Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä (5 op)

Toteutuksen tunnus: TX00EY18-3001

Toteutuksen perustiedot

Ilmoittautumisaika: 06.05.2024 - 20.10.2024
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.

Ajoitus: 21.10.2024 - 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

Paikat: 0 - 35

Koulutus: Tieto- ja viestintätekniikan tutkinto-ohjelma

Opettajat: Sakari Lukkarinen; Juha Kopu

Ryhmät: TVT22-H
Hyvinvointi- ja terveysteknologia

Opintojakso: TX00EY18

Toteutuksella on 16 opetustapahtumaa joiden yhteenlaskettu kesto on 48 t 0 min.

Aika	Aihe	Tila
Ma 21.10.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5010 Digitila
To 24.10.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPB6005 Oppimistila
Ma 28.10.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5010 Digitila
To 31.10.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPC5014 Oppimistila
Ma 04.11.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5010 Digitila
To 07.11.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5026 Luentosali
Ma 11.11.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5010 Digitila
To 14.11.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5026 Luentosali
Ma 18.11.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5010 Digitila
To 21.11.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5026 Luentosali
Ma 25.11.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5010 Digitila
To 28.11.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5026 Luentosali
Ma 02.12.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5010 Digitila
To 05.12.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5026 Luentosali
Ma 09.12.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	KMD751 Oppimistila
To 12.12.2024 klo 09:00 - 12:00 (3 t 0 min)	Neuroverkkojen sovellukset lääketieteessä TX00EY18-3001	MPA5026 Luentosali

Muutokset varauksiin voivat olla mahdollisia.

Tavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija ymmärtää neuroverkkojen toiminnan perusteet, osaa luoda Python-kielellä toteutettuja neuroverkkomalleja lääketieteellisiin sovelluksiin (sisältäen mm. lääketieteellisten kuvien luokittelua ja luonnollisen kielen käsittelyä) sekä tietää perusteet ohjelmistojen käyttämisestä lääkinnällisenä laitteena.

Sisältö

Ohjelmisto lääkinnällisenä laitteena
Neuroverkkojen perusteet, konvolutiiviset ja takaisinkytkeytyvät neuroverkot
Lääketieteen sovellukset
Python-ohjelmointi
Teknologian soveltamisen eettiset näkökulmat ja vastuukysymykset

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija on saavuttanut opintojakson tavoitteet. Opiskelija tunnistaa, osaa määritellä ja käyttää opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja. 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 osaa määritellä hyvin opintojakson aihepiirin käsitteitä ja malleja ja pystyy tekemään perusteltua analyysiä. Opiskelijalla on valmiuksia soveltaa oppimaansa opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija ymmärtää asiantuntijuuden merkityksen tieto- ja viestintätekniikan alalla ja osaa analysoida omaa asiantuntijuuttaan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (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. Opiskelijalla on hyvät valmiudet soveltaa oppimaansa opiskelun ja työelämän tilanteissa. Opiskelija osaa analysoida tieto- ja viestintätekniikan alan asiantuntijuutta ja omaa asiantuntijaksi kehittymistään.