Syväoppiminen I

Warning

Tämä sivusto on kokonaisuudessaan työn alla. Valmistuu keväällä 2026.

Tervetuloa kurssille! Tämä kurssi on jatkoa Johdatus koneoppimiseen -kursille. Kurssilla syvennytään koneoppimisen keskeiseen osa-alueeseen, syväoppimiseen (deep learning). Aiheita käydään läpi lyhyesti teoreettisesta näkökulmasta, mutta pääpaino on käytännön toteutuksissa. Viralliset oppimistavoitteet löydät OPS:sta, mutta pääpiirteittäin kurssin jälkeen:

Osaat selittää syväoppimisen keskeiset käsitteet 5-vuotiaalle.
Olet kouluttanut esimerkkien mukaiset mallit.
... joiden pohjalta olet luonut omia malleja.
Olet luonut oppimispäiväkirjan, joka mahdollistaa kertauksen ja jatko-opiskelun.

Tutustut kurssin aikana kirjoihin Understanding Machine Learning ja Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch. Kurssin jälkeen sinulla on valmiudet käyttää syväoppimista projektikursseilla ja työelämässä.

Tehtävät

Kurssi sisältää tehtäviä, jotka on tarkoitettu tehtäviksi kurssin aikana. Tehtävät löytyvät kunkin osion lopusta. Lisäksi kaikki tehtävät ovat koostettuna Tehtäväkooste-sivulle. Tehtävät palautetaan Oppimispäiväkirja 101 -ohjeistuksen mukaisesti eli Gitlab Pages:ssa hostattuna staattisena sivustona.

Useat tehtävät viittaavat Marimo-työkalulla tehtyihin notebookeihin. Kyseessä on Jupyter Notebook -työkalun seuraaja. Löydät notebookit gh:sourander/syvaopiminen/notebooks -polusta tämän kurssin repositoriosta. Notebookien käyttö neuvotaan kurssivideoilla ja tukisessioissa.

Numerointi

Kurssiaiheet ovat numeroitu sataluvuilla. Otetaan esimerkiksi kuvitteelliset luvut 1 ja 2:

1. Eläinkunta:
    (100:) Nisäkkäät
    (110:) Linnut
2. Ohjelmointikielet:
    (200:) Python
    (210:) Rust

Aiheeseen Eläinkunta liittyvät aineistot tunnistat sataluvulla 1xx, ja aiheeseen Ohjelmointikielet liittyvät aineistot tunnistat satakymmenluvulla 2xx. Esimerkiksi

notebooks/nb/100/
- 100_marsu.py
- 101_leijona.py
- 102_kissa.py
- 110_varis.py (seuraava kymppi eli linnut)
- 111_kotka.py
notebooks/nb/200/
- 200_python_alkeet.py
- 210_rust_alkeet.py (seuraava kymppi eli Rust)

Sama pätee esimerkiksi kurssin videoihin. Jos videon otsikossa on luku välillä 100-199, tiedät, että se liittyy aiheeseen Eläinkunta. Jos taas videon otsikossa on luku välillä 200-299, tiedät, että se liittyy aiheeseen Ohjelmointikielet. Kymmenluvusta tunnistat tarkemman aiheen.

Koodin ajaminen

Kurssilla ei pelkästään katsella koodia vaan sitä ajetaan myös. Voit ajaa koodit

Jupyter Hubissa
Google Colabiss
Coder-ympäristössä
Paikallisesti uv:lla

Vaihtoehtoja esitellään kurssivideoilla ja tukisessioissa. Mikäli sinulla on oma näytönohjain, on äärimmäisen suositeltavaa opetella ajamaan koodia paikallisesti kyseistä näytönohjainta hyödyntäen. AI-opiskelijalta tämä on jopa odotettavaa.

Jupyter Hub ja Colab

Jupyter Hub ei ymmärrä Marimo-notebookeja, joten ne täytyy ensin muuntaa Jupyter Notebook -muotoon. Sama pätee ainakin kirjoitushetkellä Colabiin.

Käännös onnistuu marimo export ipynb notebook.py -o notebook.ipynb -komennolla. Lue lisää Marimon Coming from Jupyter -ohjeesta.

On suositeltavaa kuitenkin opetella Marimo-työkalun käyttö.