Hallinnolliset tiedot
| Otsikko | Päätöksentekoverkot |
| Kesto | 60 |
| Moduuli | A |
| Oppitunnin tyyppi | Opetusohjelma |
| Keskittyminen | Tekninen – tekoälyn perusteet |
| Aihe | Päätöksentekoverkot |
Avainsanoja
Naive Bayes-net, Bayes-net, päätösverkko, optimaalinen päätös, tiedon arvo,
Oppimistavoitteet
- Opiskelija osaa suunnitella interventiokokeen A/B-testaukseen ja A/B-testauksen kuva-arviointiin
- Opiskelija osaa rakentaa syy-kaavioita ja yleisiä päätösverkkoja
- Opiskelija osaa testata oikeudenmukaisuutta syymallilla
Odotettu valmistelu
Oppimistapahtumat valmistuvat ennen
Pakollinen opiskelijoille
- Tekoäly: Moderni lähestymistapa, 4. Global ed. Stuart Russell ja Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch16–17
- todennäköisyyden käsitteet
- todennäköisyysteorian aksioomat
- riippumattomuuden käsite
- Bayesin sääntö
- Bayesilainen malli keskiarvo
- universaali tekoäly
- monimuuttujan yhteistodennäköisyysjakaumat
- ketjun sääntö
Valinnainen opiskelijoille
- AIMA4e:ch16–17
Referenssejä ja taustaa opiskelijoille
- AIMA4e:ch16–17
Suositellaan opettajille
- AIMA4e:ch16–17
- Charniak, E., 1991. Bayesilaiset verkostot ilman kyyneleitä. AI-lehti, 12(4), s. 50–50.
- Pearl, J., 2019. Syy-seurausteorian seitsemän työkalua, joissa pohditaan koneoppimista. ACM:n tiedonannot, 62(3), s. 54–60.
Oppituntimateriaalit
Ohjeita opettajille
Luennon rinnalla rakennetaan laina-arviopäätöksen nettomalli ja tutkitaan sen oikeudenmukaisuutta.
Pääpiirteittäin/aika-aikataulu
| Kesto | Kuvaus |
|---|---|
| 15 | Syy-seurauskaavion selittäminen |
| 15 | Aseta todisteita ja keskustele optimaalisesta toiminnasta. |
| 15 | Yksilöi muuttuja E’ tietojen enimmäisarvolla. |
| 15 | Piirrä satunnaisarvo E’:stä ja valitse optimaalinen toiminto. |
Tunnustukset
Human-Centered AI Masters -ohjelmaa rahoitettiin Euroopan unionin Verkkojen Eurooppa -välineestä (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).