Haldusteave
| Ametinimetus | Otsustusvõrgustikud |
| Kestus | 60 |
| Moodul | A |
| Õppetunni liik | Loeng |
| Keskendumine | Tehniline – AI alused |
| Teema | Tehisintellekti alused |
Võtmesõnad
Naiivsed Bayesi võrgud, Baiesi võrgud, otsustusvõrgud, maksimaalne exp kasulikkuse põhimõte, optimaalne otsus, tõenäosuslik järeldus, teabe väärtus,
Õpieesmärgid
- Naive Bayesi võrgustikud
- Bayesi võrgustikud
- Otsustusvõrgustikud
- Õpilased saavad määratleda mitme muutujaga ühisjaotuse: multinoomiline ja Gaussian
- Õpilased saavad selgitada seose ja põhjusliku seose erinevust
- Õpilased võivad määratleda vaatluse, põhjusliku ja vastupidise stsenaariumi järeldusi
- Õpilased saavad määratleda õiglust, kasutades vaatlus- ja vastupidise stsenaariumi põhjendusi
Eeldatav ettevalmistamine
Õppeüritused, mis tuleb lõpetada enne
Kohustuslik õpilastele
- Tõenäosus (nt AIMA4e või wikipedia)
- tõenäosusteooria põhimõisted
- mitme muutujaga ühised tõenäosusjaotused, ahelreegel
Valikuline õpilastele
- Tehisintellekt: Kaasaegne lähenemine, neljas ülemaailmne väljaanne, Stuart Russell ja Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch16–17
Viited ja taust õpilastele
- AIMA4e:ch16–17
Soovitatav õpetajatele
- AIMA4e:ch16–17
- Charniak, E., 1991. Bayesi võrgustikud ilma pisarateta. Ajakiri AI, 12(4), lk 50–50.
- Pearl, J., 2019. Seitse põhjusliku järelduse vahendit koos masinõppe mõtisklustega. ACMi teatised, 62 (3), lk 54–60.
Õppematerjalid
Juhised õpetajatele
- Meeldetuletus: üheastmelise otsuseprobleemi raamistik, elemendid (tegevus, määramatus, kasulikkus/kadu), maksimaalse eeldatava kasulikkuse põhimõte
- Meeldetuletus: tõenäosuslikud graafilised mudelid, põhjuslikud diagrammid
- Määratlege otsuste võrgustiku elemendid: võimalus, tegevus, utiliit/kaosõlmed
- Selgitage töövoogu: tõendid, tegevused, tõenäosuslik järeldus, ootused, tegevuse maksimeerimine
- Näidis
- Arutage teabe väärtust
Ülevaade/ajakava
| Kestus | Kirjeldus |
|---|---|
| 10 | Mitme muutujaga liigeste jaotus: multinoomiline ja Gaussian |
| 5 | Erinevus seose ja põhjusliku seose vahel |
| 15 | Üldised Bayesi võrgustikud |
| 15 | Vaatluslik, põhjuslik ja vastupidine järeldus |
| 15 | Näide: õigluse määratlus vaatlus-, põhjusliku ja vastupidise stsenaariumi alusel |
Tunnustused
Inimkeskse tehisintellekti magistriprogrammi kaasfinantseeris Euroopa Liidu Ühendamise Rahastu toetusega CEF-TC-2020–1 „Digioskused 2020“-EU-IA-0068.