Turun yliopiston Moodle

Objectives

After completing the course, the student will be able to
- understand basic and advanced deep neural network architectures and their application to various challenges in natural language processing
- select appropriate language resources and deep learning models and fine-tune state-of-the-art models for a range of tasks involving natural language
- understand and explain the capabilities and limitations of deep learning-based models and concepts such as transfer learning, multi- and cross-lingual models, and large-scale pre-training
- independently implement multi-stage natural language processing systems combining several task-specific models

Osaamistavoitteet

·         Opiskelija tietää mitä design ajattelu on

·         Opiskelija ymmärtää design ajattelun perusteita ja niiden käyttöä terveyden- ja sosiaalihuollossa

·         Opiskelija soveltaa design ajattelun prosessia ja menetelmiä terveyden- ja sosiaalihuollon haasteiden ratkomisessa

·         Opiskelija kykenee arvioimaan design ajattelun käytettävyyttä myös muissa opinnoissa ja työelämässä

·         Opiskelija saa tietoa yrityksen perustamisesta ja idean kaupallistamisesta

Tavallisissa populaatiomalleissa oletetaan, että lajin asuinalue on suuri yhtenäinen alue, jossa elinolosuhteet ovat kaikille yksilöille samanlaiset. Metapopulaatio taas koostuu useista paikallisista populaatioista, joiden välillä on muuttoliikettä. Kurssilla käsitellään dynaamista peliteoriaa erilaisissa metapopulaatiomalleissa, sovelluksena muun muassa muuttoliikkeen evoluutio.

Kurssiavain: peliteoria