Toimumisaeg: | 29.08.2022 - 14.06.2023 |
Eesmärk: | Arendada keskkonnaandmete analüüsi oskusi, et tudeng oskaks suurtest andmehulkadest eraldada olulise informatsiooni. Anda ülevaade riiklikest ja rahvusvahelistest andmebaasidest ja seal olevate keskkonnaandmete kasutamise võimalustest. Anda baasteadmised tehisintellekti olemuse, probleemilahendusmetoodikate ja masinõppe kohta. |
Sihtgrupp: | Riigiametnikud, kohalike omavalitsuste (KOV) töötajad, keskkonna andmetega tegelevad ettevõtted. |
Eeldused: | Kandideerimistingimused: Bakalaureuse kraad Lisatingimused: 1. Õppur esitab igapäevatöös tekkinud keskkonnaandmete analüüsiga seotud probleemi, millele loodab saada lahenduse koolituse tulemusena. Projektiõppe aine raames lahendatakse see probleem koos õppejõududega. 2. Andmeanalüüsi iseseisvate ülesannete efektiivseks lahendamiseks on vajalik isikliku LapTop (RAM 8GB, CPU 1,8GHz, 20GB vaba mälu kettal) 3. Vajalikud vabavara paketid arvutil: SNAP, QGFIS, Phyton. |
Teemad: | NSO0170 Maa kaugseire rakendused/3 EAP/sügissemester (Auditoorne ja e-õpe) ITX0130 Elements of AI - Tehisintellekti baaskursus/2 EAP/sügissemester /e-õpe NSO8062 Geofüüsikaline andmetöötlus/6 EAP/kevadsemester (Auditoorne ja e-õpe) NSO8066 Projektõpe: päriseluprobleemi lahendamine/Praktika/3 EAP/kevadsemester |
Õpiväljund: | Omab ülevaadet riiklikes ja rahvusvahelistes andmebaasidest (Copernicus, EmodNet, Sentinel Datahub, EstHub, Kese jne) ning oskab kasutada seal olevaid andmeid keskkonnaprobleemide lahendamisel ja planeerimisülesannete täitmisel. Oskab kasutada andmetöötluse vabavarasid (Python, Snap, QGIS) andmeridade, satelliitpiltide ja mudelväljade analüüsiks. Oskab teostada ruumiandmete analüüsi ettevõtte/tööandja igapäevaste keskkonnaanalüüsi vajadustest lähtuvalt. Omab ülevaadet AI probleemilahendusmeetoditest, tunneb masinõppe olemust ning tunneb ära tehisintellekti näiteid reaalelust. |
Hindamiskriteeriumid: | Kõik ained on edukalt läbitud. Õppuri (tema tööandja) vajadustest lähtuva keskkonnaandmete analüüsi projekt on teostatud. |
Kommentaar: | Mikrokraadikavale võetakse vastu 20 osalejat. Nõutav bakalaureusekraad. Kandideerimisel esitab tudeng igapäevatöös tekkinud keskkonnaandmete analüüsiga seotud probleemi, millele loodab saada lahenduse koolituse tulemusena. Projektõppe aine raames lahendatakse see probleem koos õppejõududega. Andmeanalüüsi iseseisvate ülesannete efektiivseks lahendamiseks on vajalik isiklik LapTop(RAM&GB, CPU 1,8GHz, 20GB vaba mälu kettal). Vajalikud vabavara pekettide arvutil:SNAP, QGIS, Phyton.
|
Õppekeel: | eesti keel |
Maht: | auditoorne õppetöö: 364 akadeemilist tundi |
Koolituse läbimist tõendav dokument: | TalTech tunnistus |
Lektor: | Rivo Uiboupin(NSO0170)- Meresüsteemide instituut; Regina Erlenheim (ITX0130)-Tarkvarateaduse instituut; Germo Väli (NSO8062)-Meresüsteemide instituut; Urmas Raudsepp (NSO8066)-Meresüsteemide instituut |
Kontakt: | Avatud õppe keskus, 6203600, avatudope@taltech.ee; kavajuht Rivo Uiboupin |
Müügihind: | 720 EUR / osaleja |
Märkused hinna kohta: | Tasu maksmine toimub mikrokraadikava kogumaksumuse alusel semestripõhiselt ning arvutatakse vastavalt valitud õppeaine ainepunktide mahule ja ülikoolis kehtestatud tasumääradele |
Registreerumise tähtaeg: | 12.08.2022 |
Koht: | Ehitajate tee 5, Tallinn |