Machine Learning in Robotics (5 cr)
Code: YTGJ0300-3005
General information
- Timing
-
07.03.2023 - 31.12.2024
Implementation has ended.
- Number of ECTS credits allocated
- 5 cr
- Local portion
- 0 cr
- Virtual portion
- 5 cr
- Mode of delivery
- Online learning
- Unit
- School of Technology
- Campus
- Main Campus
- Teaching languages
- Finnish
- Degree programmes
- Master's Degree Programme in Robotics
- Teachers
- Tomi Nieminen
- Groups
-
ZJAJ23KLIKEROKLiiketoiminnallisesti kestävän robotiikan kehittäjä
- Course
- YTGJ0300
Evaluation scale
0-5
Objective
You understand the significance of machine learning in the digitalized working environment. You identify the common machine learning methods, and you are able to apply them to available data. You also know how to interpret the results.
Content
- The common regression and classification models in supervised machine learning and their applications in Python-programming environment by applying the libraries NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Keras and Tensorflow.
- Choosing an appropriate model and estimating the accuracy of the model.
- The theory of neural networks and their applications.
- Image classification and convolutional neural networks.
- Reinforcement learning with Deep Q-learning algorithm.
- Applying artificial intelligence for robot control.
Materials
Mueller: Introduction to Machine Learning with Python
Teaching methods
Virtuaaliopiskelu
Videoluennot, esimerkit ja harjoitukset
Student workload
Virtuaaliopiskelu 135 h
Assessment criteria, satisfactory (1)
Välttävä 1: Tiedät koneoppimisen yleisimmin käytetyt tekniikat. Osaat soveltaa yleisimpiä koneoppimisen tekniikoita. Lisäksi osaat arvioida suppeasti toteutuksesi.
Tyydyttävä 2: Tiedät koneoppimisen yleisimmin käytetyt tekniikat erilaisille ongelmille. Osaat valita koneoppimisen tekniikat ja soveltaa teknistä osaamistaan käytännössä. Lisäksi osaat arvioida pintapuolisesti toteutuksesi.
Assessment criteria, good (3)
Hyvä 3: Tiedostat koneoppimisen tuomat hyödyt digitalisaation aikakautena. Osaat koneoppimisen yleisimmin käytetyt tekniikat erilaisille ongelmille. Osaat soveltaa teknistä osaamistaan robotiikassa.
Kiitettävä 4: Tunnistat koneoppimisen tuomat hyödyt digitalisaation aikakautena. Osaat koneoppimisen yleisimmin käytetyt tekniikat ja osaat perustella käytettyjen tekniikoiden käytön erilaisissa tehtävissä. Osaat soveltaa teknistä osaamistaan robotiikassa.
Assessment criteria, excellent (5)
Erinomainen 5: Tunnistat koneoppimisen tuomat hyödyt digitalisaation aikakautena. Hallitset koneoppimisen tekniikat monipuolisesti ja osaat soveltaa tekniikoita robotiikassa. Osaat soveltaa teknistä osaamistaan käytännössä ja arvioida kriittisesti toteutuksesi ja perustella sen kehittämistä.
Qualifications
Basics of programming