Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel

Allikas: Lambda
Mine navigeerimisribale Mine otsikasti
PriitJ (arutelu | kaastöö)
PriitJ (arutelu | kaastöö)
85. rida: 85. rida:


[[Eksamieelduse täitmine]] (vt siit nimekirjast, kas pääsed eksamile '''2. kontrolltöö hinded lisatud''').
[[Eksamieelduse täitmine]] (vt siit nimekirjast, kas pääsed eksamile '''2. kontrolltöö hinded lisatud''').
Tulemused (max 70):
<pre>
180685TAF    47
154916IAPB  17
155194IAPB  52
155419IAPB  39
155389IAPB  69
155243IAPB  70
172779IAPB  50
180991TAF    67
155376IAPB  64
155406IAPB  63
155245IAPB  56
155408IAPB  67
155047IAPB  35
155738IAPB  32
155252IAPB  26
</pre>


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

Redaktsioon: 25. mai 2018, kell 12:15

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


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)


Eksam

ÕIS-is registreerimine nendele aegadele avatud:

  • 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

Eksamieelduse täitmine (vt siit nimekirjast, kas pääsed eksamile 2. kontrolltöö hinded lisatud).

Tulemused (max 70):

180685TAF    47
154916IAPB   17
155194IAPB   52
155419IAPB   39
155389IAPB   69
155243IAPB   70
172779IAPB   50
180991TAF    67
155376IAPB   64
155406IAPB   63
155245IAPB   56
155408IAPB   67
155047IAPB   35
155738IAPB   32
155252IAPB   26

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