Opinto-opas

Tavoitteet

Tunnet älykkään automaation perusteet, keskeiset käsitteet, mahdollisuuksia ja uhkia eri sovelluskohteisiin hyödyntämisessä.
Tunnet ja osaat soveltaa datalähtöisiä kone- ja syväoppimisen mahdollisuuksia älykkään automaation hyödyntämiseen eri sovelluskohteissa (mm. prosessit, robotiikka)
Tunnet ja osaat soveltaa erilaisia älykkään automatisoinnin alustoja, palveluita ja työkaluja.
Osaat arvioida älykkään automaation teknologioiden soveltuvuutta.
Ymmärrät tietoturvan merkityksen älykkään automaation ratkaisuihin liittyen.
Osaat soveltaa tietoturvaa parantavia ratkaisuja älykkään automaation toteuttamisessa.

Sisältö

Älykkään automaation perusteita, käsitteitä, etuja ja haasteita, sovelluskohteita ja teknologioita.
Älykkäät automaatioympäristöt ja alustat; on-premises, pilvipalvelut, hybridi-ratkaisut.
Automaatiossa hyödynnettävä tekoäly; koneoppimisen ja syväoppimisen mahdollisuudet sekä soveltamisperiaatteet.
Syväoppimisen perusteet; neuroverkot (ANN), syvät neuroverkot (CNN), takaisinkytkevät neuroverkot (RNN), vahvistettu oppiminen, GANN –verkot.
Syväoppiminen ja automaatio; kognitiivinen automaatio konenäkö, luonnollisen kielen käsittely)
Älykäs automaatio ja kvanttikoneoppimisen (QML, quantum machine learning) mahdollisuudet; klassinen laskenta vs. kvanttilaskenta automaatiossa, quantum-classical- hybridit, QaaS –kvanttilaskentapalvelut automaatiossa.
Älykkään automaation tietoturva.

Arviointiasteikko

H-5