Artificial Intelligence (5 op)
Toteutuksen tunnus: YTIP2100-3004
Toteutuksen perustiedot
- Ilmoittautumisaika
-
01.08.2023 - 08.09.2023
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
- Ajoitus
-
28.08.2023 - 19.12.2023
Toteutus on päättynyt.
- Opintopistemäärä
- 5 op
- Lähiosuus
- 1 op
- Virtuaaliosuus
- 4 op
- Toteutustapa
- Monimuoto-opetus
- Yksikkö
- Teknologiayksikkö
- Opetuskielet
- englanti
- Paikat
- 20 - 35
- Koulutus
- Master's Degree Programme in Artificial Intelligence and Data Analytics
- Opettajat
- Juha Peltomäki
- Ryhmät
-
YTI23S1Master's Degree Programme in Artificial Intelligence and Data-analytics
- Opintojakso
- YTIP2100
Arviointiasteikko
0-5
Tavoitteet
The student understands the purpose of artificial intelligence and knows the importance and possibilities of data. The student understands the importance of data quality and the ethics of artificial intelligence. The student will know the steps of data analytics/machine learning/deep learning processes. The student has knowledge and skills to plan a data strategy.
Course competences
EUYKN EUR-ACE: Knowledge and Understanding, Master's Degree
EUYCT EUR-ACE: Communication and Team-working, Master's Degree
EUYLL EUR-ACE: Lifelong Learning, Master's Degree
Sisältö
The key topics of the course are:
The possibilities of data
Ethics of Artificial Intelligence (AI)
The importance of data quality
Methodology of Data analytics (DA) and AI
DA and AI project process and management
Data strategy
Open source tools to DA, ML and AI
Aika ja paikka
Kontaktiopetus:
* la 2.9.2023 klo 9.00-15.00
* la 28.10.2022 klo 9.00-15.00
Luennot ovat IT-Dynamolla, Piippukatu 2, 40100 Jyväskylä.
Oppimateriaalit
Opetusmateriaali määritetään tarkemmin ensimmäisellä kontaktikerralla.
Taustamateriaalina voi käyttää tekoälykirjallisuutta.
Opetusmenetelmät
- kontaktiluentoja kahden viikonlopun aika lukukaudessa
- itseopiskelu
- verkko-opinnot
- harjoitukset
- harjoitustyö (ryhmätyö)
Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö
Kurssin sisältö pyritään kytkemään työelämässä esiintyviin ongelmiin.
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
Hyväksilukemisen menettelytavat kuvataan tutkintosäännössä ja opinto-oppaassa. Opintojakson opettaja antaa lisätietoa mahdollisista opintojakson erityiskäytänteistä.
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Yksi opintopiste vastaa keskimäärin 27 tuntia työtä. Viisi (5) opintopistettä vastaa noin 135 tuntia opiskelua.
- luentoja 24 t
- oppimisprojekti ja seminaari 40 t
- harjoituksia 40 t
- itsenäinen opiskelu 31 t
yhteensä 135 t
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
**Assessment criteria, sufficient 1, satisfactory 2
Sufficient 1: Student has sufficient knowledge of data analytics and artificial intelligence and the possibilities of data. Student is able to form a partially comprehensive data strategy and describe the DA/AI process. In addition, student understands the restrictions of GDPR legislation and regulations and the ethical aspects affecting the operations of actors at a sufficient level.
Satisfactory 2: Student has satisfactory knowledge of data analytics and artificial intelligence and the possibilities of data. Student is able to form a partially comprehensive data strategy and describe the DA/AI process. In addition, student understands the restrictions of GDPR legislation and regulations and the ethical aspects affecting the operations of actors at a satisfactory level.
Arviointikriteerit, hyvä (3)
Good 3: Student has good knowledge of data analytics and artificial intelligence and the possibilities of data. Student is able to form a partially comprehensive data strategy and describe the DA/AI process. In addition, student understands the restrictions of GDPR legislation and regulations and the ethical aspects affecting the operations of actors well.
Very Good 4: Student has very good knowledge of data analytics and artificial intelligence and the possibilities of data. Student is able to form a comprehensive data strategy and describe the DA/AI process. In addition, student understands the restrictions of GDPR legislation and regulations and the ethical aspects affecting the operations of actors very well.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Excellent 5: Student has excellent knowledge of data analytics and artificial intelligence and the possibilities of data. Student is able to form a comprehensive data strategy and describe the DA/AI process. In addition, student understands excellently the restrictions of GDPR legislation and regulations and the ethical aspects affecting the operations of actors.
Lisätiedot
Arviointi perustuu kokonaisuuteen, joka koostuu seuraavista osasuorituksista:
- harjoitustyö ryhmässä sisältäen seminaariesitelmän
- harjoitukset