ÄûÃʵ¼º½

Uutiset

Opiskelija Lisa Petry: Signaaleja on lähes kaikilla tekniikan aloilla

Signal Processing and Data Science -pääaineen maisteriopiskelija Lisa Petry uskoo, että tekoälyn yleistyminen teollisuudessa korostaa tarvetta asiantuntijoille, jotka voivat työskennellä datan kanssa ja ymmärtävät syvällisesti datan tarjoamaa tietoa ympäröivästä maailmasta.
Henkilö, jolla on pitkät ruskeat hiukset, valkoinen paita, seisoo puupaneeliseinää vasten, kädet ristissä.
Lisa Petry. Kuva: Meeri Saltevo / Aalto-yliopisto

Miksi valitsit Computer, Communication and Information Sciences: Signal Processing and Data Science -maisteriohjelman?

Signaalinkäsittely on aina erottautunut monipuolisuutensa ja laajan soveltuvuudensa vuoksi. Signaaleja on lähes kaikilla tekniikan aloilla, sillä ne voivat edustaa mitä tahansa äänestä ja kuvasta anturimittauksiin. Yhdessä datatieteen kanssa ne mahdollistavat arvokkaan tiedon poimimisen ja tarjoavat syvemmän ymmärryksen ympäröivästä maailmasta. Tämä pääaine oli täydellinen sekoitus tekniikkaa ja tietojenkäsittelytiedettä, ja se sopi sekä teknisiin kiinnostuksen kohteisiini että tekniikan tulevaisuuden suuntaan.

Miltä alan tulevaisuus näyttää?

Signaalinkäsittelyn ja datatieteen kysyntä on laajaa, joten näissä opinnoissa kehitetyt taidot ovat erittäin kysyttyjä kaikilla aloilla. Tekoälyn yleistyessä yhä useammilla toimialoilla on kasvava tarve ammattitaitoisille asiantuntijoille, jotka osaavat työskennellä datan kanssa. Tämä pääaine valmistaa täydellisesti tällaiseen tulevaisuuteen, sillä se tarjoaa sekä teoreettiset tiedot että käytännön taidot, joita tarvitaan menestymiseen.

Mikä on Aallon paras kurssi?

On vaikea sanoa, mikä kurssi on Aallon paras, koska valittavana on niin paljon hyviä vaihtoehtoja. Suosikkejani olivat ne kurssit,  joissa keskitytään vahvasti todellisen elämän sovellutuksiin. Esimerkiksi tekoäly terveysteknologioissa yhdisti teorian todellisiin terveydenhuollon sovelluksiin, jolloin voimme nähdä, miten nämä uudet teknologiat voivat vaikuttaa ja auttaa ympärillämme olevia ihmisiä. Rinnakkaistietokoneiden ohjelmointi oli erityisen haastava, mutta palkitseva kurssi, jossa joka viikko esitettiin uusi tavoite optimoida ja nopeuttaa edellisen viikon koodia. Muut kurssit, kuten ää²Ô¾±²õ¾±²µ²Ô²¹²¹±ô¾±²Ô°ìä²õ¾±³Ù³Ù±ð±ô²â, osoittavat, kuinka tekniikan konsepteja voidaan soveltaa myös luovilla tavoilla, kuten musiikin tuotannossa käytettävien äänitehosteiden koodaaminen.

Signaalinkäsittelyn ja datatieteen kysyntä on laajaa, joten näissä opinnoissa kehitetyt taidot ovat erittäin kysyttyjä kaikilla aloilla.

Lisa Petry, Signal Processing and Data Science -maisteriopiskelija

Millaista opiskelu Aallossa on käytännössä?

Opiskelu Aallossa on ollut tähän mennessä hienoa! Yliopisto tarjoaa niinkin paljon joustavuutta, että kurssien valitseminen voi joskus olla vaikeaa, koska tarjolla on niin monia vaihtoehtoja. Kampusalueella on kaikki mitä opiskelija voi tarvita, sekä opiskelupaikkojen että hengailupaikkojen suhteen. Elinvoimainen opiskelijayhteisö helpottaa kiinnostuksen kohteiden toteuttamista. Tapahtumia, kuten hackathoneja ja urakeskeisiä aktiviteetteja, järjestetään säännöllisesti. Samalla Aalto myös tukee hyvinvointia tarjoamalla työn ja vapaa-ajan tasapainoon keskittyviä tapahtumia.

Mikä on parasta opiskelijaelämässä?

Parasta opiskelijaelämässä on kampuksen kiltojen, kerhojen ja yhdistysten vaalima vahva yhteisöllisyys. Aina tapahtuu jotain, olipa kyse sitten juhlista, lautapeli-illoista tai muista hauskoista tapahtumista, joten on vaikea koskaan tylsistyä. Kansainvälisenä opiskelijana arvostin erityisesti kansainvälisen toimikunnan työtä suomalaisen teekkarikulttuurin ja -perinteiden perehdyttämisessä. Yksi parhaista muistoistani oli se, kun sain teekkarilakin Wappuna. Se oli hetki, joka sai minut todella tuntemaan olevani osa yhteisöä.

Lue lisää

Sähkötekniikan korkeakoulun opiskelijat. Kuva: Unto Rautio

Signal Processing and Data Science, Master of Science (Technology)

Signal Processing and Data Science -pääaineessa opit kehittämään tilastollisia malleja fyysisen maailman ilmiöistä, louhimaan hyödyllistä tietoa ja piirteitä, ja tekemään ennusteita suurista signaali- ja datajoukoista. Voit soveltaa tietämystäsi eri aloilla, ja tehdä laitteista ja järjestelmistä älykkäämpiä ja ympäristöystävällisempiä.

Koulutustarjonta
Student Eeli Susan

Opiskelija Eeli Susan: Signal Processing and Data Science -pääaine on täydellinen yhdistelmä teoriaa ja käytäntöä

Eelin mielestä maisteriohjelman laaja kurssivalikoima mahdollistaa opintojen räätälöinnin oman kiinnostuksen mukaan.

Uutiset
  • ±Êä¾±±¹¾±³Ù±ð³Ù³Ù²â:
  • Julkaistu:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

Lähikuva tieteellisestä instrumentista, jossa kultaa ja pronssia, johtoja ja merkintöjä laboratoriossa.
Mediatiedotteet Julkaistu:

Tutkijat kytkivät lähes ikiliikkuvan aikakiteen ensimmäistä kertaa ulkoiseen värähtelijään – voi kasvattaa kvanttitietokoneiden laskentatehoa

Aikakide on moninkertaisesti pitkäikäisempi kuin muut kvanttijärjestelmät, joten sitä voitaisiin hyödyntää esimerkiksi kvanttitietokoneiden laskentatehon sekä mittauslaitteistojen tarkkuuden kasvattamiseen.
Henkilö seisoo ulkona syksyllä, yllä harmaa huppari ja vihreä takki. Taustalla puut oransseine lehtineen.
Nimitykset Julkaistu:

Esittelyssä Qi Chen: Luotettava tekoäly tarvitsee algoritmeja, jotka selviävät yllätyksistä

Tekoälyn kehittäjien on keskityttävä sovellusten turvallisuuteen ja oikeudenmukaisuuteen, sillä ne liittyvät suoraan yhteiskuntien luottamukseen ja tasa-arvoon, sanoo tutkija Qi Chen.
Henkilö pukeutuneena vaaleanharmaaseen huppariin seisoo sisätiloissa, taustalla tiiliseinä ja vihreitä kasveja.
Nimitykset, Yliopisto Julkaistu:

Tekoälyn ja ihmisen erimielisyys on tutkijalle jännä arvoitus

Francesco Croce tutkii multimodaalisia perustamalleja, erityisesti niiden hyökkäyksensietokykyä.
Eric Malmi Otaniemen kampuksella Laura Könösen Glitch-teoksen edessä. Kuva: Matti Ahlgren
Nimitykset Julkaistu:

Räppialgoritmi vei Google DeepMindille tutkimaan kielimalleja – nyt Eric Malmi aloittaa vierailevana professorina Aallossa

Eric Malmi on väitellyt Aalto-yliopistosta vuonna 2018, aiheenaan tekoälymenetelmien kehittäminen historiallisten aineistojen ja sukupuiden linkittämiseen. Google DeepMindilla hän on kehittänyt Gemini-kielimalleja sekä shakkitekoälyä. Aaltoon hänet toi Suomen ELLIS-instituutti.