Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel
| 133. rida: | 133. rida: | ||
[[Kordamisküsimused]] | [[Kordamisküsimused]] | ||
Mõned kirjalike eksamite näited teistelt tehisintellekti ainetelt: [http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/cs540/handouts/f17fs.pdf 1], [http://pages.cs.wisc.edu/~shavlik/cs540.html#previous-exams 2], [http://dijkstra.cs.ttu.ee/~juhan/iti8560/exam_2013_sample.pdf 3]. Neid võib vaadata, et saada ettekujutust, milliseid teadmisi sarnaseid kursuseid lõpetavatelt üliõpilastelt oodatakse. 2020 kevadel tuleb eksami formaat erinev. | Mõned kirjalike eksamite näited teistelt tehisintellekti ainetelt: [http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/cs540/handouts/f17fs.pdf 1], [http://pages.cs.wisc.edu/~shavlik/cs540.html#previous-exams 2], [http://dijkstra.cs.ttu.ee/~juhan/iti8560/exam_2013_sample.pdf 3]. Neid võib vaadata, et saada ettekujutust, milliseid teadmisi sarnaseid kursuseid lõpetavatelt üliõpilastelt oodatakse.<!-- 2020 kevadel tuleb eksami formaat erinev. | ||
Teemad kattuvad meie kursusega osaliselt (s.t. vaata näiteid pigem formaadi kui sisuga tutvumiseks). | Teemad kattuvad meie kursusega osaliselt (s.t. vaata näiteid pigem formaadi kui sisuga tutvumiseks). | ||
Redaktsioon: 29. detsember 2020, kell 13:35
Kood: ITI0210
Kursust loetakse Tallinna Tehnikaülikooli informaatika üliõpilastele.
Toimumiskoht ja aeg (2021)
- loeng teisipäev, 12.00 U06A-229
- harjutus IAIB reede, 10.00 MS Teams
- harjutus IABM, IAPM reede, 12.00 MS Teams
Teamsi harjutustundidest saab osa võtta TalTechi Uni-ID kontoga.
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
- Otsinguruum ja -strateegiad. Lokaalne otsing
- Lokaalne otsing ja metaheuristikud (loengut ei toimu, vaata materjale iseseisvalt)
- Otsing mängupuul
- Loogika. Lausearvutus. Järeldumine (7-8 nädal)
- Predikaatloogika
- Määramatus ja tõenäosus
- Tõenäosusmudelid
- Arvutusmeetodid tõenäosusmudelitel
- Masinõpe. Klassifitseerimine otsustuspuuga
- Stiimulõpe
- Lineaarsed mudelid
- Närvivõrgud
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
- Tee leidmine otsinguga (2-3 nädal)
- Lokaalne otsing
- Otsing mängupuul
- Resolutsioonimeetod
- Teadmusbaas Prologis
- "Naiivne" Bayesi mudel
- Informatsioon treeningandmetes
- Stiimulõpe
Täiendavad harjutused pliiatsi ja paberiga lahendamiseks. Nende tulemusi ei kontrollita
- Heuristiline otsing Rumeenia linnade vahel - A* ja greedy
- Lokaalne otsing
- Minimax puu
- Loogika ja järeldamine
- Konjunktiivne normaalkuju (CNF)
- Tinglik tõenäosus
- Bayesi valem
- Bayesi võrk
- Otsustuspuu
- Lineaarne regressioon
- Tehisneuron
Eksam
Aine läbimiseks on vaja saada kodutööde ja eksami peale kokku min. 50 punkti, "5" saamiseks 90 punkti. Rohkem infot juhendis
Ettevalmistus
Mõned kirjalike eksamite näited teistelt tehisintellekti ainetelt: 1, 2, 3. Neid võib vaadata, et saada ettekujutust, milliseid teadmisi sarnaseid kursuseid lõpetavatelt üliõpilastelt oodatakse.