Opintojaksot   |Tutkinnot| |Opintokokonaisuudet| |Kaikki| |Jatko| |KV|

Opinto-opas 2007-2008

Opintokokonaisuuden tyyppi

Syventävät opinnot

Yhteyshenkilöt

Hannu Koivisto , Matti Vilkko

Syventävät opinnot perehdyttävät opiskelijan aineopintoja syvällisemmin sumean päättelyn, neuroverkkojen, geneettisten algoritmien menetelmiin ja niiden soveltamiseen automaatiossa ja data-analyysissä. Näihin perustuvat toteutukset ovat yleistyneet elektronisissa laitteissa, automaatiossa ja signaalinkäsittelyssä sekä laite- että järjestelmätasolla. Koulutus tuottaa ammattilaisia erityisesti suunnittelu-, tutkimus- ja kehitystehtäviin.

Tavoitteet

- Kyky soveltaa em. menetelmiä esim. automaatiossa, signaalinkäsittelyssä, tietoliikenteessä, data-analyysissä
- Sumean laskennan ja adaptiivisten verkkojen menetelmien tunteminen ja kyky kehittää uusia menetelmiä

Tutkinnot, joihin opintokokonaisuus voidaan sisällyttää

Esitietovaatimukset

Esitietoina ehdottomasti myös kurssi ACI-20010 (Automaatiotekniikan perusteet). Sumean laskennan tietoja vailla olevien on syytä sisällyttää valinnaisiin opintoihin ko. aihetta käsittelevä kurssi.

Opintokokonaisuus	Opintopisteet
Matemaattinen mallinnus	25 op
Mittaus- ja informaatiotekniikka	25 op
Oppivat ja älykkäät järjestelmät	25 op
Oppivat järjestelmät ja systeemiteoria	25 op

Sisältö

Pakolliset opintojaksot

ACI-11050 pakollinen vain niille, jotka tekevät diplomityön oppivista järjestelmistä

Opintojakso	Opintopisteet	Vaihtoehtoisuus
ACI-11050 Säätötekniikan diplomityöseminaari	1 op
ACI-41030 Neuro- sumeat järjestelmät	5 op
ACI-41070 Oppiva ja älykäs säätö	5 op
ACI-42070 Identifiointi	5 op	1
ACI-42076 System Identification	5 op	1
Yhteensä	21 op

1. Opintojaksot ACI-42070 ja ACI-42076 ovat keskenään vaihtoehtoisia

Vaihtoehtoiset opintojaksot

Opintojakso	Opintopisteet	Vaihtoehtoisuus
ACI-20020 Digitaalinen säätö	5 op	1
ACI-20030 Säädön suunnittelu	7 op	1
Yhteensä	12 op

1. Opintojaksot ACI-20020 ja ACI-20030 ovat keskenään vaihtoehtoisia.

Täydentävät opintojaksot

Valinnaiset opinnot voi valita varsin vapaasti tavoitteista riippuen: automaatiotekniikka, mittaus- ja informaatiotekniikka, ohjelmistotekniikka, signaalinkäsittely, tietoliikennetekniikka, energiatekniikka, matematiikka jne. Koska oppivia ja älykkäitä järjestelmiä käytetään usealla eri sovellusalueella, on suositeltavaa lukea asianomaisesta alueesta suoraan esimerkiksi sivuaine. Alla olevassa listassa on esimerkkejä tyypillisistä valinnoista.

Listasta täydennetään opintokokonaisuuden laajuuteen

Opintojakso	Opintopisteet
ACI-11010 Automaatiotekniikan työkurssi	3 op
ACI-11020 Automaatiotekniikan erikoistyö	2-5 op
ACI-21030 Prosessiautomaation sovellukset	7 op
ACI-21080 Säätösuunnittelu Matlab:lla	5 op
ACI-21130 Teollisuusprosessien mallintaminen ja säätörakenteet	5 op
ACI-31050 Tietoverkkopohjainen automaatio	5 op
ACI-31070 Automaatioverkkojen erityiskysymyksiä	5 op
ACI-42060 Robusti säätö	5 op
LIKU-2236 Introduction to decision analysis	4 op
LIKU-4410 Toimitusketjun hallinta	5 op
MAT-21240 Operaatiotutkimus	3 op
MAT-41120 Matemaattinen optimointiteoria 1	5 op
MAT-45050 Matemaattisen mallinnuksen peruskurssi	5 op
MAT-51250 Matemaattinen optimointiteoria 2	4 op
MAT-51260 Stokastiset prosessit	5 op
MAT-51630 Tilastollinen laadunvalvonta	4 op
MAT-51640 Tilastollinen kokeiden suunnittelu	4 op
MAT-51700 Bayesin menetelmät	6 op
MAT-52800 Soft Computing	4 op
MAT-55800 Osittaisdifferentiaaliyhtälöt matemaattisessa mallinnuksessa	4 op
MAT-55900 Datan analyysimenetelmät mallinnuksessa	4 op
MAT-56000 Tilastolliset mallit	4 op
MAT-56100 Satunnaisuus mallintamisessa	4 op
MIT-1210 Mittaustekniikan matemaattiset menetelmät	5 op
MIT-3010 Mittausdatan analyysi 1	7 op
MIT-3030 Mittausdatan analyysi 2	5 op
MIT-3050 Mittausten informaatiosisältö ja datan luotettavuus	5 op
MIT-3070 Mittausinformaatiojärjestelmän suunnittelu	7 op
MIT-3110 Dynaamisten järjestelmien monimuuttuja-analyysi	5 op
MIT-3130 Laajojen dynaamisten järjestelmien analyysi	5 op
OHJ-2200 Tietorakenteiden suunnittelu ja toteutus	5 op
OHJ-2550 Tekoäly	6 op
SGN-2500 Johdatus hahmontunnistukseen	4 op
SGN-2556 Pattern Recognition	5 op
SGN-2806 Neural Computation	5 op
SGN-5306 Knowledge Mining	3 op
SGN-6056 Introduction to Computational Systems Biology	3 op
SGN-6106 Computational Systems Biology I	5 op
SGN-6306 Complex Systems I	6 op
SGN-6456 Computational Models in Complex Systems	4 op
TETA-1400 Toiminnanohjaus	5 op
TETA-5410 Tuotannonohjausmenetelmät	4 op
TETA-9030 Tieteenfilosofia ja teollisuustalous	6 op
Yhteensä	202 op

Viimeksi muokattu	12.04.2007
Muokkaaja	Hannu Koivisto