Siirry suoraan sisältöön

Koneoppiminen robotiikassa (5 cr)

Code: YTGJ0300-3002

General information


Enrollment

02.08.2021 - 05.09.2021

Timing

04.09.2021 - 31.12.2021

Number of ECTS credits allocated

5 op

Mode of delivery

Face-to-face

Unit

Teknologiayksikkö

Campus

Pääkampus

Teaching languages

  • Finnish

Degree programmes

  • Robotiikka (YAMK)

Teachers

  • Tomi Nieminen

Groups

  • YTG21S1
    Insinööri (ylempi AMK), robotiikka

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.

Teaching methods

Contact lessons, virtual study

Student workload

Lectures 3 h. Virtual study and exercises 125 h.

Further information

Avoin AMK 5

Evaluation scale

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)

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.

Arviointikriteerit, hyvä (3-4)

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