Skip to main content

Introduction to machine learning (5 cr)

Code: TT00CC61-3004

General information


Enrollment

02.07.2025 - 31.07.2025

Timing

01.08.2025 - 31.12.2025

Number of ECTS credits allocated

5 op

Mode of delivery

Contact teaching

Unit

Teknologia

Teaching languages

  • Finnish

Degree programmes

  • Bachelor’s Degree in Information and Communication Technology

Teachers

  • Jani Sourander

Groups

  • TTM24SAI
    TTM24SAI

Objective

Opintojakson suoritettuaan opiskelija hallitsee tyypillisimpiä koneoppimistekniikoita ja ymmärtää niiden hyödyntämismahdollisuudet. Teoriaymmärryksen lisäksi opiskelija kykenee soveltamaan oppimiaan menetelmiä käytännön ongelmien ratkaisemiseen sekä omaa perusnäkemyksen koneoppimis- ja tekoälysovellusten toteuttamiseen liittyvistä hyvistä käytänteistä.

Content

- Johdatus koneoppimiseen
- Työnkulun tyypilliset vaiheet
- Datan käsittelyn alkeet (Z-score, Box-Cox, jne.)
- Mallin suorituskyvyn mittaus (MSE, F1 jne.)
- Useita eri algoritmeja, kuten:
- Naive Bayes
- Päätöspuu
- k-NN
- k-Means
- Linear Regression (Hill Climbing ja/tai Gradient Descent)

Evaluation scale

0 - 5

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija käyttää asiantuntevasti ja laaja-alaisesti ammattialansa käsitteitä sekä yhdistää niitä kokonaisuuksiksi. Opiskelija osaa analysoida, reflektoida ja arvioida kriittisesti omaa osaamistaan ja ammattialansa toimintatapoja hankkimansa tiedon avulla. Opiskelija osaa myös valita ja arvioida kriittisesti ammattialansa tekniikoita ja malleja sekä käyttää niitä toiminnassaan ja soveltaa kriittisesti ammattieettisiä periaatteita toiminnassaan.

Assessment criteria, good (3)

Opiskelija käyttää johdonmukaisesti ammattialansa käsitteitä ja osaa nimetä, kuvailla ja perustella ammattialansa perustiedot. Opiskelija valitsee tarkoituksenmukaisia toimintatapoja hankkimansa tiedon ja ohjeistuksen perusteella sekä soveltaa tarkoituksenmukaisesti ammattialansa toimintaan soveltuvia tekniikoita ja malleja. Opiskelija arvioi ja reflektoida omaa osaamistaan ja osaa perustella toimintansa ammattieettisten periaatteiden mukaisesti.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija käyttää asianmukaisesti keskeisiä kurssin aihepiirin käsitteitä ja osaa nimetä ammattialansa perustiedot. Opiskelija toimii tarkoituksenmukaisesti, joskin toiminta voi olla vielä epävarmaa ja vaatii ohjausta. Opiskelija käyttää toiminnassaan tarkoituksenmukaisesti ammattialansa tekniikoita ja malleja sekä toimii ammattieettisten periaatteiden mukaisesti.

Qualifications

Git-, Python- ja Jupyter Notebook -osaaminen oltava vähintään perusteiden tasolla.