TIEP2000 Introduction to artificial intelligence and its applications (2 cr)

Study level:
Basic studies
Grading scale:
Pass - fail
Language:
Finnish
Responsible organisation:
Faculty of Information Technology
Curriculum periods:
2020-2021, 2021-2022, 2022-2023

Description

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, äänistä, teksteistä ja tapahtumaketjuista. Nykyiset tekoälyalgoritmit 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

Learning outcomes

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

Study materials


Kirja: https://tim.jyu.fi/view/kurssit/tie/tiep1000/tekoalyn-sovellukset/kirja, ISBN 978-951-39-7796-2


Muu tekoälyyn liittyvä kirjallisuus ja verkkomateriaali

Completion methods

These completion methods are for University of Jyväskylä degree students. Other options:

Method 1

Evaluation criteria:
Hyväksyttyyn suoritukseen vaaditaan: tehtävistä vähintään 50% yhteispisteistä, vähintään 3p jokaisen luvun tehtävistä ja hyväksytty suoritus esseestä
Select all marked parts
Parts of the completion methods
x

Independent study (2 cr)

Type:
Independent study
Grading scale:
Pass - fail

Teaching