Introduction to Artificial Intelligence (3 op)

Arviointiasteikko

Hyväksytty/Hylätty

Sisällön jaksotus

Course is self-study course, so, student can schedule course her-/himself.

Tavoitteet

After completing a course, student has learned what are the basic tehniques to manifest artificial intelligence in practise.

Sisältö

- Introduction - Data Exploration - Supervised learning - Unsupervised learning - Deep Learning - Reinforcement learning

Aika ja paikka

Course is delivered via Metropolia's Viope environment and it can be done in own pace.

Oppimateriaalit

All of course material is online in Metropolia's Viope.

Opetusmenetelmät

Course is 100% online (Self-Study) course and it can be done in own pace.

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

N/A

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

N/A

Pedagogiset toimintatavat ja kestävä kehitys

N/A

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

N/A

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Course is self-study course, so, timetable is totally up to student her-/himself.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

After student has done at least 80% of tasks he/she can get grade pass.