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
-
R54D22SBachelor 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).