Siirry suoraan sisältöön

Koneoppiminen robotiikassa (5 cr)

Code: YTGJ0300-3006

General information


Enrollment

01.08.2023 - 08.09.2023

Timing

28.08.2023 - 19.12.2023

Number of ECTS credits allocated

5 op

Mode of delivery

Face-to-face

Unit

Teknologiayksikkö

Campus

Pääkampus

Teaching languages

  • Finnish

Seats

0 - 20

Degree programmes

  • Robotiikka (YAMK)

Teachers

  • Tomi Nieminen

Groups

  • ZJAYTG23S1
    Avoin amk, Robotiikka , Monimuoto
  • YTG23S1
    Insinööri (ylempi AMK), robotiikka
  • 14.09.2023 17:00 - 18:00, Koneoppiminen robotiikassa YTGJ0300-3006

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.

Oppimateriaali ja suositeltava kirjallisuus

Mueller: Introduction to Machine Learning with Python

Teaching methods

Virtuaaliopiskelu
Videoluennot, esimerkit ja harjoitukset

Student workload

Virtuaaliopiskelu 135 h

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