Siirry suoraan sisältöön

Tekoäly ja koneoppiminen liiketoiminta-asiantuntijalle (5 op)

Toteutuksen tunnus: TU00FH43-3001

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika
06.05.2024 - 18.08.2024
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
Ajoitus
19.08.2024 - 15.12.2024
Toteutus on päättynyt.
Opintopistemäärä
5 op
Lähiosuus
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
(2019-2024) ICT ja tuotantotalous
Toimipiste
Karaportti 2
Opetuskielet
suomi
Koulutus
Tuotantotalouden tutkinto-ohjelma
Opettajat
Peter Hjort
Ryhmät
TXQ22SCM
Tuotantotalous, Toiminnan johtaminen
TXQ22ICT
Tuotantotalous, ICT-liiketoiminnan johtaminen
TXQ23S2
Tuotantotalouden tutkinto-ohjelma monimuoto
Opintojakso
TU00FH43

Toteutuksella on 8 opetustapahtumaa joiden yhteenlaskettu kesto on 24 t 0 min.

Aika Aihe Tila
Ma 19.08.2024 klo 17:00 - 20:00
(3 t 0 min)
Tekoäly ja koneoppiminen liiketoiminta-asiantuntijalle TU00FH43-3001
Online
Ma 26.08.2024 klo 17:00 - 20:00
(3 t 0 min)
Tekoäly ja koneoppiminen liiketoiminta-asiantuntijalle TU00FH43-3001
Online
Ma 02.09.2024 klo 17:00 - 20:00
(3 t 0 min)
Tekoäly ja koneoppiminen liiketoiminta-asiantuntijalle TU00FH43-3001
Online
Ma 09.09.2024 klo 17:00 - 20:00
(3 t 0 min)
Tekoäly ja koneoppiminen liiketoiminta-asiantuntijalle TU00FH43-3001
Online
Ma 16.09.2024 klo 17:00 - 20:00
(3 t 0 min)
Tekoäly ja koneoppiminen liiketoiminta-asiantuntijalle TU00FH43-3001
Online
Ma 23.09.2024 klo 17:00 - 20:00
(3 t 0 min)
Tekoäly ja koneoppiminen liiketoiminta-asiantuntijalle TU00FH43-3001
Online
Ma 30.09.2024 klo 17:00 - 20:00
(3 t 0 min)
Tekoäly ja koneoppiminen liiketoiminta-asiantuntijalle TU00FH43-3001
Online
Ma 07.10.2024 klo 17:00 - 20:00
(3 t 0 min)
Tekoäly ja koneoppiminen liiketoiminta-asiantuntijalle TU00FH43-3001
Online
Muutokset varauksiin voivat olla mahdollisia.

Tavoitteet

Opiskelijan ymmärrys tekoälystä ja koneoppimisesta kehittyy. Opiskelijan edellytykset toimia analyysi- ja raportointitehtävissä paranevat.

Sisältö

Opintojaksolla käsitellään tekoälyn eri osa-alueita siten että pääpaino on koneoppimisessa. Muita käsiteltäviä osa-alueita ovat esim. hakumenetelmät, vahvistusoppiminen ja symbolinen tekoäly. Koneoppimisosuudessa tutustutaan sekä koneoppimisen perusmalleihin (esim. lineaarinen ja logistinen regressio, klusterointi) että syväoppimiseen ja sen sovelluksiin (konenäkö, tekstin kääntäminen ja käsittely, aikasarjaennusteiden tekeminen).

Lisätietoja opiskelijoille

Vapaasti valittava opinto ryhmille TXQ22ICT ja TXQ22SCM. Eitietovaatimuksena on Python-ohjelmoinnin jatkokurssi.

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa ja osaa määritellä opintojakson aihepiirin keskeisiä käsitteitä, malleja ja osaa käyttää tavallisimpia työkaluja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet hyvin, vaikka tiedoissa ja taidoissa onkin jollain alueilla vielä kehitettävää. Opiskelija hallitsee hyvin opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja ja osaa perustella tekemiään ratkaisuja. Opiskelijalla on valmiuksia soveltaa oppimaansa uusissa tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tuotantotalouden alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan ja määrittää, missä alueella tarvitsee kehittymistä.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet kiitettävästi. Opiskelija hallitsee kiitettävästi opintojakson aihepiirin käsitteet, mallit ja työkalut. Opiskelija osaa analysoida sujuvasti ja perustellusti sekä esittää käytännön kehittämistoimenpiteitä. Opiskelijalla on hyvät valmiudet soveltaa oppimaansa uusissa tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tuotantotalouden alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet välttävästi. Opiskelija tunnistaa ja osaa määritellä opintojakson aihepiirin keskeisiä käsitteitä, malleja ja osaa käyttää tavallisimpia työkaluja. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden kehittymisen edellytykset ja periaatteet.

Esitietovaatimukset

- Python ohjelmoinnin perusteet
- Tiedonhallinta

Lisäksi Python ohjelmoinnin jatkokurssi on suositeltava esitieto.

Siirry alkuun