Intelligentsed süsteemid

Kood: IFI6057

Kursust loetakse Tallinna Ülikooli informaatika üliõpilastele.

Toimumiskoht ja aeg (2017)

• loeng kolmapäev, 10.15 M-134
• harjutus kolmapäev 12.15 T-302 (tarkvaraarenduse rühm)
• harjutus kolmapäev 14.15 T-302 (digitaalse meedia rühm)

õppejõud: Priit Järv

kontakt: priit at whitedb.org

Juhend

Üliõpilase meelespea.

Õpikud

AIMA Russell, S.J and Norvig, P. Artificial intelligence: a modern approach, third edition, Prentice Hall. 2009. http://aima.cs.berkeley.edu/

TI M. Koit, T. Roosmaa. Tehisintellekt. Tartu, TÜ Kirjastus, 2011. http://dspace.ut.ee/handle/10062/28296

Koduülesanded

2017 sügissemestril on üks hindeline kodune töö, mis tehakse individuaalselt ning eeldab iseseisvalt õpiku või koduses töös kasutatavate vahendite abimaterjalide uurimist. Töö esitatakse e-mailiga õppejõule.

Koduülesanne - tähtaeg 27. november.

Täiendavad kodutööd (ei anna lisapunkte):

1. Python 3 tutorialid http://askpython.com - soovitav teha semestri alguses
2. Kolmanda nädala harjutustunni sudoku ülesanne - kodus lõpetada
3. optimaalne tegevuste järjekord tolmuimejamaailmas - kodus lõpetada

Loengute plaan

1. Sissejuhatus
2. Keerukus. Otsing olekuruumis
3. Puuotsingu algoritm
4. Heuristiline otsing
5. Lokaalne otsing
6. Metaheuristikud
7. Otsing mängupuul
8. Loogika. Lausearvutus. Järeldumine
9. Loogika vs tõenäosus. Bayesi teoreem. Ühisjaotus
10. Masinõpe. Klassifitseerimine. Naiivne Bayes
11. Närvivõrgud
12. Tagasisidega õppimine
13. Tehisintellekti eetika

Hindamine ja eksamieeldus

Positiivse hinde ("E") saamiseks on tarvis koguda 50 punkti. Maksimaalse hinde ("A") saamiseks on vaja 90 punkti.

Punkte annavad:

• eksam kuni 70p
• kodutöö kuni 15p
• tegevus harjutustunnis kuni 25p

2017. a. sügissemestril eksamile pääsemiseks eraldi tingimusi ei ole. Kõik ainele registreerunud üliõpilased on lubatud otse eksamile.