Tekoäly rakentamisessaLaajuus (5 op)

Osaamistavoitteet

Opiskelija osaa tunnistaa ja selittää neuraalisen ja symbolisen tekoälyn peruskäsitteet sekä oppimisen, ennustamisen, päättelyn ja autonomian merkityksen älykkäässä käyttäytymisessä. Opiskelija ymmärtää koneoppimisen, symbolisen päättelyn ja autonomisten agenttien periaatteet sekä suurten kielimallien, perustamallien, tietämysgraafien ja robottien mahdolliset käyttötilanteet rakentamisen alalla. Opiskelija ymmärtää spatiaalisen tekoälyn mahdollisuuksia ja haasteita. Opiskelija tuntee tekoälyn tyypilliset käyttötapaukset rakentamisessa ja osaa arvioida riskejä, jos tekoälyä käytetään niiden ratkaisemiseen. Opiskelijalla on valmiudet hyödyntää ohjelmallisesti tekoälyteknologioita rakentamisen alan kontekstissa ja hyödyntää sitä algoritmisessa suunnittelussa.

Sisältö

- Johdanto tekoälyyn ja agenttipohjaisiin järjestelmiin.
- Neuraalisen tekoälyn perusteet: neuroverkot, bayesiläinen päättely, koneoppiminen, syväoppiminen, suuret kielimallit ja perustamallit
- Symbolisen tekoälyn perusteet: loogiset mallit, ontologiat, päättely, tietograafit ja sääntöpohjaiset järjestelmät
- Spatiaalinen tekoäly: objektien tunnistus ja mallin rakentaminen
- Tekoälyteknologioiden soveltaminen rakennusalalla
- Tekoälytyökalujen tehokas käyttäminen
- Ohjelmointiharjoituksia tekoälyteknologioista
- Harjoituksia tekoälyteknologioiden integroimiseksi algoritmiseen suunnitteluun.

Esitietovaatimukset

TX00FE95 Computational representations of built environment
TX00FE96 Data gathering over construction lifecycle
TX00FE99 Computational design and optimization

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut kurssin vähimmäistavoitteet. Opiskelija osaa tunnistaa ja selittää tekoälyn peruskäsitteet ja määritelmät sekä koneoppimiseen, päättelyyn ja sääntöpohjaisiin järjestelmiin liittyvät lähestymistavat. Opiskelija pystyy selittämään mahdollisia käyttötilanteita rakennusalalla. Opiskelija tuntee ja on perehtynyt joihinkin alueella saatavilla oleviin työkaluihin ja osaa käyttää niitä. Opiskelija on suorittanut vaaditut oppimistehtävät ja verkkokurssit vähimmäisvaatimustasolla. Hankitut taidot luovat perustan rakentamisen tekoälyn osaamisen täydentämiselle, johtaen lopulta mahdollisuuteen työskennellä alan työtehtävissä.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija on saavuttanut kurssin tavoitteet hyvin, vaikka tiedoissa ja taidoissa on joillain osa-alueilla vielä kehitettävää. Tyydyttävän tason osaamisen lisäksi opiskelija on hyvin valmistautunut hyödyntämään olemassa olevia tekoälytyökaluja ja ymmärtää niiden taustalla olevat teknologiat ja lähestymistavat. Opiskelija on suorittanut vaaditut oppimistehtävät ja verkkokurssit hyvällä tai tyydyttävällä tasolla. Opiskelija osaa luoda ohjelmistoratkaisuja, jotka sisältävät koneoppimisen ja päättelyn toiminnallisuuksia. Opiskelijalla on valmiudet soveltaa osaamistaan jatko-opinnoissa ja tekoälyyn liittyvässä ohjelmistokehitystyössä rakennusalalla.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija on saavuttanut kurssin tavoitteet erinomaisesti. Aiempiin tasoihin nähden opiskelija osaa selittää ja syventää tekoälyn keskeisiä käsitteitä, lähestymistapoja ja työkaluja. Opiskelija tuntee ja osaa soveltaa sekä yhdistää useita alaan liittyviä ohjelmistotyökaluja. Opiskelija on suorittanut vaaditut oppimistehtävät ja verkkokurssit erinomaisella tai hyvällä tasolla. Opiskelija osaa perustellusti integroida tarkoituksenmukaisia tekoälytoiminnallisuuksia osaksi ohjelmistoratkaisuja. Opiskelijalla on erinomainen perusta soveltaa osaamistaan jatko-opinnoissa ja tekoälyyn liittyvissä ohjelmistokehitystehtävissä rakennusalalla.