Tekoälyn hyödyntäminen (5 op)
Toteutuksen tunnus: 5Y00FD89-3002
Toteutuksen perustiedot
- Ilmoittautumisaika
- 01.06.2021 - 03.10.2021
- Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
- Ajoitus
- 03.09.2021 - 26.11.2021
- Toteutus on päättynyt.
- Laajuus
- 5 op
- Toteutustapa
- Lähiopetus
- Yksikkö
- Dataosaaminen ja tekoäly YAMK
- Toimipiste
- TAMK Pääkampus
- Opetuskielet
- suomi
- Koulutus
- Dataosaamisen ja tekoälyn ylempi tutkinto-ohjelma
- Opettajat
- Ossi Nykänen
- Opintojakso
- 5Y00FD89
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
Kurssiarvosana perustuu kurssin välietappien asianmukaiseen saavuttamiseen:
1 - kurssin päättävä seminaariesitys pidetty (pakollinen)
+1 - tiivis väliraportti palautettu ajallaan (aiheeseen perehtyminen)
+1 - seminaariesityksen esitysmateriaali ja lyhyt loppuraportti palautettu ajallaan
+1 - seminaariesityksen laajuus ja sisältö asianmukainen
+1 - seminaariesityksen osana esitelty myös käytännöllistä esimerkkiä aiheesta; ei luettu pelkkiä ranskalaisia viivoja (esim. PoC, demo, sovellus, valmiin sovelluksen analysointi)
Arviointiasteikko
0-5
Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät
Etäopetusta teamsissa. Kurssin aikana tutustutaan valittuun tekoälyn tai sen sovelluksen aihepiiriin pienryhmissä (tiivis väliraportti), syvennetään siihen liittyvää omaa osaamista (lyhyt loppuraportti) ja valmistellaan aiheesta esitys muille kurssin osallistujille (seminaariesityksen esityskalvot tms. materiaali). Aikataulut, ohjeistus, aineistot ja tehtävien palautus Moodlessa.
Oppimateriaalit
Materiaali moodlessa, sisältäen linkkejä aihepiirin englanninkieliseen aineistoon.
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.