Skip to main content

Machine Learning in Robotics (5 cr)

Code: YTGJ0300-3006

General information


Enrollment
01.08.2023 - 08.09.2023
Registration for the implementation has ended.
Timing
28.08.2023 - 19.12.2023
Implementation has ended.
Number of ECTS credits allocated
5 cr
Local portion
5 cr
Mode of delivery
Face-to-face
Unit
School of Technology
Campus
Main Campus
Teaching languages
Finnish
Seats
0 - 20
Degree programmes
Master's Degree Programme in Robotics
Teachers
Tomi Nieminen
Groups
ZJAYTG23S1
Avoin amk, Robotiikka , Monimuoto
YTG23S1
Insinööri (ylempi AMK), robotiikka
Course
YTGJ0300
No reservations found for realization YTGJ0300-3006!

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

Go back to top of page