Skip to main content

Intelligent data analytics and intelligent environments (5 cr)

Code: YAMK167-3002

General information


Enrollment
02.10.2023 - 31.10.2023
Registration for the implementation has ended.
Timing
04.04.2024 - 24.05.2024
Implementation has ended.
Number of ECTS credits allocated
5 cr
Local portion
0 cr
Virtual portion
5 cr
RDI portion
3 cr
Mode of delivery
Distance learning
Unit
Master's Degree Programmes
Teaching languages
Finnish
Seats
15 - 40
Teachers
Erkki Mattila
Milla Immonen
Groups
YAMKPROF
YAMK, profiloivat opinnot
Course
YAMK167

Evaluation scale

H-5

Objective

Opiskelija hankkii ajantasaista tietoa älykkäästä tiedon tulkinnasta (mm. tekoälyn, koneoppimisen), IoT:stä (Internet of Things), ja älykkäistä ympäristöistä sekä niiden hyödyntämisen mahdollisuuksista ja haasteistaa tiedolla johtamisessa. Opiskelija arvioi menetelmien ja teknologioiden soveltuvuutta, lisäarvoa ja hyödyllisyyttä organisaatiolle lyhyellä ja pitkällä aikavälillä. Opiskelija valitsee organisaation käyttöön soveltuvia menetelmiä, tiedonlähteitä ja niiden yhdistelmiä sekä teknologioita. Opiskelija kehittää hyödyntämistä ja arvioi niiden vaikutusta liiketoiminnassa, organisaation prosesseissa ja johtamisessa.

Opintojaksolla painottuvat kompetenssit: ennakoiva kehittäminen, työelämässä toimiminen, eettisyys, oppimaan oppiminen

Content

- Tekoäly ja koneoppiminen
- IoT, älykkäät ympäristöt
- Tekoälyn ja IoT:n lisäarvo ja soveltamiskohteet

Location and time

4.4. klo 16.30-20 Aloituskontaktikerta Zoomissa
2.5 16.30-20 Lopetuskontaktikerta Zoomissa

Teaching methods

Tutkiva oppiminen
Yksilö- ja ryhmätyöskentely.

Assessment criteria, satisfactory (1)

1-2: Opiskelija
- tuntee älykkään tiedon tulkinnan (tekoälyn, koneoppimisen), IoT:n, ja älykkäiden ympäristöjen mahdollisuuksia ja haasteita sekä tulevaisuuden näkymiä tiedolla johtamisessa.
- etsii ajantasaista tietoa uusista teknologioista ja menetelmistä tiedon hyödyntämiseen.
- tunnistaa organisaation käyttöön soveltuvia teknologioita ja menetelmiä, ja tuntee niiden hyödyntämismahdollisuuksia.

Assessment criteria, good (3)

3-4: Opiskelija
- vertaa ja analysoi älykkään tiedon tulkinnan (tekoälyn, koneoppimisen), IoT:n, ja älykkäiden ympäristöjen mahdollisuuksia ja haasteita sekä tulevaisuuden näkymiä tiedolla johtamisessa.
- arvioi ajantasaisen tiedon pohjalta tekoälyn ja IoT:n soveltuvuutta, lisäarvoa ja hyödyllisyyttä organisaatiolle lyhyellä ja pitkällä aikavälillä.
- valitsee organisaation käyttöön soveltuvia teknologioita ja menetelmiä, sekä kehittää niiden hyödyntämistä ja arvioida niiden vaikutusta.

Assessment criteria, excellent (5)

5: Opiskelija
- arvioi tekoälyn, koneoppimisen, IoT:n, älykkäiden ympäristöjen mahdollisuuksia ja haasteita sekä tulevaisuuden näkymiä tiedolla johtamisessa kriittisesti ja kokonaisvaltaisesti organisaation näkökulmasta.
- arvioi ajantasaisen tiedon pohjalta tekoälyn ja IoT:n soveltuvuutta, lisäarvoa ja hyödyllisyyttä sekä riskejä organisaatiolle ja sidosryhmille lyhyellä ja pitkällä aikavälillä.
- valitsee organisaation käyttöön soveltuvia teknologioita ja menetelmiä tiedolla johtamisessa, kehittää niiden hyödyntämistä ja arvioida niiden vaikutusta organisaation liiketoiminnan ja prosessien näkökulmasta.
- ymmärtää ja analysoi verkostovaikutukset sekä pystyy suunnittelemaan uuden teknologian ja menetelmien hyödyntämisen tiedolla johtamisessa kokonaisvaltaisella oivaltavalla tavalla.

Qualifications

Ennakkotietovaatimus: Tiedolla johtamisen kulmakivet -, Data-analytiikka ja avoin data kehittämisen työkaluna - sekä Etiikka ja vastuullisuus tiedolla johtamisessa -opintojaksot tai vastaavat tiedot.

Go back to top of page