Introduction to Artificial Intelligence (3op)
Toteutuksen tunnus: AE00CM73-3005
Toteutuksen perustiedot
- Ilmoittautumisaika
- 10.11.2025 - 18.02.2026
- Ilmoittautuminen toteutukselle ei ole vielä alkanut.
- Ajoitus
- 02.03.2026 - 26.04.2026
- Toteutus ei ole vielä alkanut.
- Opintopistemäärä
- 3 op
- Lähiosuus
- 3 op
- Toteutustapa
- Lähiopetus
- Yksikkö
- SeAMK Automaatio- ja tietotekniikka
- Toimipiste
- SeAMK Seinäjoki, Frami
- Opetuskielet
- englanti
- Koulutus
- Bachelor of Engineering, Automation Engineering
- Opettajat
- Pasi Mikkonen
- Ryhmät
-
AE23Bachelor of Engineering, Automation Engineering
-
IEPIP25International Professional Studies
- Opintojakso
- AE00CM73
Tavoitteet
Students will be competent in using the mathematical methods described in the course contents to solve practical mathematical problems.
Sisältö
Minimization by gradient descent
Linear regression
Logistic regression
Neural networks
Aika ja paikka
Aikataulut löytyvät lukujärjestyksestä osoitteesta https://lukkarikone.seamk.fi/. Lukujärjestyksiä on julkaistuna kuusi seuraavaa viikkoa. Syksyn 6 ensimmäistä viikkoa julkaistaan juhannukseen mennessä ja kevään 6 ensimmäistä viikkoa jouluun mennessä. Lukujärjestyksiin voi tulla muutoksia.
Oppimateriaalit
Ilmoitetaan opintojakson alussa.
Opetusmenetelmät
Opinto toteutetaan lähiopetuksena ja se edellyttää opetukseen osallistumista SEAMKin kampuksella.
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Opinnon työmäärä on mitoitettu siten, että opinnon tavoitteena olevan osaamisen hankkimiseksi yksi opintopiste vastaa keskimäärin 27 tuntia opiskelijan tekemää työtä. Todellinen ajan tarve vaihtelee yksilöittäin mm. aiemman osaamisen takia.
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)
satisfactory (1-2): The student knows and understands to a satisfactory extent the basic concepts and methods discussed in the course, and is able to apply them to usual problems.
Arviointikriteerit, hyvä (3)
good (3-4): The student is familiar with the concepts and methods discussed in the course, and is able to apply them to different types of problems. The student is able to combine the accumulated knowledge and skills with previous experiences in the subject.
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
excellent (5): The student is familiar with the concepts and methods discussed in the course, and is able to apply them to a variety of different problems. The student has demonstrated creativity and innovation, and is able to find new meanings when applying what they have learned
Esitietovaatimukset
Algebra and geometry, Vectors and matrices, Differential and integral calculus, Automation technology mathematics
Lisätiedot
80% läsnäolovaatimus tunneilla.