Tehisaru meetodid

Programmi läbinud õppija:

• analüüsib erinevaid olukordi, kus masinõppe ja tehisaru süsteemide rakendamine pakub lisaväärtust;
• selgitab tehisaru süsteemide põhikomponente ning nende toimimispõhimõtteid;
• hindab andmeid, arvutusressursse ja tarkvara, mis on vajalikud masinõppe ja tehisaru süsteemide tõhusaks rakendamiseks;
• hindab kriitiliselt sügavõppe arhitektuuride eeldusi, omadusi ja piiranguid ning valib konkreetsete probleemide lahendamiseks sobivaima;
• rakendab vähemalt ühes valdkonnas (tekst, masinnägemine jm) praktilisi masinõppe lahendusi, lahendades konkreetseid erialaseid ülesandeid;
• hindab kriitiliselt mudelite ja tulemuste usaldusväärsust;
• planeerib ja viib ellu masinõppe ja tehisaru projekte, võttes arvesse tervet andmete elutsüklit;
• arendab meeskonnas töötamise oskusi, töötamaks masinõppe ja tehisaru projektides.

• LTAT.02.006 Andmeteaduse meetodid (6 EAP)
• MTAT.03.227 Masinõpe (6 EAP)
• LTAT.02.023 Seletatav automatiseeritud masinõpe (6 EAP)
• LTAT.02.028 Sügavõpe masinnägemises (6 EAP)
• LTAT.02.024 Tehislik ja loomulik mõistus (6 EAP)
• LTAT.02.001 Tehisnärvivõrgud (6 EAP)
• MTAT.06.055 Transformerid (6 EAP)