Intelligentsed süsteemid (IFI6057.DT)
space
Õppeaine kood
IFI6057.DT
vana ainekood
IFI6057
Õppeaine nimetus eesti k
Intelligentsed süsteemid
Õppeaine nimetus inglise k
Intelligent Systems
Õppeaine maht EAP
4.0
Kontrollivorm
eksam
2023/2024 kevadsemestri õppejõud
Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.
2024/2025 sügissemestri õppejõud
Ei ole õpetamiseks avatud. Vt all õppekava lingi kaudu peaeriala all nominaaljaotuse ajakava.
Õppeaine eesmärgid
Aine õppimine annab teadmised tehisintellekti vallas kasutatavate algoritmide kohta ning praktilised oskused neid kasutada intelligentses tarkvaras.
Õppeaine sisu lühikirjeldus
Sissejuhatus tehisintellekti valdkonnas kasutusel olevatesse põhimõtetesse ja algoritmidesse. Ülesannete lahendamine otsinguga. Heuristikad. Loogilise ja tõenäosusliku järeldamise alused. Bayesi reegel. Masinõpe: järelvalvega õpe, otsustuspuude õpe, klassifitseerimine lineaarsete mudelitega ja tagasisidega
õppimine. Närvivõrgud. Tehisintellekti eetika.
Õppeaine õpiväljundid
Õppeaine edukal läbimisel üliõpilane:
- oskab formuleerida tehisintellekti ülesandeid otsinguna olekuruumis;
- teab puuotsingu ja lokaalse otsingu põhialgoritme ja oskab neid rakendada; s.h: laiutiotsing; sügavutiotsing; A*; mäeronimine;
- oskab kirjeldada puuotsingu ja lokaalse otsingu käitumist ja parameetreid;
- on tuttav tänapäevaste kombinatoorikaülesannete lähenemismeetoditega: metaheuristikud;
- omab ülevaadet loogilise ja tõenäosusliku järeldamise põhimõtetest;
- oskab lahendada loogilise ja tõenäosusliku järeldamise ülesandeid;
- omab ülevaadet masinõppe ülesannetest (klassifitseerimine, käitumise õppimine) ja nende lahendamise metoodikatest (otsustuspuu, lineaarne klassifitseerija, närvivõrgud, tagasisidega õppimine);
- oskab valida sobivat masinõppe lähenemismeetodit ja seda rakendada;
- oskab kasutada tänapäevast masinõppe paketti (scikit-learn, weka) masinõppe ülesannete lahendamiseks.
Õppejõud
Jaagup Kippar
space