Algoritmien ja koneoppimisen erikoistumislinja muodostettiin syksyllä 2008 yhdistämällä vanhat algoritmien erikoistumislinja, älykkäiden järjestelmien erikoistumislinja sekä tiedonhallinnan erikoistumislinjan tiedonlouhintaa käsittelevä osa. Syksystä 2008 syventävien opintojen opetus on järjestetty nykyisten tutkintovaatimusten mukaan, ja kesän 2011 jälkeen vanhojen erikoistumislinjojen tutkintovaatimusten mukaan ei enää anneta merkintöjä.  Jos olet aikanaan suorittanut algoritmien tai älykkäiden järjestelmien kursseja, voit tiedustella niiden soveltuuvuutta nykyisiin tutkintovaatimuksiin linjan vastuuprofessorilta.  Tärkeimmät vastaavuudet löytyvä laitoksen tutkinnonuudistussivulta.

Luonnontieteiden kandidaatti

Tietojenkäsittelutieteen LuK-tutkinnossa ei ole erikoistumislinjoja, vaan kaikilla opiskelijoilla on samat pakolliset kurssit. Alla kohdassa "Annettava opetus" on mainittu linjaan läheisimmin liittyvät pakolliset kurssit. Tällä hetkellä linjalla ei ole erityisiä valinnaisia aineopintokursseja.

Jos tavoitteena on suorittaa FM-tutkinto algoritmien ja koneoppimisen linjalla, jo LuK-opintoihin on syytä sisällyttää runsaasti matematiikan opintoja (ks. "Sivuaineet" alla).

Filosofian maisteri

Huom. syksystä 2010 alkaen linjan syventävien opintojen kurssit pidetään pääsääntöisesti englanniksi.

Kaikille tietojenkäsittelytieteen opiskelijoille yhteisten pakollisten muiden opintojen lisäksi FM-tutkintoon algoritmien ja koneoppimisen erikoistumislinjalla vaaditaan seuraavaa:

Linjan pakolliset opinnot (8 op)

• Design and analysis of algorithms (4 op)
• Introduction to machine learning (4 op)

Linjakohtaiset valinnaiset opinnot (6 op)

Ainakin yksi seuraavista:

• String processing algorithms (4 op) ja harjoitustyö (2 op)
• Probabilistic models (4 op) ja harjoitustyö (2 op)
• Data mining (4 op) ja harjoitustyö (2 op)
• Biological sequence analysis (4 op) ja harjoitustyö

Muut valinnaiset opinnot (20 op)

vähintään 20 op tietojenkäsittelytieteen syventäviä opintoja alla tarkennettujen ohjeiden mukaan

Seminaareja (6 op)

Pro gradu -tutkielma ja kypsyysnäyte (40 op)

Lisäksi kandidaatin ja maisterin tutkinnossa yhteensä on oltava matematiikan tai menetelmätieteiden

opintokokonaisuuksia vähintään 60 op.

"Muiksi valinnaisiksi opinnoiksi" kelpaavat ainakin

• kaikki linjakohtaiset valinnaiset kurssit
• muiden erikoistumislinjojen tutkintovaatimuksissa mainitut pakolliset ja valinnaiset syventävät kurssit
• linjan vaihtuvat erikoiskurssit, joita ovat ainakin Diskreetti optimointi, Tiedon tiivistämisen tekniikat, Special topics in computational geometry, Satunnaisalgoritmit, Supervised machine learning ja Unsupervised machine learning
• tietojenkäsittelytieteen muiden erikoistumislinjojen erikoiskursseista ainakin Tiedonhakumenetelmät, Tietoturva, Spesifioinnin ja verifioinnin perusteet ja Ohjelmointikielten kääntäjät (ja sen harjoitustyö)
• bioinformatiikan kursseista ainakin Elements of bioinformatics ja Computational methods in systems biology.

Ylläolevat listat eivät ole kattavia, ja muitakin sopivalta tuntuvia kursseja saa mielellään ehdottaa linjan vastuuprofessorille. Huomaa, kuitenkin, että seminaarit eivät kelpaa tähän.

Erityisesti on syytä huomata, että algoritmien ja koneoppimisen erikoistumislinja tarjoaa laskennallisesta biologiasta kiinnostuneille vaihtoehdon erillisen MBI-maisteriohjelman rinnalle. Tällaista vaihtoehtoa suunnittelevan on kuitenkin hyvä ottaa huomioon, että joillain MBI:n kursseilla voi olla osallistumisrajoituksia eivätkä ne kaikki välttämättä kelpaa tietojenkäsittelytieteen syventäviksi kursseiksi. Erityisesti tämä koskee laboratorioharjoituskursseja.

Sivuaineet

Algoritmien ja koneoppimisen opinnot edellyttävät alusta alkaen kohtalaisia matemaattisia valmiuksia. FM-tutkinnossa pakollisena sivuaineena on vähintään 60 op matematiikkaa tai menetelmätieteitä. Nämä kannattaa yleensä pyrkiä suorittamaan ainakin pääosin jo LuK-vaiheessa. Peruskursseista erityisen suositeltavia ovat esimerkiksi

• Analyysi I ja II (tai Analyysin peruskurssi)
• Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I ja II
• Logiikka I
• Johdatus todennäköisyyslaskentaan ja Johdatus tilastolliseen päättelyyn (tai vastaavat tilastotieteen kurssit).

Muita suositeltavia sivuaineita ovat esimerkiksi fysiikka ja teoreettinen fysiikka, tilastotiede, kieliteknologia ja kognitiotiede, menetelmätieteiden sivuainekokonaisuus sekä JOO-sopimukseen perustuvat opinnot Aalto-yliopistossa.