Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel
| 102. rida: | 102. rida: | ||
* E 3. juuni 2019, 14-00-16.00 U06A-229 | * E 3. juuni 2019, 14-00-16.00 U06A-229 | ||
Eksamieeldus ja [[Iti0210res2019k|tulemused]]. | Eksamieeldus ja [[Iti0210res2019k|tulemused]] (20. mai seisuga). | ||
<!-- | <!-- | ||
* T 22. jaanuar 2019, 11.00-13.00 U06-201 | * T 22. jaanuar 2019, 11.00-13.00 U06-201 | ||
Redaktsioon: 20. mai 2019, kell 11:14
Kood: ITI0210/ITI0055
Kursust loetakse Tallinna Tehnikaülikooli informaatika üliõpilastele.
Toimumiskoht ja aeg (2019)
- loeng neljapäev, 12.00 U06A-201
- harjutus neljapäev 14.00 ICT-121, ICT-122 (IAPB)
- harjutus neljapäev 16.00 ICT-121, ICT-122 (IAIB)
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
- Lokaalne otsing
- Otsing mängupuul
- Kitsendustega ülesanded
- Loogika. Lausearvutus. Järeldumine
- Predikaatloogika
- Määramatus ja tõenäosus
- "Naiivne" Bayes
- Tõenäosusmudelid
- Masinõpe. Klassifitseerimine otsustuspuuga
- Hüvitisega õppimine
- Lineaarsed mudelid
- Närvivõrgud
Harjutused
Harjutusülesannete tutvustamises ja näidetes kasutatakse Python 3-e. Harjutusülesandeid võib lahendada endale sobivaimas keeles.
Ülesanded esitatakse moodles; vt. ka juhendit
- Esimene katsetus otsinguga
- Heuristiline otsing
- Lokaalne otsing
- Otsing mängupuul
- Resolutsioonimeetod
- Teadmusbaas Prologis
- "Naiivne" Bayesi mudel
- Peidetud Markovi mudel
- Hüvitisega õppimine
- Lineaarsed mudelid
Tagasiside esimese ülesande kohta - vaata seda siis, kui ei ole senini veel ühtegi ülesannet esitanud, et tüüpvigu vältida.
Eksam
Aine läbimiseks on vaja saada kodutööde ja eksami peale kokku min. 50 punkti, "5" saamiseks 90 punkti. Rohkem infot juhendis (ignoreeri vananenud ITI0055 ainekaarti).
Ajad (ära unusta ÕIS-is registreerida):
- N 23. mai 2019, 11.00-13.00 U06A-229
- N 30. mai 2019, 11.00-13.00 U06A-229
- E 3. juuni 2019, 14-00-16.00 U06A-229
Eksamieeldus ja tulemused (20. mai seisuga).
Ettevalmistus
Sarnase sisu ja keerukusega eksamite näited: 1, 2, 3.
Teemad kattuvad meie kursusega osaliselt (s.t. vaata näiteid pigem formaadi kui sisuga tutvumiseks).
Eksam on ilma materjalideta, aga võid kaasa võtta ühe A4 lehe märkmetega. Kestus 2 tundi.