Siirry suoraan sisältöön

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.

Siirry alkuun