Lataa esitys
Esittely latautuu. Ole hyvä ja odota
1
Algoritmit ja koneoppiminen (ALKO)
Petri Myllymäki Linjan vastuuprofessori syksyllä 2009 Tietojenkäsittelytieteen laitos
2
Algoritmit ja koneoppiminen
Mitä voidaan automatisoida ja miten tämä tapahtuu tehokkaasti? Linjalla tarkastellaan tehokkaiden algoritmien ja tekoälyn teoriaa ja sovelluksia Linjan aihepiiriin kuuluvat mm. algoritminsuunnittelu, data-analyysi, bioinformatiikka, optimointimenetelmät, älykkäät järjestelmät, tilastollinen mallintaminen, informaatioteoria,…
3
Linjaan liittyviä kursseja kandidaatintutkinnossa
Tietorakenteet (8op, 1. kevät III-IV per) Tietorakenteiden harjoitustyö (4 op, 2. syksy I per) Laskennan mallit (6 op, 2. syksy I-II per) Johdatus tekoälyyn (4 op, 2. syksy I per) Linjan syventäviä opintoja Algoritmien suunnittelu ja analyysi (4 op) Johdatus koneoppimiseen (4 op) Yksi seuraavista: Diskreetti optimointi + harjoitustyö (4+2 op) Tiedon louhinta + harjoitustyö (4+2 op) Todennäköisyysmallit + harjoitustyö (4+2 op) Huom: matematiikan tai menetelmätieteiden opintoja vaaditaan 60 op
4
Esimerkkejä tutkimusalueista
Pelipuun tehokas läpikäynti (esim. tietokoneshakissa) Monimutkaisempia tapauksia: Go, Pokeri, … tarvitaan lisää älyä: hahmontunnistusta, tiedon louhintaa, todennäköisyysmalleja Muita esimerkkisovelluksia: DNA:n analysointi Stemmatologia vaalikonevisualisointi paikannus yhteisöllinen suodatus (Netflix) “ajatustenluku” …
5
Yhteenveto Linjan kurssit ovat usein melko teoreettisia…
…ja matematiikkaakin on opeteltava… …mutta lopussa kiitos seisoo: opittuja menetelmiä voi soveltaa jännittävien tutkimusongelmien ratkaisemisessa huippututkijoiden ohjauksessa: ALKO-linjan johtavat tutkijat ovat aloillaan maailman eliittiä
Samankaltaiset esitykset
© 2024 SlidePlayer.fi Inc.
All rights reserved.