Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel

Allikas: Lambda
Mine navigeerimisribale Mine otsikasti
PriitJ (arutelu | kaastöö)
PriitJ (arutelu | kaastöö)
69. rida: 69. rida:
16. nädal harjutustunnis (loeng toimub tavalisel kujul)
16. nädal harjutustunnis (loeng toimub tavalisel kujul)


[[Eksamieelduse täitmine]] (vt siit nimekirjast, kas pääsed eksamile või on vaja teha kontrolltöö).
[[Eksamieelduse täitmine]] (vt siit nimekirjast, kas pääsed eksamile või on vaja teha kontrolltöö. '''1. kontrolltöö hinded lisatud''').


== Eksam ==
== Eksam ==

Redaktsioon: 10. mai 2018, kell 12:54

Kood: ITI0210/ITI0055

Kursust loetakse Tallinna Tehnikaülikooli informaatika üliõpilastele.

Toimumiskoht ja aeg (2018)

  • loeng neljapäev, 12.00 U06A-201
  • harjutus neljapäev 14.00 ICT-121, ICT-122

10. mai (15. nädal) harjutustund jääb ära

õppejõud: Priit Järv, Aleksei Netšunajev

kontakt: priit.jarv1 at ttu.ee

Juhend

Mida peab teadma ja tegema.

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

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

Loengute kava

  1. Sissejuhatus
  2. Otsing (tee leidmine eesmärgini)
  3. Heuristiline otsing
  4. Otsinguruum ja -strateegiad
  5. Lokaalne otsing
  6. Otsing mängupuul
  7. Loogika. Lausearvutus. Järeldumine
  8. Predikaatloogika
  9. Määramatus ja tõenäosus
  10. Tõenäosusmudelid
  11. Masinõpe. Klassifitseerimine otsustuspuuga
  12. Närvivõrgud
  13. Tagasisidega õppimine
  14. Tehisintellekti eetika

Harjutused

Harjutusülesannetes kasutame Python 3 / Anaconda platvormi. Arvutiklassides on see juba installitud.

  1. Intelligentne agent
  2. Esimene katsetus otsinguga
  3. Heuristiline otsing
  4. Otsingu katsetus aima-python paketiga
  5. Lokaalne otsing
  6. Minimax ja alpha-beta
  7. Lausearvutuse solver ja teadmusbaas
  8. Teadmusbaas Prologis
  9. "Naiivne" Bayesi mudel
  10. Peidetud Markovi mudel
  11. Otsustuspuu
  12. Närvivõrk (MLP)

Kontrolltööd

Kontrolltööde ajad:

15. nädal loengu ajal (sama nädala harjutustund JÄÄB ÄRA)

16. nädal harjutustunnis (loeng toimub tavalisel kujul)

Eksamieelduse täitmine (vt siit nimekirjast, kas pääsed eksamile või on vaja teha kontrolltöö. 1. kontrolltöö hinded lisatud).

Eksam

  • 24. mai kell 11.00 U06A-201
  • 31. mai kell 11.00 U06A-201

Ülejäänud ajad, täpsustamisel: 4. juuni ja vahemikus 13.-15. juuni.

Nendel, kes kevadsemestril lõpetada soovivad, tuleb teha eksam hiljemalt 4. juunil

Ettevalmistus

Sarnase sisu ja keerukusega eksamite näited: 1, 2, 3.

Teemad kattuvad meie kursusega osaliselt.

Eksam on ilma materjalideta, aga võid kaasa võtta ühe A4 lehe märkmetega. Kestus 2 tundi.

Kordamisküsimused