Elements of AI: Tekoälyn perusteet

Ei muodollisia esitietovaatimuksia lukiomatematiikan lisäksi (perusaritmetiikka, murtoluvut)

Kurssin suorittamisen jälkeen osaat:

• nimetä autonomisuuden ja adaptiivisuuden tekoälyn ominaispiirteiksi
• erottaa toisistaan tieteiskirjallisuuden tekoälyn ja oikean tekoälyn
• kuvailla tekoälyn keskeiset filosofiset kysymykset liittyen Turingin testiin ja kiinalaisen huoneen ajatuskokeeseen
• muotoilla tosielämän ongelmia etsintäongelmina
• muotoilla yksinkertaisia pelejä (kuten ristinolla) pelipuuksi
• soveltaa minimax-periaatetta optimaalisten pelisiirtojen ratkaisemiseen rajoitetun kokoeisessa pelipuussa
• ilmaista todennäköisyysarvoja luonnollisina frekvensseinä
• soveltaa Bayesin kaavaa yksinkertaisissa skenaarioissa
• selittää esiintyvyysharhan ja välttää sen bayesilaisen päättelyn avulla selittää miksi koneoppimista tarvitaan
• erottaa ohjatun ja ohjaamattoman koneoppimisen tilanteet toisistaan
• selittää seuraavan kolmen ohjatun koneoppimisen menetelmän periaatteet: lähimmän naapurin luokitin, lineaariregressio ja logistinen regressio
• selittää, mitä neuroverkot ovat ja mihin tarkoituksiin ne sopivat
• ymmärtää myös neuroverkkojen taustalla olevien menetelmien rajoitukset
• ymmärtää tulevaisuuden ennustamisen vaikeus, jotta voit paremmin arvioida tekoälystä esitettyjen väitteiden uskottavuutta
• tunnistaa joitakin tekoälyn merkittävimpiä yhteiskunnallisia vaikutuksia, kuten algoritmista syrjintää, väärennettyjä sisältöjä, yksityisyydensuojaa ja työelämän murrosta

Kurssimateriaali löytyy osoitteesta https://course.elementsofai.com/fi(Avautuu uuteen välilehteen)

Valinnainen opintojakso

• Sopii kaikkien koulutusohjelmien opiskelijoille
• kohderyhmänä erityisesti opiskelijat, jotka ovat suorittaneet vähän tai ei lainkaan tietojenkäsittelyn opintoja
• Opintojakso voidaan tarjota osana jatkuvan oppimisen tarjontaa.
  

• tarjolla jatkuvasti
• kurssin voi aloittaa milloin tahansa ja sen voi suorittaa omaan tahtiin
• suositeltu kesto on kuusi viikkoa
• missä vaiheessa tahansa opintoja

• Kurssimateriaali koostuu luettavasta tekstistä ja vuorovaikutteisista elementeistä
• Tehtävät haastavat sinut syventymään materiaaliin ja etsimään tarvittaessa lisää tietoa vastauksien tueksi
• Tehtävät sisältävät monivalintakysymyksiä, numeropohjaisia tehtäviä, kirjallisia tehtäviä. 
• Monivalinta- ja numeropohjaisten tehtävien vastaukset tarkastetaan automaattisesti. 
• Kirjalliset vastaukset arvioidaan vertaisarvioinneilla. Useimmiten vertaisarvioijina ovat muut opiskelijat, mutta joissain tilanteissa myös ohjaajat.

Avoimen yliopiston toteustavat voivat poiketa koulutusohjelman toteuksesta. 

• Kurssi läpäiseminen edellyttää, että 90% tehtävistä on suoritettu ja suoritetuista tehtävistä vähintään 50% on oikein
• Monivalintatehtävissä ja numeerisissa tehtävissä sallitaan vain yksi vastauskerta
• Tekstivastaukset joko hyväksytään tai hylätään: jälkimmäisessä tapauksessa opiskelijan tulee vastata ko. kysymykseen uudelleen (tarvittaessa useamman kerran, kunnes vastaus hyväksytään)

Opiskelijoille, jotka haluavat kurssin jälkeen jatkaa tekoälyopintoja, suositellaan tarvittaessa ohjelmointikursseja, joiden jälkeen voi suorittaa tekoälykursseja, joihin sisältyy ohjelmointia. Kursseja järjestetään tällä hetkellä pääasiallisesti tiedekunnassa:

• englanninkielinen Elements of AI: Building AI -verkkokurssi
• DATA15001 Introduction to AI (englanniksi) liittyy läheisesti Elements of AI-kurssiin ja sisältää ohjelmointitehtäviä
• DATA11001 Introduction to Data Science (syventävä, englanninkielinen) liittyy myös tekoälyn ja koneoppimisen sovelluksiin
• DATA11002 Introduction to Machine Learning syventävä, englanninkielinen) käsittelee erityisesti koneoppimista