Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel
| 114. rida: | 114. rida: | ||
Aine läbimiseks on vaja saada kodutööde ja eksami peale kokku min. 50 punkti, "5" saamiseks 90 punkti. Rohkem infot [[Iti0210juhend2019| juhendis]] | 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): | |||
* K 20. mai 2020, 10.00-11.00 (moodle quiz, piiramatult kohti) | * K 20. mai 2020, 10.00-11.00 (moodle quiz, piiramatult kohti) | ||
| 127. rida: | 127. rida: | ||
[[Iti0210res2020|Eksamieeldused täidetud]] (18. mai seisuga). | [[Iti0210res2020|Eksamieeldused täidetud]] (18. mai seisuga). | ||
--> | |||
=== Ettevalmistus === | === Ettevalmistus === | ||
Redaktsioon: 14. juuni 2020, kell 13:16
Kood: ITI0210
Kursust loetakse Tallinna Tehnikaülikooli informaatika üliõpilastele.
Toimumiskoht ja aeg (2020)
loeng kolmapäev, 10.00 U04-103harjutus kolmapäev, 12.00 ICT-121,122
Alates 18. märtsist distantsõpe
Õppematerjalid ja uued ülesanded lisanduvad tavaliselt igal kolmapäeval. Selle kohta tuleb ained.ttu.ee kaudu ka teade.
õppejõud: Priit Järv
kontakt: priit.jarv1 at ttu.ee
Juhend
Alates 2. nädalast eeldame, et iga üliõpilane on juhendiga tutvunud.
Õpikud
Põhiõpik:
[AIMA] Russell, S.J and Norvig, P. Artificial intelligence: a modern approach, third edition, Prentice Hall. 2009. Olemas ülikooli raamatukogus.
Alternatiivid:
[TI] M. Koit, T. Roosmaa. Tehisintellekt. Tartu, TÜ Kirjastus, 2011. 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
Loengute kava
- Sissejuhatus
- Otsing (tee leidmine eesmärgini)
- Heuristiline otsing
- Otsinguruum ja -strateegiad. Lokaalne otsing
- Lokaalne otsing ja metaheuristikud (loengut ei toimu, vaata materjale iseseisvalt)
- Otsing mängupuul
- Loogika. Lausearvutus. Järeldumine (7-8 nädal)
- Predikaatloogika
- Määramatus ja tõenäosus
- Tõenäosusmudelid
- Arvutusmeetodid tõenäosusmudelitel
- Masinõpe. Klassifitseerimine otsustuspuuga
- Stiimulõpe
- Lineaarsed mudelid
- Närvivõrgud
Harjutused
Harjutusülesannete tutvustamises ja näidetes kasutatakse Python 3-e. Harjutusülesandeid võib lahendada endale sobivaimas keeles.
Ülesanded esitatakse moodles, kood pane https://gitlab.cs.ttu.ee (tee üks projekt kus hoiad kõiki kodutöid ja lisa õppejõud "Reporter" õigustega). vt. ka juhendit
- Tee leidmine otsinguga (2-3 nädal)
- Lokaalne otsing
- Otsing mängupuul
- Resolutsioonimeetod
- Teadmusbaas Prologis
- "Naiivne" Bayesi mudel
- Informatsioon treeningandmetes
- Stiimulõpe
Täiendavad harjutused pliiatsi ja paberiga lahendamiseks. Nende tulemusi ei kontrollita
- Heuristiline otsing Rumeenia linnade vahel - A* ja greedy
- Lokaalne otsing
- Minimax puu
- Loogika ja järeldamine
- Konjunktiivne normaalkuju (CNF)
- Tinglik tõenäosus
- Bayesi valem
- Bayesi võrk
- Otsustuspuu
- Lineaarne regressioon
- Tehisneuron
Eksam
Aine läbimiseks on vaja saada kodutööde ja eksami peale kokku min. 50 punkti, "5" saamiseks 90 punkti. Rohkem infot juhendis
Ettevalmistus
Mõned kirjalike eksamite näited teistelt tehisintellekti ainetelt: 1, 2, 3. Neid võib vaadata, et saada ettekujutust, milliseid teadmisi sarnaseid kursuseid lõpetavatelt üliõpilastelt oodatakse. 2020 kevadel tuleb eksami formaat erinev.