Tietojenkäsittelytieteen pääaine Pääaineinfo ke

Transkriptio

1 Tietojenkäsittelytieteen pääaine Pääaineinfo ke Pekka Orponen Tietojenkäsittelytieteen laitos Aalto-yliopisto

2 Tietojenkäsittelytiede Kehitetään systemaattisia ja tehokkaita malleja ja menetelmiä haastavien ongelmien automaattiseen ratkaisemiseen mitä voidaan automatisoida (ja tehokkaasti)? miten opitaan matemaattinen malli datasta? Painopiste menetelmissä, jotka yhdistävät kompleksisten sovellusympäristöjen tilastollista ja diskreettiä mallintamista laskentaintensiivisiin analyysi- ja päättelytekniikoihin 2/17

3 Tietojenkäsittelytiede Sovelluskohteita: ohjelmistot, tietoverkot, päättelyjärjestelmät, pilvilaskenta; suurten tietoaineistojen analyysi, älykkäät käyttöliittymät, biologisten systeemien analysointi, signaalinkäsittely (puhe, kuva, video),... Opetuksesta vastaa Tietojenkäsittelytieteen laitos (TKT) Demo1: Demo2: Cocktail-kutsut Älykkäät datalasit 3/17

4 Tietojenkäsittelytiede tulevaisuuden näkymiä Ripeä kehitys jatkuu laitteistojen, ohjelmistojen ja menetelmien kehitys nopeaa vahva menetelmällinen perusta Tietotekniikka yhä tärkeämpää järjestelmät monimutkaisempia, laatuvaatimukset kiristyvät järjestelmäsuunnittelu vaativampaa käsiteltävänä ja analysoitavana suuria tietomassoja matemaattisesti perustellut, täsmälliset mallit ja suunnittelumenetelmät 4/17

5 Tietojenkäsittelytiede tulevaisuuden näkymiä Palvelujen verkottuminen ja digitalisoituminen mullistavat maailmaa: internet, kännykät/tabletit, grid/cloud, suuret tietomassat, älykkäät palvelut, käyttöliittymät ja ympäristöt,... Tämä muuttaa perusteellisesti tapoja, jolla järjestelmiä suunnitellaan, toteutetaan, hallitaan ja hyödynnetään Tarvitaan uusia mallinnus-, analysointi-, suunnittelu-, hallinta- ja tietoturvaratkaisuja Tutkimus- ja koulutustarve tällä suunnalla loputon 5/17

6 Tietojenkäsittelytieteen pääaine moduulipolku Lukuvuodesta lähtien: A1 Tietotekniikka TkK A2 Tietojenkäsittelytiede A3 Informaatiotekniikka A3 Tietojenkäsittelyteoria Kandiuudistus /17

7 Tietojenkäsittelytieteen pääaine Pääaine tarjoaa runsaasti haasteita erityisesti matematiikasta kiinnostuneille tietoteknikoille Sivuaine laajentaa hyvin muita tietotekniikan opintoja DI-tutkinto antaa hyvät valmiudet jatko-opintoihin Laitoksen tutkimustoiminta kansainvälistä huippua Aalto RAE 2009: 24/25 p 3 Suomen Akatemian huippuyksikköä (1 koordinaattori, 2 jäsen) kärkisijoilla kv viitausindekseissä (esim. ( Microsoft Academic Search ) 7/17

8 Pääaineen tavoitteet Laaja näkemys tietojenkäsittelytieteen perustaan ja kyky seurata ja hyödyntää alan nopeaa kehitystä Valmiudet laajojen ja monimutkaisten järjestelmien, esim. uudenlaisten läpikäyvästi verkottuneiden ympäristöjen, mallintamiseen, analysointiin ja suunnitteluun Valmiudet monenlaisista lähteistä peräisin olevan datan, kuten mittaustiedon, kuvien, signaalien ja puheen teoreettisten ja laskennallisten käsittelymenetelmien kehittämiseen ja soveltamiseen 8/17

9 Pääaineesta valmistuminen DI/TkT Sijoittuminen vaativiin asiantuntija-, tutkimus- ja tuotekehitystehtäviin Hyvät valmiudet tutkijakoulutukseen 9/17

10 Yrityksiä ja työnantajia Meiltä valmistuneiden perustamia yrityksiä Genolyze Oy ( genolyze.com ) bioinformatiikkadatan analysointia Data Rangers Oy ( datarangers.fi ) data-analysointipalveluja yrityksille Neotide ( ) sairaaloille antibiootti- ja infektioseurantajärjestelmiä Xtract Ltd ( xtract.fi ) automatisoitua asiakasanalyysiä ( Social intelligence ) ZenRobotics Ltd ( zenrobotics.com ) Making robots feel funky 10/17

11 Kesätöihin 2013? Mainio tapa tutustua pääaineen tarjontaan Hae kiinnostavaan tutkimusryhmään ja tutki ohjatusti Haku tammikuussa /17

12 Kansainvälisiä vaihtoehtoja Ylemmän tutkinnon voi lukea myös kansainvälisissä Masters-ohjelmissamme FAdCo Foundations of Advanced Computing Macadamia Machine Learning and Data Mining eusysbio Systems Biology (Aalto + KTH + IST) MBI Bioinformatics (Aalto + HY) Seuraavan haun DL Hakea voivat myös suomalaiset opiskelijat, joiden kanditutkinto valmistuu ennen Suomalaisilta ei vaadita kielitestiä Kaksoistutkintomahdollisuuksia 12/17

13 Rakenne ja kurssit POT-kurssit (tutkinnon ensimmäiset 120 op) T Tietojenkäsittelyteorian perusteet T T Datasta tietoon T Logiikka tietotekniikassa: perusteet A2 Tietojenkäsittelytiede (20 op) T Machine Learning: Basic Principles T Principles of Algorithmic Techniques + valinnaisia kursseja siten, että 20 op täyttyy: T Digitaalinen signaalinkäsittely ja suodatus T Hahmontunnistuksen perusteet T Signaalien tilastollinen mallinnus T Algorithmic Methods of Data Mining T Discrete Models and Search T Parallel and Distributed Systems T Cryptography and Data Security S Laskennallinen tiede 13/17

14 A3 syventävät moduulit Tietojenkäsittelyteoria Informaatiotekniikka Kieliteknologia Kognitiivinen teknologia Laskennallinen tiede 14/17

15 A3 Tietojenkäsittelyteoria Algoritmit ja laskennan vaativuus Hajautettu laskenta Kryptografia Laskennallinen logiikka Ohjelmistojen laadunvarmistus (verifiointi) 15/17

16 A3 Informaatiotekniikka Tyypillinen tapaus: tarjolla on valtavasti dataa (mitattuja signaaleja luonnosta tai teknisistä järjestelmistä) kun matemaattista mallia ei tunneta ennalta, se täytyy oppia tietoaineistosta (datasta) koneoppimisen ja tiedon louhinnan menetelmillä Poikkitieteellisiä yhteyksiä: biologia, yleinen kielitiede, automaatiotekniikka,... 16/17

17 Tarkempia tietoja Ständi ala-aulassa klo Laitoksen sivut Yhteyshenkilö: 17/17