Siirry suoraan sisältöön

AI project (5 op)

Toteutuksen tunnus: MS00CN48-3001

Toteutuksen perustiedot


Ilmoittautumisaika
02.12.2023 - 16.01.2024
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.
Ajoitus
26.02.2024 - 30.04.2024
Toteutus on päättynyt.
Opintopistemäärä
5 op
Lähiosuus
5 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Tekniikka ja liiketoiminta
Opetuskielet
suomi
englanti
Koulutus
Insinööri (ylempi AMK), Data Engineering and AI
Tradenomi (ylempi AMK), Data Engineering and AI
Opettajat
Golnaz Sahebi
Pertti Ranttila
Ryhmät
YDATIS23
Insinööri (ylempi AMK), Data Engineering and AI
YDATTS23
Tradenomi (ylempi AMK), Data Engineering and AI
Opintojakso
MS00CN48

Toteutuksella on 2 opetustapahtumaa joiden yhteenlaskettu kesto on 7 t 0 min.

Aika Aihe Tila
Ma 15.04.2024 klo 08:30 - 12:00
(3 t 30 min)
AI project MS00CN48-3001
EDU_1091 Hammarbacka esitystila byod
Ti 16.04.2024 klo 08:30 - 12:00
(3 t 30 min)
AI project MS00CN48-3001
EDU_1090 Ringsberg esitystila byod
Muutokset varauksiin voivat olla mahdollisia.

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Sisällön jaksotus

A deep learning-focused, project-based course that empowers master's students to explore and develop AI projects, fostering their ability to conceive, implement, and optimize intelligent solutions.

Session 1: AI Project Lifecycle and Data Selection
Session 2: Data Preprocessing and Model Selection
Session 3: Presenting First Results and Discussion
Session 4: Algorithm Optimization and Tuning

Tavoitteet

After completing the course, the students can
- work in the AI project
- describe and understand how AI projects are implemented

Sisältö

Practical project related to AI

Oppimateriaalit

The course materials will be announced later during the course.

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

No Exam

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Contact hours:
- 4 times 4h theory and practice: 4 x 4h = 16 hours

Final project: approximately 114 hours

Total: approximately: 130 hours

Lisätiedot

This course is project-based, requiring students to possess knowledge in machine learning and deep learning, specifically in image recognition and Sequential models.
Consequently, it is advisable to enroll in the 'Components and Applications of Artificial Intelligence' course first. In that course, students learn how to employ deep neural networks for image recognition (using CNN) and using RNN for sequential models. This foundational knowledge will better prepare students for the project-based nature of this course.

Siirry alkuun