Tehisintellekti ja masinõppe alused: erinevus redaktsioonide vahel
| 32. rida: | 32. rida: | ||
<!--http://aima.cs.berkeley.edu/--> | <!--http://aima.cs.berkeley.edu/--> | ||
Alternatiiv: | |||
[''TI''] M. Koit, T. Roosmaa. Tehisintellekt. Tartu, TÜ Kirjastus, 2011. | <!-- [''TI''] M. Koit, T. Roosmaa. Tehisintellekt. Tartu, TÜ Kirjastus, 2011. | ||
http://dspace.ut.ee/handle/10062/28296 | 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 | |||
['' | Kui näed wikis viidet nagu "[''AIMA''] 3.2", siis see tähistab õpikupeatükki või lõiku, mis tuleks läbi lugeda. | ||
== Loengute kava == | == Loengute kava == | ||
Redaktsioon: 5. jaanuar 2021, kell 09:19
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.
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)
- 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
Ülesanded tulekul.
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.