Johdatus data-analytiikkaan ja tekoälyyn (3 op)
Toteutuksen tunnus: TTC2050-3006
Toteutuksen perustiedot
Ilmoittautumisaika
16.12.2021 - 09.01.2022
Ajoitus
14.02.2022 - 31.03.2022
Opintopistemäärä
3 op
Virtuaaliosuus
3 op
Toteutustapa
Verkko-opetus
Yksikkö
Teknologiayksikkö
Toimipiste
Lutakon kampus
Opetuskielet
- Suomi
Paikat
0 - 30
Koulutus
- Bachelor's Degree Programme in Information and Communications Technology
- Tieto- ja viestintätekniikka (AMK)
Opettaja
- Antti Häkkinen
Ryhmät
-
TTV19SMTieto- ja viestintätekniikka
-
TTV19S1Tieto- ja viestintätekniikka
-
TTV20SMTieto- ja viestintätekniikka
-
TTV19S3Tieto- ja viestintätekniikka
-
TTV19S2Tieto- ja viestintätekniikka
-
TTV19S5Tieto- ja viestintätekniikka
-
ZJA22KTIDA1Avoin AMK, tekniikka, ICT, Data-analytiikka1
Objectives
Tarkoitus ja osaamistavoitteet:
Opintojaksolla saat yleiskuvan data-analytiikan ja tekoälyn menetelmistä, mahdollisuuksista ja käyttökohteista sekä niissä käytettävistä yleisimmistä ohjelmointiympäristöistä ja –kirjastoista.
EUR-ACE-osaamiset:
Tieto ja ymmärrys
Tekniikan soveltaminen käytäntöön
Content
Data-analytiikan ja tekoälyn määritelmät.
Tekoälyn käytännön sovelluksia.
Esimerkkejä ja periaatteita koneoppimisesta ja neuroverkoista.
Data-analytiikan ohjelmointikieliä ja -ympäristöjä: Python, R, Anaconda, Pandas.
Time and location
Verkossa
Learning materials and recommended literature
Opintojakson verkkosivut (luentomateriaali, harjoitukset, nauhoitetut videot)
Teaching methods
Etäopiskelu (harjoitukset, luentomateriaaliin tutustuminen, nauhoitetut videot käytännön esimerkeistä)
Student workload
Verkkoluentomateriaaliin tutustuminen 35h (nauhoitetut luennot, joissa opettajan johdolla tehtäviä harjoitteita)
Etäopiskelu 46h (harjoitukset)
Yhteensä 81h
Further information for students
Opintojakson arviointi muodostuu palautetuista harjoituksista.
Evaluation scale
0-5
Evaluation criteria, satisfactory (1-2)
Välttävä 1: Tunnistat joitakin tärkeimpiä data-analytiikan ja tekoälyn menetelmiä, mahdollisuuksia, käyttökohteita tai niissä käytettäviä ohjelmointiympäristöjä.
Tyydyttävä 2: Tunnistat joitakin tärkeimpiä data-analytiikan ja tekoälyn menetelmiä, mahdollisuuksia ja käyttökohteita ja niissä käytettäviä ohjelmointiympäristöjä.
Evaluation criteria, good (3-4)
Hyvä 3: Tunnistat tärkeimmät data-analytiikan ja teköälyn menetelmät, mahdollisuudet ja käyttökohteet ja niissä käytettävät ohjelmointiympäristöt.
Kiitettävä 4: Tunnistat tärkeimmät data-analytiikan ja teköälyn menetelmät, mahdollisuudet ja käyttökohteet ja niissä käytettävät ohjelmointiympäristöt. Lisäksi ymmärrät joitain tekoälymenetelmien periaatteita.
Evaluation criteria, excellent (5)
Erinomainen 5: Tunnistat tärkeimmät data-analytiikan ja teköälyn menetelmät, mahdollisuudet ja käyttökohteet ja niissä käytettävät ohjelmointiympäristöt. Lisäksi ymmärrät tärkeimmät tekoälymenetelmien periaatteet.
Prerequisites
Ohjelmoinnin perusteet