Siirry suoraan sisältöön

AI ja koneoppiminenLaajuus (5 op)

Tunnus: R504TL137

Laajuus

5 op

Opetuskieli

  • suomi

Osaamistavoitteet

Opiskelija tuntee tekoälyn ja koneoppimisen käsitteitä. Opiskelija osaa tunnistaa tekoälyn ja koneoppimisen käyttökohteita ja mahdollisuuksia. Opiskelija osaa soveltaa koneoppimisen algoritmeja käytäntöön sovelluskohteeseen soveltuvalla tavalla. Opiskelija tuntee keskeisimpiä koneoppimisen alustoja ja kirjastoja.

Sisältö

Tekoälyn, koneoppimisen ja syväoppimisen perusteet, käyttökohteet ja hyödyntämismahdollisuudet. Toteutuskohtaisesti käydään läpi sovellusesimerkkejä koneoppimisen yleisimmistä algoritmeista, kuten
- Regressioanalyysi
- Päätöksentekoalgoritmit
- Ohjatut ja ohjaamattomat luokittelualgoritmit
- Pääkomponenttianalyysi

Valmiiden koneoppimisen pilvipalvelualustojen käyttö (open science online platform for machine learning).

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija tuntee koneoppimisen sovelluskohteita sekä keskeisimpiä algoritmeja. Opiskelija osaa hyödyntää valmista koneoppimisen pilvipalvelualustaa.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija osaa valita tehtävään soveltuvat koneoppimisen algoritmit ja vertailla niitä. Opiskelija osaa hyödyntää valmiita koneoppimisen alustoja, kirjastoja ja malleja.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija osaa valita tehtävään parhaiten soveltuvat koneoppimisen alustat ja kirjastot. Opiskelija osaa suunnitella ja toteuttaa vaativan koneoppimista hyödyntävän ohjelmiston.

Ilmoittautumisaika

18.03.2024 - 31.07.2024

Ajoitus

01.08.2024 - 31.12.2024

Laajuus

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Insinöörikoulutus, tieto- ja viestintätekniikka

Opetuskielet
  • Suomi
Paikat

0 - 50

Tutkinto-ohjelma
  • Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
  • Mikko Pajula
Vastuuhenkilö

Mikko Pajula

Opiskelijaryhmät
  • R54T21S
    Tieto- ja viestintätekniikan koulutus (päiväopinnot), syksy 2021
  • RA54T21S
    Tieto- ja viestintätekniikan koulutus (verkko-opinnot), syksy 2021

Tavoitteet

Opiskelija tuntee tekoälyn ja koneoppimisen käsitteitä. Opiskelija osaa tunnistaa tekoälyn ja koneoppimisen käyttökohteita ja mahdollisuuksia. Opiskelija osaa soveltaa koneoppimisen algoritmeja käytäntöön sovelluskohteeseen soveltuvalla tavalla. Opiskelija tuntee keskeisimpiä koneoppimisen alustoja ja kirjastoja.

Sisältö

Tekoälyn, koneoppimisen ja syväoppimisen perusteet, käyttökohteet ja hyödyntämismahdollisuudet. Toteutuskohtaisesti käydään läpi sovellusesimerkkejä koneoppimisen yleisimmistä algoritmeista, kuten
- Regressioanalyysi
- Päätöksentekoalgoritmit
- Ohjatut ja ohjaamattomat luokittelualgoritmit
- Pääkomponenttianalyysi

Valmiiden koneoppimisen pilvipalvelualustojen käyttö (open science online platform for machine learning).

Arviointiasteikko

H-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija tuntee koneoppimisen sovelluskohteita sekä keskeisimpiä algoritmeja. Opiskelija osaa hyödyntää valmista koneoppimisen pilvipalvelualustaa.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija osaa valita tehtävään soveltuvat koneoppimisen algoritmit ja vertailla niitä. Opiskelija osaa hyödyntää valmiita koneoppimisen alustoja, kirjastoja ja malleja.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija osaa valita tehtävään parhaiten soveltuvat koneoppimisen alustat ja kirjastot. Opiskelija osaa suunnitella ja toteuttaa vaativan koneoppimista hyödyntävän ohjelmiston.