Tehisintellekti ja robootika rakendused tööstuses (NTR0670)
PÕHIANDMED
õppeaine register
A - põhiregister
õppeaine kood
NTR0670
õppeaine nimetus eesti k
Tehisintellekti ja robootika rakendused tööstuses
õppeaine nimetus inglise k
Applied AI and Robotics for Industrial Use
õppeaine maht AP
-
õppeaine maht EAP
6.00
deklareeritav
jah
õppeaine täies mahus läbitav e-õppes
ei
kontrollivorm
eksam
õpetamise semester
sügis-kevad
õppekeel
eesti keel
inglise keel
Õppekavad, millesse aine kuulub
kavaversiooni kood
aine kohustuslik
EDTR17/25
jah
Ainet õpetavad struktuuriüksused
ET - Tartu Kolledž
Ainekaardi link
Tunniplaani link
Vaata tunniplaani
Versioon:
VERSIOONIPÕHISED ANDMED
õppeaine eesmärgid eesti k
Õppeaine eesmärk on aidata üliõpilasel omandada kaasaegsed teadmised tehisintellekti kasutamisest tööstuses ja robootikas. Õppeaine õpetab üliõpilasele orienteerumist tööstuses ja igapäevaelus kasutusel olevates tehisintellekti ning robootika tehnoloogiates ja annab teadmised selliste süsteemide ehitamisest. Õppeaine läbinud üliõpilane oskab hiljem tööelus märgata tehisintellekti ja robootika kasutuskohti, valida sobivad lahendused ja neid rakendada.
õppeaine eesmärgid inglise k
The aim of the course is to help the students acquire up-to-date knowledge on the use of artificial intelligence in industry and robotics. The course teaches students to orient themselves in the technologies of artificial intelligence and robotics used in industry and in everyday life, and provides knowledge on how to build such systems. Students who complete the course are able to identify the applications of artificial intelligence and robotics later in their working lives, to select suitable solutions and to implement them.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Õppeaine läbinud läbinud üliõpilane:
1. võrdleb ja kirjeldab tehisintellekti ning robootika tehnoloogiaid;
2. valib probleemi lahendamiseks sobilikud tehisintellekti ja robootika lahendused;
3. selgitab erinevate tehisintellektitehnoloogiate lihtsamaid piiranguid ja võimalusi;
4. selgitab tehisintellekti ja robotite kasutamisega kaasnevaid põhilisi ohte;
5. suudab iseseisvalt projekteerida tehisintellekti ja robootikalahenduse kasutava tööstusprotsessi.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
After completing this course, the student:
1. compares and describes artificial intelligence and robotics technologies;
2. selects appropriate artificial intelligence and robotics solutions to solve problems;
3. explains basic limitations and possibilities of different AI technologies;
4. explains basic risks associated with the use of artificial intelligence and robots;
5. designs independently an industrial process using artificial intelligence and robotic solutions.
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Kursuse raames käsitletakse järgmisi teemasid:
1. Tehisintellekt ja selle põhilised tehnoloogiad
2. Robootika jaoks olulised elektroonika alused
3. Robootika alused ja robotite ehitus
4. Transpordirobotid
5. Tehisintellekti mudelid, ehitus, jaotus
6. Närvivõrkude arhitektuur ja tööpõhimõtted
7. Närvivõrkude rakendamine robootikas
8. Närvivõrkude rakendamine tööstuses
9. Robotite rakendamine tööstuses
10. Praktiliste kasutusnäidete analüüs
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
The following topics are covered in the course:
1. Artificial intelligence and its key technologies
2. The basics of electronics relevant to robotics
3. The basics of robotics and robotic engineering
4. Transport robots
5. Models, design, and classification of artificial intelligence
6. Architecture and function of neural networks
7. The application of neural networks in robotics
8. The application of neural networks in industry
9. Industrial application of robots
10. Analysis of practical use cases
hindamisviis eesti k
Iseseisvad tööd, online-testid, lõpueksam või projekt.
hindamisviis ingl k
-
iseseisev töö eesti k
Grupitöö või iseseisva tööna valminud projekt.
iseseisev töö ingl k
-
õppekirjandus
-
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
4.0
sessioonõppe töömahud (semestris):
loenguid
1.0
loenguid
-
praktikume
1.0
praktikume
-
harjutusi
2.0
harjutusi
-
vastutav õppejõud
-
ÕPPEJÕU AINEKAVA INFO
õppetöö semester
õpetav õppejõud / üksus
õppetöö keel
Laiendatud ainekava
2025/2026 kevad
Martin Rebane, ET - Tartu Kolledž
eesti keel
    kuva rohkem
    2024/2025 kevad
    Martin Rebane, ET - Tartu Kolledž
    eesti keel
      Ainekaart eesti keeles
      Ainekaart inglise keeles