Opinto-opas

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