Skip to main content

Machine Learning in GamesLaajuus (5 cr)

Code: TX00DP63

Credits

5 op

Objective

On completion of the course student knows foundations of machine learning. He/she is able to implement small-scale machine learning projects in practice, including data pre-processing, model selection, and validation. In particular, student knows how to apply machine learning in games and can develop machine learning applications with game engines.

Content

- supervised learning
- unsupervised learning
- reinforcement learning
- data preprocessing
- model selection and parametrization
- validation
- machine learning project with Unity game engine

Assessment criteria, satisfactory (1)

Students have achieved the course objectives fairly. Students will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. The student understands the criteria and principles of the expertise development.

Assessment criteria, good (3)

Students have achieved the course objectives well, even though the knowledge and skills need improvement on some areas. Students are able to define the course concepts and models and are able to justify the analysis. The student is able to apply their knowledge in study and work situations. The student understands the importance of expertise in the field of information and communication technology and is able to analyze his/her own expertise.

Assessment criteria, excellent (5)

Students have achieved the objectives of the course with excellent marks. Students master commendably the course subject area’s concepts and models. Students are able to make justified and fluent analysis and to present concrete development measures. The students are well prepared to apply their knowledge in study and work situations. Students are able to analyze the information and communication technology sector expertise and the development of their own expertise.

Assessment criteria, approved/failed

Students have achieved the course objectives fairly. Students will be able to identify, define and use the course subject area’s concepts and models. The student understands the criteria and principles of the expertise development.

Enrollment

18.12.2023 - 10.03.2024

Timing

18.03.2024 - 12.05.2024

Number of ECTS credits allocated

5 op

Mode of delivery

Contact teaching

Unit

School of ICT

Campus

Karaportti 2

Teaching languages
  • Finnish
Seats

15 - 35

Degree programmes
  • Information and Communication Technology
Teachers
  • Antti Laiho
  • Miikka Mäki-Uuro
Groups
  • TVT21-PE
    Pelisovellukset

Objective

Opintojakson suoritettuaan opiskelija on omaksunut koneoppimisen teoreettiset perusteet ja osaa tunnistaa käytännön tilanteita, joissa koneoppimista voidaan käyttää ongelmanratkaisussa. Hän pystyy toteuttamaan pienimuotoisia koneoppimisprojekteja, sisältäen datan valmistelun, mallin valinnan ja parametrisoinnin, sekä tulosten validoinnin. Opiskelija tiedostaa koneoppimisen mahdollisuudet pelikehityksessä. Opiskelija pystyy hyödyntämään koneoppimista kehittäessään sovelluksia pelimoottorilla.

Content

- ohjattu oppiminen
- ohjaamaton oppiminen
- vahvistusoppiminen
- datan valmistelu
- mallin valinta ja parametrisointi
- tulosten validointi
- koneoppimisprojekti Unity-pelikehitysympäristössä

Evaluation scale

0-5

Assessment criteria, satisfactory (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja ja tietää, miten viestiä englannin kielellä vuorovaikutustilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Assessment criteria, good (3)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet pääosin hyvin, vaikka tiedoissa ja taidoissa onkin jollain alueilla vielä kehitettävää. Opiskelija osaa määritellä hyvin opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja ja pystyy tekemään perusteltua analyysiä. Opiskelija ymmärtää englannin kielellä tapahtuvan viestinnän merkityksen oman ammattitaidon kehittämisessä ja toimii projektiryhmän viestintätilanteissa hyvin englanniksi. Opiskelijalla on valmiuksia soveltaa oppimaansa opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tieto- ja viestintätekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Assessment criteria, excellent (5)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet kiitettävästi. Opiskelija hallitsee kiitettävästi opintojakson aihepiirin käsitteet ja mallit. Opiskelija osaa analysoida sujuvasti ja perustellusti sekä esittää käytännön kehittämistoimenpiteitä. Opiskelija ymmärtää englanninkielisen viestinnän merkityksen yhteistyössä, osaa viestiä ja myös tekee niin tilanteen mukaisesti. Hän osaa suunnitella ja dokumentoida, pitää havainnollisen suullisen esityksen sekä käyttää viestintää monipuolisesti oman ammattitaitonsa kehittämisessä englannin kielellä. Opiskelijalla on hyvät valmiudet soveltaa oppimaansa opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tieto- ja viestintätekniikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Assessment criteria, approved/failed

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja ja tietää, miten viestiä englannin kielellä vuorovaikutustilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Enrollment

20.12.2021 - 09.01.2022

Timing

10.01.2022 - 13.03.2022

Number of ECTS credits allocated

5 op

Mode of delivery

Contact teaching

Unit

School of ICT

Campus

Karaportti 2

Teaching languages
  • Finnish
Seats

20 - 41

Degree programmes
  • Information and Communication Technology
Teachers
  • Antti Laiho
  • Miikka Mäki-Uuro
Groups
  • TIVI-ELECT2
    IT Elective Studies / Tivi valinnaiset, moduuli 2

Objective

Opintojakson suoritettuaan opiskelija on omaksunut koneoppimisen teoreettiset perusteet ja osaa tunnistaa käytännön tilanteita, joissa koneoppimista voidaan käyttää ongelmanratkaisussa. Hän pystyy toteuttamaan pienimuotoisia koneoppimisprojekteja, sisältäen datan valmistelun, mallin valinnan ja parametrisoinnin, sekä tulosten validoinnin. Opiskelija tiedostaa koneoppimisen mahdollisuudet pelikehityksessä. Opiskelija pystyy hyödyntämään koneoppimista kehittäessään sovelluksia pelimoottorilla.

Content

- ohjattu oppiminen
- ohjaamaton oppiminen
- vahvistusoppiminen
- datan valmistelu
- mallin valinta ja parametrisointi
- tulosten validointi
- koneoppimisprojekti Unity-pelikehitysympäristössä

Evaluation scale

0-5

Assessment criteria, satisfactory (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja ja tietää, miten viestiä englannin kielellä vuorovaikutustilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Assessment criteria, good (3)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet pääosin hyvin, vaikka tiedoissa ja taidoissa onkin jollain alueilla vielä kehitettävää. Opiskelija osaa määritellä hyvin opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja ja pystyy tekemään perusteltua analyysiä. Opiskelija ymmärtää englannin kielellä tapahtuvan viestinnän merkityksen oman ammattitaidon kehittämisessä ja toimii projektiryhmän viestintätilanteissa hyvin englanniksi. Opiskelijalla on valmiuksia soveltaa oppimaansa opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tieto- ja viestintätekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Assessment criteria, excellent (5)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet kiitettävästi. Opiskelija hallitsee kiitettävästi opintojakson aihepiirin käsitteet ja mallit. Opiskelija osaa analysoida sujuvasti ja perustellusti sekä esittää käytännön kehittämistoimenpiteitä. Opiskelija ymmärtää englanninkielisen viestinnän merkityksen yhteistyössä, osaa viestiä ja myös tekee niin tilanteen mukaisesti. Hän osaa suunnitella ja dokumentoida, pitää havainnollisen suullisen esityksen sekä käyttää viestintää monipuolisesti oman ammattitaitonsa kehittämisessä englannin kielellä. Opiskelijalla on hyvät valmiudet soveltaa oppimaansa opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tieto- ja viestintätekniikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Assessment criteria, approved/failed

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja ja tietää, miten viestiä englannin kielellä vuorovaikutustilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.