Intelligentsed süsteemid

Kood: IFI6057

Kursust loetakse Tallinna Ülikooli informaatika üliõpilastele.

Toimumiskoht ja aeg (2016)

• harjutus esmaspäev 12.15 T-302 (1. rühm)
• harjutus teisipäev 12.15 M-543 (2. rühm)
• loeng teisipäev, 12.15 A-543

õppejõud: Priit Järv

Juhend

TODO

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 plaan

1. Nädal

Õppetöö korraldusest.

Mis on tehisintellekt. Võib ise juurde lugeda AIMA chapter 1 või TI 1 - 3.

Kuidas lahendada ülesandeid, mis nõuavad "mõtlemist".

Intelligentne agent. Lühendatud slaidid PDF (originaal siin); AIMA chapter 2.

2. Nädal

Hulgateooria kordamine.

Algoritmide ja ülesannete keerukus: PDF. Näide ülesande redutseerimisest polünomiaalses ajas: CircuitSAT->3SAT

Ülesannete lahendamine otsinguga. Lühendatud slaidid PDF; AIMA chapter 3.1-3.4, TI 14-15.

Lisaks võib vaadata videoloenguid: olekuruum, BFS ja DFS

Harjutustund: Pythoni minikursus (klassid, andmestruktuurid, ...) ~30 min

3. Nädal

Heuristiline otsing. AIMA chapter 3.5, TI 17 (eeldab ka 16 lugemist).

Hinnangufunktsioon, heuristiline funktsioon. Ahne otsing.

A*; selle optimaalsus ja täielikkus. Introduction to A* (mängu-AI / Python)

Loenguslaidid: PDF

4. Nädal

Harjutustund: 1. kodutöö esitamise tähtaeg (23. september)

5. Nädal

Lokaalne otsing. Lühendatud slaidid: PDF; AIMA chapter 4.1 (katab ka mõned metaheuristikud).

Metaheuristikute loomaaed.

Metaheuristiku näide: ILS. Lühendatud slaidid PDF (T. Stützle originaalid).

2. kodutöö tutvustus (loengus).

6. Nädal

Otsing mängupuul: minimax ja alpha-beta. Loenguslaidid: PDF; AIMA chapter 5.1-5.3, TI 19.

Praktikas: MTD(f) (ja NegaScout)

Harjutustund: ILS lisaloeng, eeldusel et aega on.

7. Nädal

Kitsendustega ülesanded. Loenguslaidid: PDF; AIMA chapter 6.1 ja 6.3, TI 26.

Solverid: CPLEX, or-tools.

Kitsendusülesande lahendamine solveriga: ülesanne --> mudel AMPL keeles.

Loogika. Lausearvutus. Järeldumine.

8. Nädal

(27. oktoober)

2. kodutöö esitamise tähtaeg

(28. oktoober)

Järeldumise näide lausearvutuses (solver http://logictools.org).

Predikaatarvutus (first order logic).

Kollimaailm (wumpus world).

Loengu materjal õpikutes: AIMA 7.1-7.4, 8.1-8.3; TI 10, 24

Loenguslaidid: PDF

9. Nädal

Harjutustund: Teadmusbaasiga agent kollimaailmas (Prolog).

10. Nädal

Loogika vs tõenäosus.

Ühisjaotus ja tingimuslik tõenäosus loogikamuutujatest koosnevas maailmas.

Ühisjaotusel põhinev tõenäosuslik järelduste tegemine.

Loengu materjal õpikus: AIMA 13.1-13.3

Loenguslaidid: PDF

11. Nädal

Bayesi võrk. Gibbs sampling. AIMA 13.4, 14.1, 14.5

Loenguslaidid: PDF

12. Nädal

Masinõppimine. Otsustuspuu. AIMA 18.1-18.3; TI 35

Loenguslaidid: PDF

13. Nädal

Perceptron. Närvivõrgud. AIMA 18.6.3-18.7.4

Lineaarne klassifitseerija Pythonis.

Loenguslaidid: PDF

14. Nädal

Hüvitusega õppimine. Q-Learning. AIMA 21.2-21.3

A Painless Q-Learning Tutorial

Q-Learning/SARSA

Reinforcement Learning: Example and Tutorial

Kategoriseerimata

Tehisintellekti eetika. Eksistentsiaalne risk.

Eksam

Kordamisküsimused.

Sarnase raskusastmega eksamite näited. Kaetud teemad kattuvad meie kursusega osaliselt.