Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel

Allikas: Lambda
Mine navigeerimisribale Mine otsikasti
PriitJ (arutelu | kaastöö)
PriitJ (arutelu | kaastöö)
Resümee puudub
 
(ei näidata sama kasutaja 127 vahepealset redaktsiooni)
1. rida: 1. rida:
Kood: '''ITI0210'''
Kood: '''ITI0210'''
'''Vaatad praegu vana lehte - 2021 sügisest on aine ainult Moodles.'''


[http://ois.ttu.ee/aine/ITI0210 ÕIS ainekaart]
[http://ois.ttu.ee/aine/ITI0210 ÕIS ainekaart]
5. rida: 8. rida:
Kursust loetakse Tallinna Tehnikaülikooli informaatika üliõpilastele.
Kursust loetakse Tallinna Tehnikaülikooli informaatika üliõpilastele.


== Toimumiskoht ja aeg (2019) ==
<!--
== Toimumiskoht ja aeg (2021) ==
 
* loeng teisipäev, 12.00 <strike>U06A-229</strike> distantsõpe - [https://echo360.org.uk/section/7cd7af19-f206-4a04-878e-3cff9918ade5/public otseülekanne videos] jätkub
* 11 mai loeng toimub MS Teamsis reaalajas IAIB töörühmas - magistrandid palun liituge [https://moodle.taltech.ee/mod/forum/discuss.php?d=98606 võtmega sellelt lingilt].
* harjutus IAIB reede, 10.00 MS Teams
* harjutus IABM, IAPM reede, 12.00 MS Teams


* loeng neljapäev, 12.00 ICT-A2
Teamsi harjutustundidest saab osa võtta TalTechi Uni-ID kontoga.
* harjutus neljapäev '''15.40''' ICT-122


19. septembril ja 3. oktoobril loengut ja harjutust ei toimu.
Loengute otseülekanded ja salvestused [https://echo360.org.uk/section/7cd7af19-f206-4a04-878e-3cff9918ade5/public vaadatavad Echo360-s] või [https://moodle.taltech.ee/course/view.php?id=30646 moodles].


õppejõud: Priit Järv
õppejõud: Priit Järv
18. rida: 26. rida:
== Juhend ==
== Juhend ==


[[Iti0210juhend2019|Mida peab teadma ja tegema]].
[[Iti0210juhend2021|LOE SEDA]]. Kuidas aine edukalt ära teha.


Alates 2. nädalast eeldame, et iga üliõpilane on juhendiga tutvunud.
Alates 2. nädalast eeldame, et iga üliõpilane on juhendiga tutvunud.


-->
== Õpikud ==
== Õpikud ==


Põhiõpik:
Põhiõpik:


[''AIMA''] Russell, S.J and Norvig, P. Artificial intelligence: a modern approach, third edition, Prentice Hall. 2009. Olemas ülikooli raamatukogus.
[''AIMA''] Russell, S.J and Norvig, P. Artificial intelligence: a modern approach, third edition, Prentice Hall. 2009. [https://www.ester.ee/record=b2881231*est Olemas ülikooli raamatukogus].
<!--http://aima.cs.berkeley.edu/-->
<!--http://aima.cs.berkeley.edu/-->


Alternatiivid:
Alternatiiv:


[''TI''] M. Koit, T. Roosmaa. Tehisintellekt. Tartu, TÜ Kirjastus, 2011.
[''ARTINT''] Poole, D.L and Mackworth, A. K. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents,  2nd Edition. Cambridge University Press, 2017. https://artint.info/2e/html/ArtInt2e.html
http://dspace.ut.ee/handle/10062/28296


[''ARTINT''] Poole, D.L and Mackworth, A. K. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, 2nd Edition. Cambridge University Press, 2017. https://artint.info/2e/html/ArtInt2e.html
Kui näed wikis viidet nagu "[''AIMA''] 3.2", siis see tähistab õpikupeatükki või lõiku, mis tuleks läbi lugeda.


== Loengute kava ==
== Loengute kava ==
40. rida: 48. rida:
# [[Iti0210w1|Sissejuhatus]]
# [[Iti0210w1|Sissejuhatus]]
# [[Iti0210w2|Otsing (tee leidmine eesmärgini)]]
# [[Iti0210w2|Otsing (tee leidmine eesmärgini)]]
# [[Iti0210w23|Videoloengud otsingualgoritmidest]]
# [[Iti0210w3|Otsinguruum ja -strateegiad]]
<!--# [[Iti0210w3|Heuristiline otsing]]
# [[Iti0210w45|Lokaalne otsing ja metaheuristikud]]
--># [[Iti0210w4|Heuristiline otsing]]
<!--# [[Iti0210w4|Otsinguruum ja -strateegiad]]-->
# [[Iti0210w5|Lokaalne otsing]]
# [[Iti0210w6|Otsing mängupuul]]
# [[Iti0210w6|Otsing mängupuul]]
<!--# [[Iti0210w62|Kitsendustega ülesanded]]-->
# [[Iti0210w7|Loogika. Lausearvutus. Järeldumine]]
# [[Iti0210w7|Loogika. Lausearvutus. Järeldumine (7-8 nädal)]]
# [[Iti0210w72|Tõestusalgoritmid]]
# [[Iti0210w8|Predikaatloogika]]
# [[Iti0210w8|Predikaatloogika]]
# [[Iti0210w9|Määramatus ja tõenäosus]]
# [[Iti0210w9|Määramatus ja tõenäosus]]
<!--# [[Iti0210w92|"Naiivne" Bayes]]-->
# [[Iti0210w10|Tõenäosusmudelid]]
# [[Iti0210w10|Tõenäosusmudelid]]
# [[Iti0210w11|Masinõpe. Klassifitseerimine otsustuspuuga]]
# [[Iti0210w101|Arvutusmeetodid tõenäosusmudelitel: HMM]]
# [[Iti0210w12|Närvivõrgud]]
# [[Iti0210w121|Närvivõrgud II]]
# [[Iti0210w13|Stiimulõpe]]
# [[Iti0210w13|Stiimulõpe]]
<!--# [[Iti0210w141|Lineaarsed mudelid]]
# [[Iti0210w15|Erinevad masinõppe mudelid]]
# [[Iti0210w12|Närvivõrgud]]
# [[Iti0210w14|Tehisintellekti eetika]]
-->


== Harjutused ==
== Harjutused ==


Harjutusülesannete tutvustamises ja näidetes kasutatakse [https://www.python.org/ Python 3]-e. Harjutusülesandeid võib lahendada endale sobivaimas keeles.
Kodutööde tutvustamises ja näidetes kasutatakse [https://www.python.org/ Python 3]-e. Kodutöid võib lahendada endale sobivaimas keeles.


Ülesanded esitatakse [https://ained.ttu.ee/course/view.php?id=243 moodles]; vt. ka [[Iti0210juhend2019|juhendit]]
'''Kodutööd'''.
 
# [[Iti0210lab23|Tee leidmine otsinguga (2-3 nädal)]]
<!--# [[Iti0210lab1|Intelligentne agent]]-->
# [[Iti0210lab42|Lokaalne otsing]]
# [[Iti0210lab63|Otsing mängupuul]]
# [[Iti0210lab74|Resolutsioonimeetod]]
# [[Iti0210lab82|Teadmuse esitus predikaatloogikas]]
<!--# [[Iti0210lab91|"Naiivne" Bayesi mudel]]
# [[Iti0210lab113|Informatsioon treeningandmetes]]
# [[Iti0210lab142|Stiimulõpe]]
# [[Iti0210lab1|Intelligentne agent]]
# [[Iti0210lab2|Esimene katsetus otsinguga]]
# [[Iti0210lab2|Esimene katsetus otsinguga]]
# [[Iti0210lab3|Heuristiline otsing]]
# [[Iti0210lab3|Heuristiline otsing]]
<!--# [[Iti0210lab4|Otsingu katsetus <code>aima-python</code> paketiga]]
# [[Iti0210lab4|Otsingu katsetus <code>aima-python</code> paketiga]]
# [https://courses.cs.ttu.ee/pages/ITI0120lab5 Lokaalne otsing]-->
# [https://courses.cs.ttu.ee/pages/ITI0120lab5 Lokaalne otsing]
# [[Iti0210lab42|Lokaalne otsing]]
# [[Iti0210lab62|Otsing mängupuul]]
# [[Iti0210lab63|Otsing mängupuul]]
<!--# [[Iti0210lab62|Otsing mängupuul]]
# [[Iti0210lab6|Alpha-beta otsing]]
# [[Iti0210lab6|Alpha-beta otsing]]
# [[Iti0210lab7|Lausearvutuse solver ja teadmusbaas]]-->
# [[Iti0210lab7|Lausearvutuse solver ja teadmusbaas]]
# [[Iti0210lab72|Resolutsioonimeetod]]
# [[Iti0210lab8|Teadmusbaas Prologis]]
# [[Iti0210lab8|Teadmusbaas Prologis]]
# [[Iti0210lab91|"Naiivne" Bayesi mudel]]
# [[Iti0210lab10|Peidetud Markovi mudel]]
<!--# [[Iti0210lab10|Peidetud Markovi mudel]]
# [[Iti0210lab15|Lineaarsed mudelid]]
# [[Iti0210lab15|Lineaarsed mudelid]]
# [[Iti0210lab112|Klassifitseerimine masinõppega]]
# [[Iti0210lab112|Klassifitseerimine masinõppega]]
# [[Iti0210lab11|Otsustuspuu]]
# [[Iti0210lab11|Otsustuspuu]]
-->
# [[Iti0210lab12|Närvivõrk]]
# [[Iti0210lab12|Närvivõrk]]
# [[Iti0210lab142|Stiimulõpe]]
<!--
Tagasiside [[Iti0210feedback2019|esimese ülesande kohta]] - vaata seda siis, kui ei ole senini veel ühtegi ülesannet esitanud, et tüüpvigu vältida.
-->
-->


== Eksam ==
'''Täiendavad harjutused''' pliiatsi ja paberiga lahendamiseks. Nende tulemusi ei kontrollita
 
Aine läbimiseks on vaja saada kodutööde ja eksami peale kokku min. 50 punkti, "5" saamiseks 90 punkti. Rohkem infot [[Iti0210juhend2019| juhendis]]


Ajad (ära unusta ÕIS-is registreerida):
# [[Iti0210lab42ex|Lokaalne otsing]]
 
# [[Iti0210ex6|Minimax puu]]
* N 2. jaanuar 2020, 12.00-14.00 ICT-A2
# [[Iti0210ex7|Loogika ja järeldamine]]
* N 9. jaanuar 2020, 12.00-14.00 ICT-A2
# [[Iti0210ex72|Konjunktiivne normaalkuju (CNF)]]
* N 16. jaanuar 2020, 12.00-14.00 ICT-A2
# [[Iti0210ex9|Tinglik tõenäosus]]
# [[Iti0210ex91|Bayesi valem]]
# [[Iti0210ex12|Tehisneuron]]
# [[Iti0210ex13|Lineaarne regressioon]]


<!--
<!--
Eksamieeldus ja [[Iti0210res2019s|tulemused]] (x. detsembri seisuga).
== Eksam ==
-->


=== Ettevalmistus ===
=== Ettevalmistus ===


Sarnase sisu ja keerukusega eksamite näited: [http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/cs540/handouts/f17fs.pdf 1], [http://pages.cs.wisc.edu/~shavlik/cs540.html#previous-exams 2], [http://dijkstra.cs.ttu.ee/~juhan/iti8560/exam_2013_sample.pdf 3].
[[Kordamisküsimused]]


Teemad kattuvad meie kursusega osaliselt (s.t. vaata näiteid pigem formaadi kui sisuga tutvumiseks).
Mõned kirjalike eksamite näited teistelt tehisintellekti ainetelt: [http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/cs540/handouts/f17fs.pdf 1], [http://pages.cs.wisc.edu/~shavlik/cs540.html#previous-exams 2], [http://dijkstra.cs.ttu.ee/~juhan/iti8560/exam_2013_sample.pdf 3]. Neid võib vaadata, et saada ettekujutust, milliseid teadmisi sarnaseid kursuseid lõpetavatelt üliõpilastelt oodatakse.
 
-->
Eksam on ilma materjalideta, aga võid kaasa võtta ühe A4 lehe märkmetega. Kestus 2 tundi.
[[Category:Iti0210]]
 
[[Kordamisküsimused]]

Viimane redaktsioon: 7. detsember 2021, kell 13:49

Kood: ITI0210

Vaatad praegu vana lehte - 2021 sügisest on aine ainult Moodles.


ÕIS ainekaart

Kursust loetakse Tallinna Tehnikaülikooli informaatika üliõpilastele.

Õpikud

Põhiõpik:

[AIMA] Russell, S.J and Norvig, P. Artificial intelligence: a modern approach, third edition, Prentice Hall. 2009. Olemas ülikooli raamatukogus.

Alternatiiv:

[ARTINT] Poole, D.L and Mackworth, A. K. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, 2nd Edition. Cambridge University Press, 2017. https://artint.info/2e/html/ArtInt2e.html

Kui näed wikis viidet nagu "[AIMA] 3.2", siis see tähistab õpikupeatükki või lõiku, mis tuleks läbi lugeda.

Loengute kava

  1. Sissejuhatus
  2. Otsing (tee leidmine eesmärgini)
  3. Otsinguruum ja -strateegiad
  4. Lokaalne otsing ja metaheuristikud
  5. Otsing mängupuul
  6. Loogika. Lausearvutus. Järeldumine
  7. Tõestusalgoritmid
  8. Predikaatloogika
  9. Määramatus ja tõenäosus
  10. Tõenäosusmudelid
  11. Arvutusmeetodid tõenäosusmudelitel: HMM
  12. Närvivõrgud
  13. Närvivõrgud II
  14. Stiimulõpe
  15. Erinevad masinõppe mudelid

Harjutused

Kodutööde tutvustamises ja näidetes kasutatakse Python 3-e. Kodutöid võib lahendada endale sobivaimas keeles.

Kodutööd.

  1. Tee leidmine otsinguga (2-3 nädal)
  2. Lokaalne otsing
  3. Otsing mängupuul
  4. Resolutsioonimeetod
  5. Teadmuse esitus predikaatloogikas

Täiendavad harjutused pliiatsi ja paberiga lahendamiseks. Nende tulemusi ei kontrollita

  1. Lokaalne otsing
  2. Minimax puu
  3. Loogika ja järeldamine
  4. Konjunktiivne normaalkuju (CNF)
  5. Tinglik tõenäosus
  6. Bayesi valem
  7. Tehisneuron
  8. Lineaarne regressioon