Syväoppiminen 2 (5 op)
Toteutuksen tunnus: TT00CC67-3001
Toteutuksen perustiedot
- Ilmoittautumisaika
-
19.08.2024 - 22.09.2024
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
- Ajoitus
-
01.08.2024 - 31.12.2024
Toteutus on päättynyt.
- Opintopistemäärä
- 5 op
- Lähiosuus
- 5 op
- Toteutustapa
- Lähiopetus
- Yksikkö
- Teknologia
- Opetuskielet
- suomi
- Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
Toteutuksella on 5 opetustapahtumaa joiden yhteenlaskettu kesto on 15 t 0 min.
| Aika | Aihe | Tila |
|---|---|---|
|
Ke 28.08.2024 klo 17:00 - 20:00 (3 t 0 min) |
Syväoppiminen 2 TT00CC67-3001 |
Teams opetus
|
|
Ke 11.09.2024 klo 17:00 - 20:00 (3 t 0 min) |
Syväoppiminen 2 TT00CC67-3001 |
Teams opetus
|
|
Ke 25.09.2024 klo 17:00 - 20:00 (3 t 0 min) |
Syväoppiminen 2 TT00CC67-3001 |
Teams opetus
|
|
Ke 09.10.2024 klo 17:00 - 20:00 (3 t 0 min) |
Syväoppiminen 2 TT00CC67-3001 |
Teams opetus
|
|
Ke 23.10.2024 klo 17:00 - 20:00 (3 t 0 min) |
Syväoppiminen 2 TT00CC67-3001 |
Teams opetus
|
Tavoitteet
Opiskelija osaa soveltaa syväoppimisessa käytettäviä menetelmiä Keras/TensorFlow -ympäristössä. Lisäksi opiskelija osaa hyödyntää GPU laskentaa ja CSC supertietokoneita neuroverkkojen koulutuksessa ja osaa ottaa käyttöön valmiiksi opetettuja neuroverkkoja nettiselaimessa.
Sisältö
- Keras/TensorFlow ympäristön käyttö
- Hajautettu koulutus usealla GPU:lla
- CSC:n supertietokoneiden käyttö neuroverkkojen koulutuksessa
- Suurien kielimallien (LLM) perusteet
- Neuroverkkojen ajo erilaisissa ympäristöissä (deployment)
- Koulutetun neuroverkon käyttöönotto nettiselaimessa
- MLops perusteet
- Tekoäly ja etiikka
Arviointiasteikko
0 - 5
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Arvosanaan 5 vaaditaan n. 90% kurssin harjoitusten pisteistä. Tämä tarkoittaa käytännössä, että kaikki palautettu koodi toimii ja harjoitusten pohdinta-osiot on tehty kiitettävästi.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Arvosanaan 1 vaaditaan kaikkien tehtävien palautus ja 50% kurssin pisteistä. Lisäksi palautetuista kurssin harjoituksista on käytävä ilmi, että opiskelija osaa ottaa käyttöön Keras/Tensorflow -ympäristön, ladata siihen mallin ja opettaa ja käyttää sitä.
Esitietovaatimukset
Syväoppiminen 1