Yliopiston etusivulle Suomeksi På svenska In English
Helsingin yliopisto Tietojenksittelytieteen laitos
 

Tietojenkäsittelytieteen laitos

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