Saada aru sellest, kuidas intelligentsete süsteemide meetodid ja vahendid muudavad äriprotsesse, strateegiat ja poliitikat ning osata rakendada seda arusaamist ettevõtte eesmärkide saavutamiseks.

Understanding how intelligent system methods and tools change business processes, strategies and policies, and how to apply that knowledge to achieve the goals of an enterprise.

Kursuse edukalt läbinud üliõpilane:
• kirjeldab ja selgitab intelligentsete süsteemide, tehisintellekti ja andmeanalüüsi põhiseisukohti;
• selgitab ja rakendab teadmiste esitamise ja järeldamise, masinõppe, andmeanalüütika ja otsingu meetodeid;
• oskab analüüsida igapäevaelu probleeme ja otsustada, milliseid ülesandeid on otstarbekas realiseerida intelligentsete süsteemide meetoditega;
• oskab spetsifitseerida ja realiseerida lihtsaid intelligentsete süsteemide prototüüpe ning hinnata nende tulemusi.

On completion of the course, the student:
• Describes and explains the main standpoints of intelligent systems, artificial intelligence and data analytics;
• Explains and applies the methods of presenting knowledge and deduction, machine learning, data analytics and search methods;
• Can analyse everyday problems and decide which tasks it is practical to realise with the intelligent system methods;
• Can specify and realise simple intelligent system prototypes and assess their outcomes.

Intelligentsete süsteemide põhimõisted, teadmiste esitamine ja järeldamine, andmekaeve, intelligentsete süsteemide rakendamine ettevõtte infosüsteemides. Masinõpe: ülevaade, induktiivsed meetodid, närvivõrgud. Intelligentsete süsteemide meetodid andmeanalüütikas ja andmekaeves. Otsing, selle algoritme ja rakendusi. Näited intelligentsetest süsteemidest Internetis, e-kaubanduses, planeerimises, robootikas ja mujal.

Main concepts of intelligent systems, presenting knowledge and deduction, data mining, applying intelligent systems in enterprise information systems. Machine learning: overview, inductive methods, neural networks. Intelligent system methods in data analytics and data mining. Searching, its algorithms and applications. Examples of intelligent systems (Internet, e-commerce, planning, robotics and etc.).

Teadmiste kontroll toimub eksamil. Eksamile pääsemise tingimuseks on kodutööde sooritamine ja aineprojekti kaitsmine.

Examination. A condition for admission to the examination is completing all the homework and defending the course project.

2* 16 tundi loenguid + 2*16 harjutustundi + 92 tundi iseseisvat (sisaldab kodutöid ja projekti) tööd = 156 tundi

2* 16 h of lectures + 2* 16 h of practical work + 92 h of independent work (including homework and the project) = 156 h.

S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition)
Michael Negnevitsky. Artificial Intelligence : A Guide to Intelligent Systems. Addison Wesley
The Description Logic Handbook, Second Edition, Cambridge, 2007

-