Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel
| 139. rida: | 139. rida: | ||
* R 28. mai 2021, 12.00-13.30 (moodle quiz, piiramatult kohti) | * R 28. mai 2021, 12.00-13.30 (moodle quiz, piiramatult kohti) | ||
* T 1. juuni 2021, 10.00-18.00 (suuline eksam/TalTech MS Teams, 30 kohta) | * T 1. juuni 2021, 10.00-18.00 (suuline eksam/TalTech MS Teams, 30 kohta) | ||
[[Iti0210ex2020info|Eksami kord]] <--loe seda '''enne''' eksamit | |||
<!-- | <!-- | ||
| 144. rida: | 146. rida: | ||
Moodle quiz eksami ajal saab [https://teams.microsoft.com/l/team/19%3ad0f9f3a7317949f6a187a24e509c8cd8%40thread.tacv2/conversations?groupId=4942e493-ce92-4002-92e4-d9a7988dbb16&tenantId=3efd4d88-9b88-4fc9-b6c0-c7ca50f1db57 Teamsi] keskkonnas küsida chatis küsimusi, aga selle kasutamine pole kohustuslik. | Moodle quiz eksami ajal saab [https://teams.microsoft.com/l/team/19%3ad0f9f3a7317949f6a187a24e509c8cd8%40thread.tacv2/conversations?groupId=4942e493-ce92-4002-92e4-d9a7988dbb16&tenantId=3efd4d88-9b88-4fc9-b6c0-c7ca50f1db57 Teamsi] keskkonnas küsida chatis küsimusi, aga selle kasutamine pole kohustuslik. | ||
[[Iti0210res2020|Eksamieeldused täidetud]] (18. mai seisuga). | [[Iti0210res2020|Eksamieeldused täidetud]] (18. mai seisuga). | ||
Redaktsioon: 9. mai 2021, kell 08:52
Kood: ITI0210
Kursust loetakse Tallinna Tehnikaülikooli informaatika üliõpilastele.
Toimumiskoht ja aeg (2021)
- loeng teisipäev, 12.00
U06A-229distantsõpe - otseülekanne videos jätkub. - 11 mai loeng toimub MS Teamsis reaalajas IAIB töörühmas - magistrandid palun liituge võtmega sellelt lingilt.
- harjutus IAIB reede, 10.00 MS Teams
- harjutus IABM, IAPM reede, 12.00 MS Teams
Teamsi harjutustundidest saab osa võtta TalTechi Uni-ID kontoga.
Loengute otseülekanded ja salvestused vaadatavad Echo360-s või moodles.
õppejõud: Priit Järv
kontakt: priit.jarv1 at ttu.ee
Juhend
LOE SEDA. Kuidas aine edukalt ära teha.
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.
Alternatiiv:
[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
Kui näed wikis viidet nagu "[AIMA] 3.2", siis see tähistab õpikupeatükki või lõiku, mis tuleks läbi lugeda.
Loengute kava
- Sissejuhatus
- Otsing (tee leidmine eesmärgini)
- Otsinguruum ja -strateegiad
- Lokaalne otsing ja metaheuristikud
- Otsing mängupuul
- Loogika. Lausearvutus. Järeldumine
- Tõestusalgoritmid
- Predikaatloogika
- Määramatus ja tõenäosus
- Tõenäosusmudelid
- Arvutusmeetodid tõenäosusmudelitel: HMM
- Närvivõrgud
- Närvivõrgud II
- Stiimulõpe
- Erinevad masinõppe mudelid
Harjutused
Kodutööde tutvustamises ja näidetes kasutatakse Python 3-e. Kodutöid 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
Kodutööd.
- Tee leidmine otsinguga (2-3 nädal)
- Lokaalne otsing
- Otsing mängupuul
- Resolutsioonimeetod
- Teadmuse esitus predikaatloogikas
- "Naiivne" Bayesi mudel moodles
- Närvivõrgu visualiseerimine moodles
- Stiimulõpe moodles
Täiendavad harjutused pliiatsi ja paberiga lahendamiseks. Nende tulemusi ei kontrollita
- Intelligentne agent moodles
- Heuristiline otsing moodles
- Lokaalne otsing
- Minimax puu
- Loogika ja järeldamine
- Konjunktiivne normaalkuju (CNF)
- Tinglik tõenäosus
- Bayesi valem
- Tehisneuron
- Otsustuspuu moodles
- Otsustuspuu: tunnuse valik moodles
- k-lähima naabri klassifikaator moodles
- Lineaarne regressioon
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):
- R 21. mai 2021, 10.00-11.30 (moodle quiz, piiramatult kohti)
- R 28. mai 2021, 12.00-13.30 (moodle quiz, piiramatult kohti)
- T 1. juuni 2021, 10.00-18.00 (suuline eksam/TalTech MS Teams, 30 kohta)
Eksami kord <--loe seda enne eksamit
Ettevalmistus
Mõned kirjalike eksamite näited teistelt tehisintellekti ainetelt: 1, 2, 3. Neid võib vaadata, et saada ettekujutust, milliseid teadmisi sarnaseid kursuseid lõpetavatelt üliõpilastelt oodatakse.