Siirry suoraan sisältöön

Projekti: Koneoppiminen ja tekoäly (5 op)

Toteutuksen tunnus: R504D107-3001

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika
01.10.2024 - 31.12.2024
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
Ajoitus
27.01.2025 - 31.05.2025
Toteutus on käynnissä.
Opintopistemäärä
5 op
Lähiosuus
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Insinöörikoulutus, tieto- ja viestintätekniikka
Opetuskielet
englanti
Paikat
0 - 30
Koulutus
Machine Learning and Data Engineering
Opettajat
Kenneth Karlsson
Pauliina Koskela
Matias Hiltunen
Vastuuopettaja
Matias Hiltunen
Ryhmät
R54D22S
Bachelor of Engineering, Machine Learning and Data Engineering (full time studies), 2022
Opintojakso
R504D107

Arviointiasteikko

H-5

Sisällön jaksotus

1. Introduction, team formation, project topic selection
2. Project planning, literature review, initial development
3. Automation and testing
4. Mid-project reviews, implementation
5. Refinement, troubleshooting, preparation for final presentation
6. Final presentations, submission of project reports

Tavoitteet

Opiskelija osaa läpiviedä käytännön koneoppimista sisältävän kehitysprojektin. Opiskelija osaa soveltaa tarkoituksenmukaisia moderneja työvälineitä ja menetelmiä kehitystyöhön. Opiskelija osaa tehdä päätöksiä ennakoimattomissa tilanteissa sekä hyödyntää projektin ulkoisessa ja sisäisessä tiedottamisessa erilaisia viestintäkanavia ja -välineitä. Opiskelija kykenee monikulttuuriseen yhteistyöhön.

Sisältö

- Monikulttuurinen työyhteisö
- Automaatiotestaus / DevOps

Aika ja paikka

Classes and workshops take place on the Rovaniemi Jokiväylä campus in the scheduled classroom. Additional team meetings will be arranged as needed.

Oppimateriaalit

Selected research articles and online resources provided throughout the course.



Reading:



Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Second Edition, MIT Press, Cambridge, MA, 2018



Link: http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html



Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series), An MIT Press book, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville



Link: https://www.deeplearningbook.org/


Opetusmenetelmät

The study module employs project-based learning, where students collaborate in teams to develop practical machine learning and AI solutions utilizing DevOps principles and methods. Regular workshops, seminars, and mentoring sessions will support the project work. Active participation and engagement in all activities are expected.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

The study module aims to include collaboration with industry partners, offering students real-world problems to solve. This provides practical experience and networking opportunities within the field.

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

There are no traditional exams. Assessment is continuous and based on project milestones, presentations, and final deliverables. Opportunities for resubmission will be provided for components that do not meet the required standards.

Kansainvälisyys

International students are welcome, and all course activities are conducted in English.

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

Alternative completion methods may be applicable through the process of identification and recognition of acquired competencies.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Lectures (Project management, Automation and Testing, Communication in Multicultural Projects): 24 hours
Reserved classroom for workshops and project work: 36 hours
Project work (team meetings, development): 40 hours
Independent study and research: 25 hours
Presentations and reporting: 10 hours

Lisätiedot

Students are expected to maintain regular communication with instructors and team members. All resources and announcements will be available on the study module's online platform (Moodle).

Siirry alkuun