Kordamisküsimused

Allikas: Lambda

Eksamiks valmistudes arvesta, et eksamil võib küsida kõike seda, millest on räägitud loengutes.

S.t. allolev nimekiri ei ole lõplik ega täielik.

  1. Algoritmi ajaline keerukus. Suure "O" notatsioon.
  2. Ülesande keerukus. NP-keerukad ülesanded.
  3. Üldine iteratiivne puuotsingu algoritm, selle seos reaalse ülesande olekutega (olekuruumiga).
  4. Pimeotsing (laiuti-, sügavuti-). Laiutiotsingu ja sügavutiotsingu ajaline ja ruumiline keerukus.
  5. Heuristiline otsing. Ahne otsingu ja A* hindamisfunktsioon (i.k. evaluation function).
  6. A* optimaalsuse tingimus.
  7. Lokaalne otsing. Otsinguruum, mäeronimine, lokaalsed ja globaalsed maksimumid.
  8. Stohhastiline lokaalne otsing (simulated annealing)
  9. Strateegia otsing intelligentse vastase vastu. Minimax puu.
  10. Alpha/beta otsing.
  11. Teadmusbaasil põhineva agendi arhitektuur.
  12. Teadmusbaasi realiseerimine loogikat kasutades. Järeldumine.
  13. Forward chaining algoritm.
  14. Resolutsioonimeetod lausearvutuses.
  15. Prologi kasutamine predikaatloogika reeglite ja faktide kirjapanekuks.
  16. Tinglik tõenäosus.
  17. Diskreetsete juhuslike suuruste ühisjaotus, lausete tõenäosuse arvutamine selle kaudu.
  18. Juhuslike suuruste iseseisvus. Bayesi võrk.
  19. Naiivne Bayesi mudel.
  20. Peidetud Markovi mudel.
  21. Õppimine - mingile tundmatule funktsioonile lähendi leidmine.
  22. Klassifitseerimine otsustuspuu abil. Otsustuspuu ehitamine DTL (tuntud ka ID3 nime all) algoritmiga. Informatsiooni entroopia.
  23. Tehisneuroni tööpõhimõte.
  24. Tehisnärvivõrkude treenimise põhimõtted.
  25. Q-learning. Käitumise õppimine.