Odota...
Wait...
Korppi-järjestelmän toimintoja Korppi

16.1.7

Kirjaudu sisään järjestelmään!
23.9.2023 01:27

TIEP1000 Tietotekniikan ajankohtaisia teemoja, 2 op, Tekoälyn perusteita ja sovelluksia, JY:n avoin yliopisto [kotisivu]

Avoin yliopisto

Tiedotus:
Kurssille ei voida ilmoittautua, koska se on jo vanhennettu.
Kurssin ilmoittautumisaika päättyi 31.7.20 klo 23:59.

Yleisiä tietoja

Kotisivu: https://www.avoin.jyu.fi/fi/opintotarjonta/informaatioteknologia
Ilmoittautumisaika: 31.10.19 klo 0:00 - 31.7.20 klo 23:59
Opinto-oikeuden voimassaoloaika: 150 vuorokautta ilmoittautumispäivästä
Laajuus: 2.0 op
Kielet: opetuskielet: suomi; suorituskielet: -
Ilmoittautuneita: 493
Organisaatiot:Avoin yliopisto (AYO), Tietotekniikka (avoin yo) (AVOTIE)
Opetuksen järjestäjät:JY:n avoin yliopisto
Ajankohtaista:

Kurssille ilmottautuminen on käynnissä. Kurssi suoritetaan verkkokurssina Moodlessa.
Tervetuloa mukaan!

 

Sisältö:

Kurssilla tutustutaan tekoälyn perusteisiin ja sovelluksiin. 

Modernit tekoälysovellukset perustuvat pääosin datasta oppimiseen. Jotta tekoäly kykenisi ihmismäiseen toimintaan, sen pitäisi pystyä oppimaan asioita esimerkiksi  kuvista, puheesta, muista äänistä, teksteistä ja tapahtumaketjuista. Nykyiset tekoälylgoritmit eivät pysty lisäämään tai luomaan oppimaansa malliin sellaista tietoa, jota niiden opettamiseen käytettävässä datassa ei ole. Opettamisessa käytettävän datan käsittelyyn tarvitaan monenlaisia tekniikoita, joita esitellään tällä kurssilla. Datan käsittelyn lisäksi tutustutaan neuroverkkoihin, tekstianalyysiin, kyberturvallisuuteen ja tekoälyn käyttöön eri yhteyksissä.

Tekoälysovelluksia käytetään useilla eri aloilla. Tekoälyä, erityisesti moderneja koneoppimismenetelmiä käytetään esimerkiksi puheen-, kuvan- ja tekstintunnistuksessa, tiedonlouhinnassa, lääketieteessä, peleissä sekä päätöksenteon tukijärjestelmissä. Tekoäly voi toimia ongelmanratkaisijan asemassa kyberuhkien havaitsemisessa, ratkaisemisessa ja torjunnassa. 

Kurssi on jaettu lukuihin

  • Johdanto ja käsitteitä
  • Koneoppiminen, data ja luokittelumenetelmät
  • Neuroverkot
  • Tekstianalytiikkaa ja luonnollisen kielen käsittelyä
  • Kyberturvallisuus
  • Tekoälyn sovelluksia
Osaamistavoitteet:

Kurssin tavoitteena on antaa opiskelijalle perustiedot tekoälystä ja sen sovelluksista. 

Kurssin suoritettuaan opiskelija

  • osaa antaa useita esimerkkejä tekoälyn soveltamisesta
  • tuntee koneoppimisen ja luokittelumenetelmien perusteet
  • tuntee neuroverkkojen ja konvoluutioneuroverkkojen perusteet
  • osaa kertoa tekstianalytiikassa käytettävistä menetelmistä
  • tietää, miten tekoäly liittyy kyberturvallisuuteen
Esitiedot:

Ei varsinaisia esitietoja mutta lukion pitkä matematiikka helpottaa joidenkin lukujen sisällön oppimista.

Ilmoittautuminen:

- Perehdy ennen ilmoittautumista avoimen yliopiston ilmoittautumisohjeisiin ja –ehtoihin https://www.avoin.jyu.fi/ilmoavoin
- Ilmoittautuminen on sitova.
- Ilmoittaudu painamalla tämän sivun yläreunassa olevaa Ilmoittaudu-painiketta.
- Saat ilmoittautumisen perusteella sisällöllisesti ja ajallisesti rajatun opinto-oikeuden.
- Opintojakso on maksuton.

Opetusmuodot:

Verkko-opetus.

Tällä opintojaksolla on käytössä Moodle-verkko-opiskeluympäristö https://moodle.jyu.fi/
Moodleen kirjaudutaan Jyväskylän yliopiston tietojärjestelmien käyttäjätunnuksella ja salasanalla.
Lisätietoa käyttäjätunnuksesta: https://www.avoin.jyu.fi/tunnukset

Suoritustavat:

Kurssi suoritetaan tekemällä kurssiin liittyvät lukujen lopussa olevat verkkotehtävät ja loppuessee.

Hyväksytyyn suoritukseen vaaditaan

  • tehtävistä yhteensä vähintään 50% yhteispisteistä
  • vähintään 3p jokaisen luvun tehtävistä
  • hyväksytty suoritus esseestä
Kurssin työmäärä:

Laskennallisesti 54h työskentelyä, sisältäen kurssin kirjallisen aineiston lukemisen, omaksumisen ja tehtävien tekemisen. 

Aikataulu:

Kurssi aukeaa 31.10.2019.

Kirjallisuus:
Yhteystiedot:

Avoimen yliopiston opintopalvelut
help.jyu.fi
040 576 7760

Avainsanat:

tekoäly, neuroverkko, konvoluutioneuroverkko, koneoppiminen, ohjattu oppiminen, ohjaamaton oppiminen, vahvistettu oppiminen, data, massadata, luokittelumenetelmät, tekstianalytiikka, luonnollisen kielen käsittely, kyberturvallisuus

Arviointi:
Arvosteluasteikko

Hyväksytty-hylätty