Kordamisküsimused
Eksamiks valmistudes arvesta, et eksamil võib küsida kõike seda, millest on räägitud loengutes.
S.t. allolev nimekiri ei ole lõplik ega täielik.
- Intelligentne agent. Agendi ülesande PEAS-kirjeldus.
- Algoritmi ajaline keerukus. Suure "O" notatsioon.
- Ülesande keerukus. NP-keerukad ülesanded.
- Üldine iteratiivne puuotsingu algoritm, selle seos reaalse ülesande olekutega (olekuruumiga).
- Pimeotsing (laiuti-, sügavuti-). Laiutiotsingu ja sügavutiotsingu ajaline ja ruumiline keerukus.
- Heuristiline otsing. Ahne otsingu ja A* hindamisfunktsioon (i.k. evaluation function).
- A* optimaalsuse tingimus.
- Lokaalne otsing. Otsinguruum, mäeronimine, lokaalsed ja globaalsed maksimumid.
- Stohhastiline lokaalne otsing (simulated annealing)
- Strateegia otsing intelligentse vastase vastu. Minimax puu.
- Alpha/beta otsing.
- Teadmusbaasil põhineva agendi arhitektuur.
- Teadmusbaasi realiseerimine loogikat kasutades. Järeldumine.
- Forward chaining algoritm.
- Prologi kasutamine predikaatloogika reeglite ja faktide kirjapanekuks.
- Tinglik tõenäosus.
- Diskreetsete juhuslike suuruste ühisjaotus, lausete tõenäosuse arvutamine selle kaudu.
- Juhuslike suuruste iseseisvus. Bayesi võrk.
- Naiivne Bayesi mudel.
- Tõenäosuste arvutamine Bayesi võrgul, kasutades juhuslikkusel põhinevat simulatsiooni (Gibbs sampling).
- Peidetud Markovi mudel.
- Õppimine - mingile tundmatule funktsioonile lähendi leidmine.
- Klassifitseerimine otsustuspuu abil. Otsustuspuu ehitamine DTL (tuntud ka ID3 nime all) algoritmiga. Informatsiooni entroopia.
- Tehisneuroni tööpõhimõte.
- Tehisnärvivõrkude treenimise põhimõtted.
- Q-learning. Käitumise õppimine.