Opinto-opas 2013-2014 Jatko Perus Pori KV Jatko Avoin |Tutkinnot|     |Opintokokonaisuudet|     |Opintojaksot|

Opinto-opas 2013-2014

MAT-64500 Datan analyysimenetelmät mallinnuksessa, 4 op Soft Computing Methods of Mathematical Modelling

Lisätiedot

Soveltuu jatko-opinnoiksi

Vastuuhenkilö

Esko Turunen, Jussi Kangas, Thumas Miilumäki

Opetus

Opetusmuoto	P1	P2	P3	P4	Kesä	Toteutuskerrat	Luentoajat ja -paikat
Luennot			2 h/vko			MAT-64500 2013-01

Suoritusvaatimukset

Luentojen seuraaminen ja niihin liittyvien viikkotehtävien/demojen tekeminen. Harjoitustyö ja sen esittäminen.
Osasuoritusten pitää liittyä samaan toteutuskertaan

Opetukseen ja oppimiseen liittyvät periaatteet ja lähtökohdat

-

Osaamistavoitteet

Kurssin käytyään opiskeilja ymmärtää ja osaa soveltaa kurssilla opettettuja uusia diskreettejä menetelmiä datan analysoinnissa ja mallintamisessa.

Sisältö

Sisältö	Ydinsisältö	Täydentävä tietämys	Erityistietämys
1.	Uusilla diskreeteillä menetelmillä mallinnuksessa tarkoitetaan soveltavan matematiikan piirissä viime vuosikymmeninä syntyneitä tekniikoita ja lähestymistapoja, joilla voidaan luontevasti kuvata sellaisia ilmiöitä, joiden mallintaminen differentiaaliyhtälö-, tilasto- ym. perinteisillä mallinnusmenetelmillä on hankalaa.
2.	Menetelmät kulkevat myös nimikkeen Soft Computing alla, ja niihin luetaan yleensä sumea logiikka, neuroverkot, geneettiset algoritmit, tiedonlouhinta ja kaaosteoria.

Esitietovaatimukset

Opintojakso	P/S	Selite
MAT-60250 Matemaattisen mallinnuksen peruskurssi	Pakollinen

Tietoa esitietovaatimuksista
Insinöörimatematiikan tai Laajan matematiikan opintokokonaisuus.

Esitietoketju (Vaatii kirjautumisen POPiin)

Vastaavuudet

Opintojakso	Vastaa opintojaksoa	Selite
MAT-64500 Datan analyysimenetelmät mallinnuksessa, 4 op	MAT-55900 Datan analyysimenetelmät mallinnuksessa, 4 op

Tarkempia tietoja toteutuskerroittain

Toteutus	Kuvaus	Opetusmuodot	Toteutustapa
MAT-64500 2013-01	Kurssilla esitellään mallinnuksen uusia diskreettejä menetelmiä, jotka kulkevat myös nimikkeen Soft Computing alla. Näihin menetelmiin luetaan yleensä sumea logiikka, neuroverkot, geneettiset algoritmit, tiedonlouhinta ja kaaosteoria. Luennoilla keskitytään todelliseen mallinnukseen ja käsitellään tarvittavaa teoriaa. Kurssi on suunnattu opintojen loppupuolen syventäviin opintoihin ja on jatko-opintoihin soveltuva.

Viimeksi muokattu

11.01.2013