Tehisintellekti ja masinõppe alused

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 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

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
2. Otsing (tee leidmine eesmärgini)
3. Heuristiline otsing
4. Otsinguruum ja -strateegiad. Lokaalne otsing
5. Lokaalne otsing ja metaheuristikud (loengut ei toimu, vaata materjale iseseisvalt)
6. Otsing mängupuul
7. Loogika. Lausearvutus. Järeldumine (7-8 nädal)
8. Predikaatloogika
9. Määramatus ja tõenäosus
10. Tõenäosusmudelid
11. Arvutusmeetodid tõenäosusmudelitel

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

1. Tee leidmine otsinguga (2-3 nädal)
2. Lokaalne otsing
3. Otsing mängupuul
4. Resolutsioonimeetod
5. Teadmusbaas Prologis
6. "Naiivne" Bayesi mudel

Täiendavad harjutused pliiatsi ja paberiga lahendamiseks. Nende tulemusi ei kontrollita

1. Heuristiline otsing Rumeenia linnade vahel - A* ja greedy
2. Lokaalne otsing
3. Minimax puu
4. Loogika ja järeldamine
5. Konjunktiivne normaalkuju (CNF)
6. Tinglik tõenäosus
7. Bayesi valem
8. Bayesi võrk

Eksam

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

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.