Projektiopinnot 3 - Tekoälyn soveltaminenLaajuus (5 op)
Tunnus: TT00CC69
Laajuus
5 op
Opetuskieli
- suomi
Osaamistavoitteet
Kolmannessa AI projektikurssissa jatketaan asiakasprojekteja. Tässä kurssissa tavoitteena on ottaa vastaan yritykseltä data-aineisto ja tutkimuskysymys, johon pyritään löytää vastaus käyttäen tekoälyä.
Lisäksi kurssissa lisätään suunnittelun osuutta tekemällä projektin aluksi projektisuunnitelma ja arkkitehtuuriosuunnitelma.
Sisältö
1. Suunnittelu
- Projektista tehdään projektisuunnitelma
- Projektin datankäsittelyarkkitehtuurin suunnitelma
2. Datan esikäsittely
- Data tallennetaan tietokantaan/versionhallintaan
- Data esikäsitellään sellaiseen muotoon, että sen voi syötää tekoälyalgoritmeille
3. Ennustaminen käyttäen tekoälyä
- Valitaan ennustamiseen kokeiltavat algoritmit
- Testataan valittujen algoritmien toiminta
- Raportoidaan tulokset
4. Mahdollinen säätö, jos ennustaminen onnistuu
- Valitaan säätämiseen kokeiltavat algoritmit
- Testataan valittujen algoritmien toiminta
- Raportoidaan tulokset
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Opiskelijaryhmältä odotetaan kiitettävää suoritusta seuraavilla osa-alueilla:
- SCRUM-menetelmän käyttö, kommunikaatio ja yhteishenki
- Projektin toimitukset on tehty ajallaan
- Projektin raporttien laatu
- Projektissa saadut tulokset ja niiden ansiokas pohdinta
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Opiskelijaryhmältä odotetaan projektin suorittamista loppuun saakka.
- Ryhmä on tehnyt palautukset kaikkiin projektin osatehtäviin viimeistään kurssin viimeisenä palautuspäivänä tyydyttävällä tasolla.
- Lisäksi opiskelijaryhmä pystyy osoittamaan projektiin käytetyn riittävän työajan ja että pystyvät työskentelemään yhtenä tiiminä.
Ilmoittautumisaika
02.12.2024 - 31.12.2024
Ajoitus
01.01.2025 - 31.07.2025
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Teknologia
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
- Tommi Kauppinen
- Jani Sourander
Ryhmät
-
TTM23SAITTM23SAI
Tavoitteet
Kolmannessa AI projektikurssissa jatketaan asiakasprojekteja. Tässä kurssissa tavoitteena on ottaa vastaan yritykseltä data-aineisto ja tutkimuskysymys, johon pyritään löytää vastaus käyttäen tekoälyä.
Lisäksi kurssissa lisätään suunnittelun osuutta tekemällä projektin aluksi projektisuunnitelma ja arkkitehtuuriosuunnitelma.
Sisältö
1. Suunnittelu
- Projektista tehdään projektisuunnitelma
- Projektin datankäsittelyarkkitehtuurin suunnitelma
2. Datan esikäsittely
- Data tallennetaan tietokantaan/versionhallintaan
- Data esikäsitellään sellaiseen muotoon, että sen voi syötää tekoälyalgoritmeille
3. Ennustaminen käyttäen tekoälyä
- Valitaan ennustamiseen kokeiltavat algoritmit
- Testataan valittujen algoritmien toiminta
- Raportoidaan tulokset
4. Mahdollinen säätö, jos ennustaminen onnistuu
- Valitaan säätämiseen kokeiltavat algoritmit
- Testataan valittujen algoritmien toiminta
- Raportoidaan tulokset
Arviointiasteikko
0 - 5
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Opiskelijaryhmältä odotetaan projektin suorittamista loppuun saakka.
- Ryhmä on tehnyt palautukset kaikkiin projektin osatehtäviin viimeistään kurssin viimeisenä palautuspäivänä tyydyttävällä tasolla.
- Lisäksi opiskelijaryhmä pystyy osoittamaan projektiin käytetyn riittävän työajan ja että pystyvät työskentelemään yhtenä tiiminä.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Opiskelijaryhmältä odotetaan kiitettävää suoritusta seuraavilla osa-alueilla:
- SCRUM-menetelmän käyttö, kommunikaatio ja yhteishenki
- Projektin toimitukset on tehty ajallaan
- Projektin raporttien laatu
- Projektissa saadut tulokset ja niiden ansiokas pohdinta
Esitietovaatimukset
Project studies 2 - Machine learning applications
Syväoppiminen 1
Ilmoittautumisaika
01.12.2023 - 31.01.2024
Ajoitus
18.03.2024 - 24.05.2024
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Teknologia
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
- Mikko Romppainen
- Pekka Huttunen
Ryhmät
-
TTV22SAITTV22SAI
Tavoitteet
Kolmannessa AI projektikurssissa jatketaan asiakasprojekteja. Tässä kurssissa tavoitteena on ottaa vastaan yritykseltä data-aineisto ja tutkimuskysymys, johon pyritään löytää vastaus käyttäen tekoälyä.
Lisäksi kurssissa lisätään suunnittelun osuutta tekemällä projektin aluksi projektisuunnitelma ja arkkitehtuuriosuunnitelma.
Sisältö
1. Suunnittelu
- Projektista tehdään projektisuunnitelma
- Projektin datankäsittelyarkkitehtuurin suunnitelma
2. Datan esikäsittely
- Data tallennetaan tietokantaan/versionhallintaan
- Data esikäsitellään sellaiseen muotoon, että sen voi syötää tekoälyalgoritmeille
3. Ennustaminen käyttäen tekoälyä
- Valitaan ennustamiseen kokeiltavat algoritmit
- Testataan valittujen algoritmien toiminta
- Raportoidaan tulokset
4. Mahdollinen säätö, jos ennustaminen onnistuu
- Valitaan säätämiseen kokeiltavat algoritmit
- Testataan valittujen algoritmien toiminta
- Raportoidaan tulokset
Arviointiasteikko
0 - 5
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Opiskelijaryhmältä odotetaan projektin suorittamista loppuun saakka.
- Ryhmä on tehnyt palautukset kaikkiin projektin osatehtäviin viimeistään kurssin viimeisenä palautuspäivänä tyydyttävällä tasolla.
- Lisäksi opiskelijaryhmä pystyy osoittamaan projektiin käytetyn riittävän työajan ja että pystyvät työskentelemään yhtenä tiiminä.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Opiskelijaryhmältä odotetaan kiitettävää suoritusta seuraavilla osa-alueilla:
- SCRUM-menetelmän käyttö, kommunikaatio ja yhteishenki
- Projektin toimitukset on tehty ajallaan
- Projektin raporttien laatu
- Projektissa saadut tulokset ja niiden ansiokas pohdinta
Esitietovaatimukset
Project studies 2 - Machine learning applications
Syväoppiminen 1
Ilmoittautumisaika
01.12.2023 - 31.01.2024
Ajoitus
01.01.2024 - 27.05.2024
Opintopistemäärä
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Teknologia
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Opettaja
- Tommi Kauppinen
- Pekka Huttunen
Ryhmät
-
TTM22SAITTM22SAI
Tavoitteet
Kolmannessa AI projektikurssissa jatketaan asiakasprojekteja. Tässä kurssissa tavoitteena on ottaa vastaan yritykseltä data-aineisto ja tutkimuskysymys, johon pyritään löytää vastaus käyttäen tekoälyä.
Lisäksi kurssissa lisätään suunnittelun osuutta tekemällä projektin aluksi projektisuunnitelma ja arkkitehtuuriosuunnitelma.
Sisältö
1. Suunnittelu
- Projektista tehdään projektisuunnitelma
- Projektin datankäsittelyarkkitehtuurin suunnitelma
2. Datan esikäsittely
- Data tallennetaan tietokantaan/versionhallintaan
- Data esikäsitellään sellaiseen muotoon, että sen voi syötää tekoälyalgoritmeille
3. Ennustaminen käyttäen tekoälyä
- Valitaan ennustamiseen kokeiltavat algoritmit
- Testataan valittujen algoritmien toiminta
- Raportoidaan tulokset
4. Mahdollinen säätö, jos ennustaminen onnistuu
- Valitaan säätämiseen kokeiltavat algoritmit
- Testataan valittujen algoritmien toiminta
- Raportoidaan tulokset
Arviointiasteikko
0 - 5
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Opiskelijaryhmältä odotetaan projektin suorittamista loppuun saakka.
- Ryhmä on tehnyt palautukset kaikkiin projektin osatehtäviin viimeistään kurssin viimeisenä palautuspäivänä tyydyttävällä tasolla.
- Lisäksi opiskelijaryhmä pystyy osoittamaan projektiin käytetyn riittävän työajan ja että pystyvät työskentelemään yhtenä tiiminä.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Opiskelijaryhmältä odotetaan kiitettävää suoritusta seuraavilla osa-alueilla:
- SCRUM-menetelmän käyttö, kommunikaatio ja yhteishenki
- Projektin toimitukset on tehty ajallaan
- Projektin raporttien laatu
- Projektissa saadut tulokset ja niiden ansiokas pohdinta
Esitietovaatimukset
Project studies 2 - Machine learning applications
Syväoppiminen 1