Syväoppiminen (5 op)
Toteutuksen tunnus: TTC8060-3009
Toteutuksen perustiedot
- Ilmoittautumisaika
-
01.08.2024 - 22.08.2024
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
- Ajoitus
-
30.09.2024 - 15.11.2024
Toteutus on päättynyt.
- Opintopistemäärä
- 5 op
- Lähiosuus
- 0 op
- Virtuaaliosuus
- 5 op
- Toteutustapa
- Verkko-opetus
- Yksikkö
- Teknologiayksikkö
- Opetuskielet
- suomi
- Paikat
- 0 - 35
- Koulutus
- Tieto- ja viestintätekniikka (AMK)
- Opettajat
- Juha Peltomäki
- Ryhmät
-
TTV22S5Tieto- ja viestintätekniikka (AMK)
-
TTV22S2Tieto- ja viestintätekniikka (AMK)
-
TTV22S3Tieto- ja viestintätekniikka (AMK)
-
TTV22S1Tieto- ja viestintätekniikka (AMK)
-
TTV22SMTieto- ja viestintätekniikka (AMK)
-
TTV22S4Tieto- ja viestintätekniikka (AMK)
-
TTV22SM2Tieto- ja viestintätekniikka (AMK)
-
ZJA24STIDA2Avoin amk, Data-analytiikka 2, Verkko
- Opintojakso
- TTC8060
Toteutuksella on 4 opetustapahtumaa joiden yhteenlaskettu kesto on 7 t 30 min.
Aika | Aihe | Tila |
---|---|---|
Ti 01.10.2024 klo 16:30 - 18:00 (1 t 30 min) |
Syväoppiminen TTC8060-3009 |
Online
|
Ke 09.10.2024 klo 16:00 - 17:15 (1 t 15 min) |
Syväoppiminen TTC8060-3009 |
Online
|
Ke 06.11.2024 klo 16:30 - 18:00 (1 t 30 min) |
Syväoppiminen TTC8060-3009 |
Online
|
Pe 15.11.2024 klo 14:00 - 17:15 (3 t 15 min) |
Syväoppiminen TTC8060-3009 |
Online
|
Arviointiasteikko
0-5
Sisällön jaksotus
Oppimateriaalit julkaistaan kurssin alkaessa ja niitä täydennetään tarvittaessa kurssin aikana.
Myös tarkemmat opintojaksolla käytettävien ympäristöjen asennusohjeet jaetaan alkuvaiheessa.
Tavoitteet
Ymmärrät syväoppimisen merkityksen digitalisoituvassa toimintaympäristössä. Tiedät yleisimmät syväoppimisen menetelmät, osaat soveltaa niitä käytännössä olemassa olevaan dataan sekä tulkita menetelmien tulokset.
EUR-ACE-osaamiset:
Tieto ja ymmärrys
Tekniikan soveltaminen käytäntöön
Tutkimukset ja tiedonhaku
Sisältö
- Erilaiset neuroverkot ja niiden arkkitehtuurit ja käyttötarkoitukset (CNN, RNN, LSTM, Autoencoder, jne.)
- Avoimen lähdekoodin työkaluilla työskentely
- Siirretty oppiminen
- Ennustaminen
- Konenäkö
- NLP
Aika ja paikka
Opintojakso toteutetaan syyslukukaudella 2024.
Oppimateriaalit
Materiaali harjoitustehtäviä ja opiskeltavia asiasisältöjä varten jaetaan kurssin aikana. Opintojaksolla hyödynnetään Python 3.11+-ympäristöä, Git-versiohallintaa, scikit-learn, TensorFlow 2, Keras sekä muita visualisointi- ja syväoppimiskirjastoja.
Opetusmenetelmät
Virtuaalinen opiskelu sisältäen harjoitustehtävien tekemisen sekä niihin liittyviin luento- ja esimerkkimateriaaleihin perehtymisen.
Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö
Opintojakson 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
Yhden opintopisteen työmäärä vastaa 27 tunnin opiskelutyötä. Yhteensä opiskelutyömäärä (5 op) kurssilla on 135 tuntia.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
Tyydyttävä 2: Tiedät syväoppimisen yleisimmin käytetyt tekniikat ja erilaisille ongelmille. Osaat valita syväoppimisen tekniikat ja soveltaa teknistä osaamistaan käytännössä. Lisäksi osaat arvioida pintapuolisesti toteutuksensa.
Välttävä 1: Tiedät syväoppimisen yleisimmin käytetyt tekniikat. Osaat soveltaa yleisimpiä syväoppimisen tekniikoita. Lisäksi osaat arvioida suppeasti toteutuksensa.
Arviointikriteerit, hyvä (3)
Kiitettevä 4: Tunnistat syväoppimisen tuomat hyödyt digitalisaation aikakautena. Osaat syväoppimisen yleisimmin käytetyt tekniikat ja osaa monipuolisesti perustella käytettyjen tekniikoiden käytön erilaisissa tehtävissä. Osaat soveltaa teknistä osaamistaan käytännössä ja arvioida kriittisesti toteutuksensa ja perustella sen kehittämistä.
Hyvä 3: Tiedostat syväoppimisen tuomat hyödyt digitalisaation aikakautena. Osaat syväoppimisen yleisimmin käytetyt tekniikat erilaisille ongelmille. Osaat soveltaa teknistä osaamistaan käytännössä arvioida toteutuksensa ja perustella sen kehittämistä.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Erinomainen 5: Tunnistat syväoppmisen tuomat hyödyt digitalisaation aikakautena. Osaat syväoppimisen yleisimmin käytetyt tekniikat ja osaa kriittisesti perustella käytettyjen tekniikoiden käytön erilaisissa tehtävissä. Osaat soveltaa teknistä osaamistaan käytännössä ja arvioida kriittisesti toteutuksensa ja perustella sen kehittämistä.
Esitietovaatimukset
Tietotekniikan peruskäyttätaidot, ohjelmoinnin perusosaaminen, Python-ohjelmointikielen tunteminen ja osaaminen.
Lisäksi Laskennalliset algoritmit ja Datan esikäsittely opintojaksot.
Lisätiedot
Opintojakso arvioidaan palautettujen harjoitustehtävien avulla.
Arviointimenetelmät käydään läpi opintojakson alussa.