Intelligentsed süsteemid (IFI6057.DT)
Õppeaine kood
IFI6057.DT
vana ainekood
IFI6057
Õppeaine nimetus eesti k
Intelligentsed süsteemid
Õppeaine nimetus inglise k
Intelligent Systems
Õppeaine maht EAP
4.0
Orienteeruv kontakttundide maht
56
Õpetamise semester
sügis
Kontrollivorm
eksam
2019/2020 sügissemestri õppejõud
Jaagup Kippar (eesti keel) e-toega kursus
2019/2020 kevadsemestri õppejõud
õppejõud on määramata
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.
Iseseisev töö
Kodused ülesanded (hõlmab nii programmeerimist kui kirjanduse lugemist)
Õppeaine õpiväljundid
Aine läbinud 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
Hindamismeetodid
Arvestus toimub punktisüsteemis.

Osalus ja ülesannete lahendamine harjutustunnis: kuni 25 punkti.

Iseseisva koduse ülesande lahendamine: kuni 15 punkti.

Eksam kaalutud osatähtsusega kirjalikest ülesannetest, mis eeldavad kursuses õpitu rakendamise oskust: kuni 70 punkti.

Kursuse hinne kujuneb järgmiselt:

A – kogutud 90 või rohkem punkti

B – kogutud 80-89 punkti

C – kogutud 70-79 punkti

D – kogutud 60-69 punkti

E – kogutud 50-59 punkti
Õppejõud
Jaagup Kippar
Asenduskirjandus
M. Koit, T. Roosmaa. Tehisintellekt. Tartu, TÜ Kirjastus, 2011. (http://dspace.utlib.ee/dspace/handle/10062/28296)

Russell, S.J and Norvig, P. Artificial intelligence: a modern approach, third edition, Prentice Hall. 2009.

Algorithms and Architectures of Artificial Intelligence, IOS Press, 2007.