Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel

← Vanem muudatus Uuem muudatus →

Redaktsioon: 16. jaanuar 2020, kell 21:24

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

Sissejuhatus

Harjutused

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

Ülesanded esitatakse moodles; vt. ka juhendit

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

@@ 61. rida: / 61. rida: @@
 Harjutusülesannete tutvustamises ja näidetes kasutatakse [https://www.python.org/ Python 3]-e. Harjutusülesandeid võib lahendada endale sobivaimas keeles.
-Ülesanded esitatakse [https://ained.ttu.ee/course/view.php?id=266 moodles]; vt. ka [[Iti0210juhend2019|juhendit]]
+Ülesanded esitatakse [https://ained.ttu.ee/course/view.php?id=300 moodles]; vt. ka [[Iti0210juhend2019|juhendit]]
-<!--# [[Iti0210lab1|Intelligentne agent]]-->
+<!--# [[Iti0210lab1|Intelligentne agent]]
 # [[Iti0210lab2|Esimene katsetus otsinguga]]
 # [[Iti0210lab3|Heuristiline otsing]]
-<!--# [[Iti0210lab4|Otsingu katsetus <code>aima-python</code> paketiga]]
+# [[Iti0210lab4|Otsingu katsetus <code>aima-python</code> paketiga]]
-# [https://courses.cs.ttu.ee/pages/ITI0120lab5 Lokaalne otsing]-->
+# [https://courses.cs.ttu.ee/pages/ITI0120lab5 Lokaalne otsing]
 # [[Iti0210lab42|Lokaalne otsing]]
 # [[Iti0210lab63|Otsing mängupuul]]
-<!--# [[Iti0210lab62|Otsing mängupuul]]
+# [[Iti0210lab62|Otsing mängupuul]]
 # [[Iti0210lab6|Alpha-beta otsing]]
-# [[Iti0210lab7|Lausearvutuse solver ja teadmusbaas]]-->
+# [[Iti0210lab7|Lausearvutuse solver ja teadmusbaas]]
 # [[Iti0210lab72|Resolutsioonimeetod]]
 # [[Iti0210lab8|Teadmusbaas Prologis]]
 # [[Iti0210lab91|"Naiivne" Bayesi mudel]]
-<!--# [[Iti0210lab10|Peidetud Markovi mudel]]
+# [[Iti0210lab10|Peidetud Markovi mudel]]
 # [[Iti0210lab15|Lineaarsed mudelid]]
 # [[Iti0210lab112|Klassifitseerimine masinõppega]]
 # [[Iti0210lab11|Otsustuspuu]]
--->
 # [[Iti0210lab12|Närvivõrk]]
 # [[Iti0210lab142|Stiimulõpe]]
+-->
-'''10. ülesanne jääb ära. Kõik eksamieelduse täitnud üliõpilased saavad 3 lisapunkti selle kompensatsiooniks'''
 <!--
 Tagasiside [[Iti0210feedback2019|esimese ülesande kohta]] - vaata seda siis, kui ei ole senini veel ühtegi ülesannet esitanud, et tüüpvigu vältida.