Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel

Allikas: Lambda
Mine navigeerimisribale Mine otsikasti
PriitJ (arutelu | kaastöö)
PriitJ (arutelu | kaastöö)
37. rida: 37. rida:


# [[Iti0210w1|Sissejuhatus]]
# [[Iti0210w1|Sissejuhatus]]
# [[Iti0210w2|Otsing (tee leidmine eesmärgini)]]
<!--# [[Iti0210w2|Otsing (tee leidmine eesmärgini)]]
# [[Iti0210w23|Videoloengud otsingualgoritmidest]]
# [[Iti0210w23|Videoloengud otsingualgoritmidest]]
<!--# [[Iti0210w3|Heuristiline otsing]]
# [[Iti0210w3|Heuristiline otsing]]
--># [[Iti0210w4|Heuristiline otsing]]
# [[Iti0210w4|Heuristiline otsing]]
<!--# [[Iti0210w4|Otsinguruum ja -strateegiad]]-->
# [[Iti0210w4|Otsinguruum ja -strateegiad]]
# [[Iti0210w5|Lokaalne otsing]]
# [[Iti0210w5|Lokaalne otsing]]
# [[Iti0210w6|Otsing mängupuul]]
# [[Iti0210w6|Otsing mängupuul]]
<!--# [[Iti0210w62|Kitsendustega ülesanded]]-->
# [[Iti0210w62|Kitsendustega ülesanded]]
# [[Iti0210w7|Loogika. Lausearvutus. Järeldumine (7-8 nädal)]]
# [[Iti0210w7|Loogika. Lausearvutus. Järeldumine (7-8 nädal)]]
# [[Iti0210w8|Predikaatloogika]]
# [[Iti0210w8|Predikaatloogika]]
# [[Iti0210w9|Määramatus ja tõenäosus]]
# [[Iti0210w9|Määramatus ja tõenäosus]]
<!--# [[Iti0210w92|"Naiivne" Bayes]]-->
# [[Iti0210w92|"Naiivne" Bayes]]
# [[Iti0210w10|Tõenäosusmudelid]]
# [[Iti0210w10|Tõenäosusmudelid]]
# [[Iti0210w11|Masinõpe. Klassifitseerimine otsustuspuuga]]
# [[Iti0210w11|Masinõpe. Klassifitseerimine otsustuspuuga]]
54. rida: 54. rida:
# [[Iti0210w12|Närvivõrgud]]
# [[Iti0210w12|Närvivõrgud]]
# [[Iti0210w141|Lineaarsed mudelid]]
# [[Iti0210w141|Lineaarsed mudelid]]
<!--
# [[Iti0210w14|Tehisintellekti eetika]]
# [[Iti0210w14|Tehisintellekti eetika]]
-->
-->

Redaktsioon: 16. jaanuar 2020, kell 21:17

Kood: ITI0210

ÕIS ainekaart

Kursust loetakse Tallinna Tehnikaülikooli informaatika üliõpilastele.

Toimumiskoht ja aeg (2020)

  • loeng kolmapäev, 10.00 U04-103
  • harjutus kolmapäev, 12.00 ICT-121,122 alates teisest nädalast

õppejõud: Priit Järv

kontakt: priit.jarv1 at ttu.ee

Juhend

Mida peab teadma ja tegema.

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

  1. Sissejuhatus

Harjutused

Harjutusülesannete tutvustamises ja näidetes kasutatakse Python 3-e. Harjutusülesandeid võib lahendada endale sobivaimas keeles.

Ülesanded esitatakse moodles; vt. ka juhendit

  1. Esimene katsetus otsinguga
  2. Heuristiline otsing
  3. Lokaalne otsing
  4. Otsing mängupuul
  5. Resolutsioonimeetod
  6. Teadmusbaas Prologis
  7. "Naiivne" Bayesi mudel
  8. Närvivõrk
  9. Stiimulõpe

10. ülesanne jääb ära. Kõik eksamieelduse täitnud üliõpilased saavad 3 lisapunkti selle kompensatsiooniks

Eksam

Aine läbimiseks on vaja saada kodutööde ja eksami peale kokku min. 50 punkti, "5" saamiseks 90 punkti. Rohkem infot juhendis

Ajad (ära unusta ÕIS-is registreerida):

  • N 2. jaanuar 2020, 12.00-14.00 ICT-A2
  • N 9. jaanuar 2020, 12.00-14.00 ICT-A2
  • N 16. jaanuar 2020, 12.00-14.00 ICT-A2

Eksamieeldus ja tulemused (16. jaanuari 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.

Kordamisküsimused

Kordamiseks ja harjutamiseks võid teha sellest kursusest osad 2,3,4