerende agenten welke coöperatieve of competitieve doelen hebben. Tenslotte bestuderen we systemen welke kennis kunnen leren uit een hoeveelheid data met leervoorbeelden. Dit soort machine learning algoritmen kunnen gebruikt worden voor data mining en scientific discovery doeleinden.