Siirry suoraan sisältöön

Johdanto tekoälyyn (5 op)

Toteutuksen tunnus: YT00CF50-3002

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika

21.11.2022 - 08.01.2023

Ajoitus

27.02.2023 - 06.04.2023

Opintopistemäärä

5 op

Virtuaaliosuus

5 op

Toteutustapa

Etäopetus

Yksikkö

Teknologia (LAB)

Toimipiste

Verkkokampus, Lahti

Opetuskielet

  • Suomi

Paikat

5 - 30

Koulutus

  • Tekniikan koulutus (ylempi AMK), IoT:stä tekoälyyn

Opettaja

  • Matti Welin
  • Minna Asplund
  • Rami Viksilä

Opetusryhmät

  • Luennot 1 (Koko: 500. Avoin AMK: 0.)

Ryhmät

  • TLTIYITT22SV
    IoT:stä tekoälyyn (YAMK) 22SV Lahti

Pienryhmät

  • Luennot 1

Osaamistavoitteet

Opiskelija osaa
- tunnistaa neuroverkkojen ja syväoppimisen tärkeimmät ominaisuudet
- tutkia hyperparametreja, aktivaatiofunktioita ja neuroverkkojen topologiaa
- käsitellä piilotettuja kerroksia sekä ennustaa olemassa olevan datan avulla
- ottaa huomioon resurssien käytön sekä tekoälyn eettiset näkökulmat

Toteutustapa ja opetusmenetelmät

Kurssi toteutetaan neljän päivän intensiiviopetuksena.
Opetusmenetelminä käytetään lähiopetusta luennoiden, sekä esimerkkeihin perustuvia soveltavia harjoituksia. Mahdollisuuksien mukaan myös äänitteitä.

Ajoitus ja läsnäolo

Intensiivijakso on ma 13.3.2023 - to 16.3.2023.

Oppimateriaali ja suositeltava kirjallisuus

Opiskelija etsii itsenäisesti sekä kirjallisuuslähteitä että internetin kautta löydettävissä olevia luotettavia lähteitä. Opintojaksolla on esitysmateriaalia.

Uusintamahdollisuudet

Opintojaksolla ei ole tenttiä.

Oppimisympäristö

Kurssin informointi - ja järjestely-ympäristönä käytetään virtuaalista Moodle verkko-oppimisalustaa.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Yhteisiä tunteja on noin 24. Kokonaisajankäyttö opiskelijalle on mitoitettu keskimäärin 135 tunniksi.

Lisätietoja opiskelijalle: mm. edeltävä osaaminen

Edeltävä osaaminen:
- Lukion lyhyttä matematiikkaa vastaava osaaminen.
- Ohjelmoinnin perusteet tai vastaava osaaminen.
- Datan analysointi ja visualisointi, tai vastaava osaaminen.
- Koneoppiminen tai vastaava osaaminen.

Arviointimenetelmät

Arvioinnin perusteena käytetään opintojaksolla tehtäväksi annettujen tehtävien suorittamisen tasoa.

Arviointiasteikko

1-5

Hylätty (0)

Opiskelija ei ole saavuttanut opintojakson osaamistavoitteita.

Arviointikriteerit: taso 1: (arviointiasteikko 1-5)

Opiskelija osaa käyttää hyväkseen saatavilla olevia tietolähteitä sekä tehdä itsenäisiä ratkaisuja jossain määrin.
Palautettavat tehtävät tulee olla suoritettuina läpipääsyn tasolla.

Arviointikriteerit: taso 3 (arviointiasteikko 1-5)

Opiskelija osaa käyttää itsenäisesti hyväkseen ja soveltaa käytettävissä olevia tietolähteitä.
Palautettavat tehtävät tulee olla suoritettuina siten, että ne ovat tehtäväksiannon mukaisesti oikein ja hyväksytysti suoritettuina.

Arviointikriteerit: taso 5 (arviointiasteikko 1-5)

Opiskelija osaa käyttää hyväkseen, kriittisesti arvioida ja soveltaa käytettävissä olevia tietolähteitä.
Opiskelijalta vaaditaan aktiivista osallistumista keskusteluun, hän on positiivinen keskutelukumppani sekä edistää keskustelua olennaiseen suuntaan ja perustelee mielipiteensä.
Palautettavat tehtävät tulee olla suoritettuina siten, että ne ylittävät annetun tehtäväksiannon tavoitteet.