Tietoa laitoksesta:
|
 |
Älykkäiden järjestelmien erikoistumislinja
Tulevaisuuden tietojärjestelmät sisältävät yhä enemmän adaptiivisia ja
älykkäitä osia, ja suuntautumisvaihtoehdossa keskitytään tällaisten
järjestelmien suunnittelun ja tutkimuksen laskennallisiin menetelmiin.
Ala käsittää useita tietojenkäsittelytieteen alueita, kuten tekoälyn,
laskennallisen älykkyyden, keinoelämän, heuristiset optimointialgoritmit
ja älykkäät tiedonhakumenetelmät.
Linjalta valmistuvat sijoittuvat tyypillisesti sekä tutkijoiksi että
teknisiksi erityisasiantuntijoiksi ohjelmistoalan ja tietoliikennetekniikan
yrityksiin. Tämän takia tutkijakoulutuksella sekä käytännön harjoitustöillä ja
projekteilla on merkittävä asema linjan opetuksessa.
 Ajankohtaista
Keväällä 2007 järjestetään seuraavat kurssit:
Tutkimus
Älykkäiden järjestelmien tutkimus keskittyy mallintamisen ja oppimisen
peruskysymyksiin ja niiden sovelluksiin eri aloilla insinööritieteistä
sosiaali- ja lääketieteisiin. Suuri osa tutkimuksesta
tehdään kahdessa Kumpulassa toimivassa tutkimusryhmässä:
Complex
Systems Computation Group -tutkimusryhmässä (CoSCo) tutkitaan mm.
todennäköisyys- ja informaatioteoreettista mallintamista ja älykkäitä
tiedonhakumenetelmiä, ja
Neuroinformatics-tutkimusryhmässä
tutkitaan mm.tilastollisten data-analyysimenetelmien soveltamista neurotieteissä.
Näissä ryhmissä tehtyä tutkimusta on sovellettu esimerkiksi
käyttäjäprofiloinnissa ja -personoinnissa, mukautuvissa
oppimisympäristöissä, 2- ja 3-ulotteisten kuvasignaalien
kohinanpoistossa ja analysoimisessa, aivojen näköjärjestelmän
mallinnuksessa, langattomien verkkojen paikkasidonnaisissa palveluissa
ja seuraavan sukupolven hakukoneteknologioissa.
Opetus
Älykkäiden järjestelmien opinto-ohjelma sisältää monia erikoiskursseja.
Tyypillisesti nämä kurssit edellyttävät matemaattisia pohjatietoja,
kykyä analyyttiseen ajatteluun sekä
hyviä ohjelmoinnin ja ongelmanratkaisun taitoja. Älyllisen
käyttäytymisen automatisoinnin opinnot ovat luonteeltaan usein myös
poikkitieteellisiä.
Älykkäiden järjestelmien peruskursseista Tekoäly on
pakollinen osa linjan opintoja, ja linjan valinnaisiksi suorituksiksi sopivia kursseja ovat mm. "Kolme käsitettä"-sarjan kolme kurssia (katso alla),
Graphical models (6 op), Laskennallisen data-analyysin kurssit
I (4 op) ja II (4 op),
Kausaalisuusanalyysi (4-6 op),
Computational Neuroscience (6 op),
Modeling of Vision (5 op), sekä alaan liittyvä seminaarikurssi
(katso yllä 'Ajankohtaista' osiosta).
Näitä erikoiskursseja (tai ainakin joitakin niistä) suositellaan erityisesti tutkimussuuntautuneille opiskelijoille.
Tasoltaan ne soveltuvat syventäviin opintoihin tai jatko-opintoihin.
Kolme käsitettä -kurssit on luontevinta suorittaa alla luetteloidussa
järjestyksessä, mutta se ei ole välttämätöntä.
Muiden linjojen soveltuvia kursseja
Alla lueteltuja muiden linjojen kursseja voidaan myös sisällyttää osaksi älykkäiden järjestelmien
syventäviä opintoja, riippuen siitä kuinka ne sopivat opintokokonaisuuteen ja pro gradu -tutkielman aihepiiriin. Kurssien sisällyttämiseksi linjan valinnaisiksi opinnoiksi on kuitenkin aina sovittava etukäteen linjan vastuuprofessorin kanssa.
Koneoppiminen,
Merkkijonomenetelmät,
Algoritmien suunnittelu,
Robotiikka,
Tietämyksen muodostaminen,
Satunnaisalgoritmit,
Tietokonegrafiikka,
Computational Complexity,
Context-Aware Computing,
Probabilistic Logic Learning,
Tiedon louhinnan menetelmät,
Laskennan teoria,
Convex Optimization,
Kuvankäsittely,
Models and Algorithms for Complex Networks,
Data Compression Techniques,
Information Retrieval Methods.
(Huom: Yllä listattuja kursseja ei pidetä joka vuosi;
joitakin ei ehkä enää ollenkaan. Listan tarkoitus on lähinnä havainnollistaa
mitä kaikkea voidaan mahdollisesti sisällyttää älykkäiden järjestelmien opintoihin.)
Sivuaineet
Älykkäiden järjestelmien rakentaminen on luonteeltaan monitieteistä ja
edellyttää usein matematiikan perusteiden lisäksi myös laajempaa
näkemystä ratkaistavaan ongelmaan. Tämän takia erikoistumislinjalla
suositellaan matematiikan ohella toisen sivuaineoppimäärän suorittamista
jossakin toisessa yliopiston tiedekunnassa tai JOO-sopimuksen puitteissa
jossakin muussa yliopistossa. Esimerkkejä sopivista sivuaineista ovat
kognitiotiede, psykologia, teoreettinen filosofia ja laskennallinen
tekniikka (TKK).
Laudaturmerkintä
Opiskelija noudattaa oletusarvoisesti opintojensa aloitusvuonna
määriteltyjä tutkintovaatimuksia. Halutessaan hän voi
ottaa käyttöön jotkut myöhemmin voimaan tulleet tutkintovaatimukset.
Tutkintovaatimuksia sovelletaan siten, että niiden kaikki
osat - niin pääaine, sivuaineet kuin muutkin opinnot - on suoritettava saman
tutkintosäännön puitteissa;
so. yhden ja saman opinto-oppaan mukaisina.
Opinto-oppaiden varassa voi arvioida, miten
eri vuosina tarjolla olevat kurssit vastaavat uudempia
tutkintovaatimuksia, ja laudaturmerkinnän antajalta voi kysyä
varmempaa tulkintaa.
Laudaturmerkinnän antaa linjavastaava,
joka lukuvuonna 2006-2007
on
Petri Myllymäki.
Laudaturmerkintää varten on toimitettava:
- laudatur-kokonaisuuden hakulomake eli
opintokokonaisuuslomake (valmiiksi täytettynä!)
- opintorekisteriote
Huomatkaa että opintorekisterissä on oltava merkintä hyväksytystä cum laude -kokonaisuudesta ja gradusta ennen kuin laudaturmerkinnän voi saada. Opintokokonaisuuslomakkeita saa mm. laitoksen kansliasta.
Linjaväkeä
- Wray Buntine, PhD, dos., vanhempi tutkija.
- Patrik Hoyer, TkT, tutkijatohtori.
- Jarmo Hurri, TkT, tutkijatohtori.
- Aapo Hyvärinen, FT, dos., yliopistonleht., virkavapaalla.
- Mika Inki, TkT, tutkija.
- Ilmari Kurki, FM, tutkija.
- Urs Köster, M.Sc., tutkija.
- Tei Laine, PhD, yliopistonleht.
- Jussi Lindgren, FM, tutkija.
- Tommi Mononen, FM, tutkija.
- Petri Myllymäki, FT, dos., prof. (linjavastaava)
- Jukka Perkiö, FM, tutkija.
- Jorma Rissanen, TkT, HIIT Fellow.
- Teemu Roos, FM, tutkija.
- Tomi Silander, FM, ass.
- Henry Tirri, FT, dos., prof., virkavapaalla.
- Hannes Wettig, FM, tutkija.
Viimeksi päivitetty 12.2.2007
|
