Tekoälyn hyödyntäminen (10 op)

Osaamistavoitteet (Opintojakso)

Opiskelija tietää erilaisia tekoälyä hyödyntäviä ratkaisuita ja tuntee datan roolin osana tekoälysovelluksia. Opiskelija osaa tunnistaa erilaisia tilanteita, joissa voidaan hyödyntää tekoälyä ja minkälaista dataa ratkaisut vaativat.

Sisältö (Opintojakso)

Tekoälyä hyödyntävien tapausten tutkimista ja analysointia. Datan rooli osana tekoälysovellusta.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2) (Opintojakso)

Opiskelija tutkii ja analysoi tekoälyratkaisuita ja tunnistaa datan roolin osana tekoälysovelluksia.

Arviointikriteerit, hyvä (3-4) (Opintojakso)

Opiskelija osaa tutkia ja analysoida tekoälyratkaisuita eri näkökulmista ja ymmärtää datan roolin osana tekoälysovelluksia. Opiskelija osaa tunnistaa hyvin tilanteita, joissa tekoälyä voidaan hyödyntää ja ymmärtää, millaista dataa tällöin tarvitaan.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5) (Opintojakso)

Opiskelija osaa tutkia ja analysoida tekoälyratkaisuita monipuolisesti ja ymmärtää hyvin datan roolin osana tekoälysovelluksia. Opiskelija osaa tunnistaa erinomaisesti tilanteita, joissa tekoälyä voidaan hyödyntää ja ymmärtää hyvin, millaista dataa tällöin tarvitaan ja onko dataa riittävästi saatavilla ja mistä dataa saadaan lisää.

Tenttien ja uusintatenttien ajankohdat

Ei tenttiä, uusinta ja korotus sovitaan erikseen opettajien kanssa.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

1 - seminaari esitys pidetty (pakollinen)
+1 - seminaari esityksen laajuus ja sisältö asianmukainen
+1 - väliraportti palautettu ajallaan
+1 - loppuraportti ja esitysmateriaali palautettu ajallaan
+1 - aiheesta tehty käytönnön esimerkki (esim. PoC, demo, sovellus, valmiin sovelluksen analysointi)

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit - hylätty (0) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

ei seminaariesitystä

Arviointikriteerit - tyydyttävä (1-2) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Opiskelija tutkii ja analysoi tekoälyratkaisuita ja tunnistaa datan roolin osana tekoälysovelluksia.

Arviointikriteerit - hyvä (3-4) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Opiskelija osaa tutkia ja analysoida tekoälyratkaisuita eri näkökulmista ja ymmärtää datan roolin osana tekoälysovelluksia. Opiskelija osaa tunnistaa hyvin tilanteita, joissa tekoälyä voidaan hyödyntää ja ymmärtää, millaista dataa tällöin tarvitaan.

Arviointikriteerit - kiitettävä (5) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Opiskelija osaa tutkia ja analysoida tekoälyratkaisuita monipuolisesti ja ymmärtää hyvin datan roolin osana tekoälysovelluksia. Opiskelija osaa tunnistaa erinomaisesti tilanteita, joissa tekoälyä voidaan hyödyntää ja ymmärtää hyvin, millaista dataa tällöin tarvitaan ja onko dataa riittävästi saatavilla ja mistä dataa saadaan lisää.