insinööri, konenäkö

Ydintaidot (32)

• normalisoida tietoja

  Tietojen pelkistäminen niiden tarkkaan ydinmuotoon (tavanomaiset muodot) tulosten saavuttamiseksi, esimerkiksi riippuvuuden vähentämiseksi, päällekkäisyyden välttämiseksi ja johdonmukaisuuden lisäämiseksi.

• tietokonesimulaatio

  Tietokoneella suoritettava mallinnusohjelma, jonka avulla voidaan tutkia, miten eri muuttujat vaikuttavat järjestelmään. Pohjana käytetään matemaattistan yhtälöiden avulla luotua todellisen järjestelmän mallia.

• tehdä kirjallisuustutkimus

  Kattavan ja järjestelmällisen tutkimuksen tekeminen tiettyä aihetta koskevista tiedoista ja julkaisuista. Vertailevan ja arvioivan kirjallisuustiivistelmän esittäminen.

• käyttää tietokoneavusteisia ohjelmistonsuunnittelutyökaluja

  Tietokoneavusteisten ohjelmistonsuunnittelutyökalujen käyttäminen helposti ylläpidettävien ja laadukkaiden ohjelmistojen ja sovellusten kehittämisen, suunnittelun ja toteutuksen tukemiseksi.

• tulkita ajantasaista tietoa

  Eri lähteistä, kuten markkinatiedoista, tutkimustuloksista, asiakkaiden vaatimuksista ja kyselytutkimuksista kerättyjen ajantasaisten tietojen analysointi kehityksen ja innovoinnin arvioimiseksi omalla asiantuntemuksen alalla.

• tietokoneohjelmointi

  Ohjelmistojen kehittämisen tekniikat ja periaatteet, kuten analyysi, algoritmit, koodaus, ohjelmointijärjestelmien ja ohjelmointikielten testaus ja laadinta (esim. kohdesuuntautunut ohjelmointi, toiminnallinen suunnittelu).

• perustaa tietoprosesseja

  Käyttää tieto- ja viestintätekniikan välineitä matemaattisten, algoritmisten tai muiden tietojen käsittelyyn tietojen luomista varten.

• suorittaa analyyttisia matemaattisia laskelmia

  Soveltaa matemaattisia menetelmiä ja käyttää laskentatekniikoita analysointiin ja tiettyjen ongelmien ratkaisemiseen.

• soveltaa tilastoanalyysitekniikoita

  Käyttää malleja (tilastollista kuvausta tai päättelyä) ja tekniikoita (tiedonlouhintaa tai koneoppimista) tilastollisia analyysejä varten sekä tieto- ja viestintätekniikan välineitä tietojen analysointiin, korrelaatioiden tunnistamiseen ja suuntausten ennustamiseen.

• koneoppiminen

  Koneoppimisen periaatteet, menetelmät ja algoritmit; koneoppiminen on yksi tekoälyn osa-alueista. Yleisiä koneoppimismalleja ovat esimerkiksi valvotut tai valvomattomat mallit, osittain valvotut mallit ja vahvistusoppimismallit.

• vähentää dimensionaalisuutta

  Vähentää muuttujien tai ominaisuuksien lukumäärää tietyn datajoukon osalta koneoppimisalgoritmeissa käyttämällä esimerkiksi pääkomponenttianalyysia, matriisifaktorisaatiota tai automaattisia koodausmenetelmiä.

• kuvantunnistus

  Prosessi, jonka tarkoituksena on havaita ja tunnistaa kuvassa tai videossa oleva piirre tai kohde. Tätä prosessia käytetään muun muassa lääketieteellisessä kuvantamisessa, turvallisuusvalvonnassa ja vikojen havaitsemisessa. Sitä käytetään keskeisenä tekniikkana monenlaisissa sovelluksissa, kuten automaattisessa ajamisessa, kuvien luokittelussa ja silmämääräisessä tarkastuksessa.

• kehittää konenäköjärjestelmä

  Käyttää eri konenäkövälineitä ja -menetelmiä, kuten kuvanhakua, kuvankäsittelyä, kuvan segmentointia ja luokittelua ja kuvantunnistusta, ja yhdistää ne yhteen järjestelmään, jotta tietokoneet voivat poimia tietoja digitaalisista kuvista, kuten valokuvista tai videoista.

• datanhallinta

  Prosessi, jossa kehitetään ja rakennetaan järjestelmiä tiedonkeruun ja -analyysin toteuttamiseksi laajassa mittakaavassa.

• käsitellä tietonäytteitä

  Kerätä ja valita datajoukko populaatiosta tilastollisen tai muun määritellyn menettelyn avulla.

• puhdistaa tietoja

  Havaita ja korjata korruptoituneita tietueita ja varmistaa, että tietojen jäsentely säilyy ohjeiden mukaisesti.

• laskennallinen tiede

  Tietojenkäsittelytieteen, matematiikan ja tekniikan välinen monitieteinen ala. Se koskee teknisten lähestymistapojen, teoreettisten viitekehysten ja tietokoneiden käyttöä luonnontieteiden ja tekniikan kysymysten käsittelyssä.

• soveltaa tietojen laatuprosesseja

  Tarkastaa tietojen laatu soveltamalla laatuanalyysi-, validointi- ja todentamistekniikoita.

• digitaalinen kaksosteknologia

  Malli, joka on suunniteltu luomaan reaaliaikaisista tiedoista päivitetty virtuaalinen esitys kohteesta tai järjestelmästä. Virtuaalinen esitysprosessi perustuu tietojen ja teknologiasimuloinnin yhdistelmään, jossa käytetään antureita tuottamaan tietoja fyysisestä kohteesta, kuten lämpötilasta tai energiasta, ja rakentamaan sen digitaalinen kaksonen. Tässä prosessissa käytetään koneoppimista, simulaatioita ja päättelyä.

• kehittää ohjelmiston prototyyppi

  Luoda ohjelmistosovelluksen ensimmäinen epätäydellinen tai alustava versio, jolla simuloidaan lopputuotteen tiettyjä ominaisuuksia.

• tilastot

  Tilastoteorian tutkimus, menetelmiä ja käytäntöjä, kuten tietojen keruuta, järjestämistä, analysointia, tulkintaa ja esittämistä. Siinä käsitellään kaikkia tietojen näkökohtia, muun muassa tiedonkeruun suunnittelua kyselyjen ja kokeiden suunnittelun kannalta, jotta voitaisiin ennakoida ja suunnitella työhön liittyviä toimintoja.

• käyttää ohjelmistokirjastoja

  Hyödyntää koodien ja ohjelmistopakettien kokoelmia, jotka sisältävät usein käytettäviä rutiiniratkaisuja ja joilla autetaan ohjelmoijia yksinkertaistamaan työtään.

• integroidun kehitysympäristön ohjelmisto

  Ohjelmistonkehittämistyökalujen valikoima, jonka avulla voidaan kirjoittaa ohjelmia, kuten laadintaohjelma, ohjelmankorjausohjelma, koodinmuokkausohjelma ja koodinkorostusohjelma, ja jotka on pakattu yhdenmukaiseen käyttöliittymään, kuten Visudio tai Ealesse.

• digitaalinen kuvankäsittely

  Kuvankäsittelyn ja kuvamanipulaation eri osa-alueet ja käytännöt, joita ovat muun muassa kuvan interpolointi, sahalaitaisuus, kuvanparannus, normalisointi, pylväsdiagrammin käsittely ja korjaus, pääakselihajotelma, pääakselin korjaus ja aaltomaisten oskillaatioiden suodatus.

• hallita tiedonkeruujärjestelmiä

  Kehittää ja hallita menetelmiä ja strategioita, joilla maksimoidaan tietojen laatu ja tilastollinen tehokkuus tietojen keruussa, ja varmistaa, että kerätyt tiedot optimoidaan jatkokäsittelyä varten.

• tuottaa tiedoista visuaalinen esitys

  Tietojen esittäminen visuaalisesti, kuten kaavioilla tai kuvaajilla, niiden ymmärtämisen helpottamiseksi.

• raportoida analyysituloksista

  Laatia tutkimusasiakirjoja tai esitellä tehtyjen tutkimusten ja analysointihankkeiden tuloksia, esitellä tuloksiin johtaneet analyysimenettelyt ja -menetelmät sekä tulosten mahdolliset tulkinnat.

• Python (tietokoneohjelmointi)

  Ohjelmistojen kehittämisen tekniikat ja periaatteet, kuten analyysi, algoritmit, koodaus, testaus ja ohjelmaparadigmojen laatiminen Python-ohjelmointikielellä.

• määritellä teknisiä vaatimuksia

  Määrittää tavaroiden, materiaalien, menetelmien, prosessien, palvelujen, järjestelmien, ohjelmistojen ja toimintojen tekniset ominaisuudet selvittämällä, mitkä ovat asiakkaan vaatimusten mukaiset erityistarpeet, ja vastaamalla niihin.

• tekoälyperiaatteet

  Tekoälyyn perustuvat teoriat, sovelletut periaatteet, arkkitehtuurit ja järjestelmät, kuten koneoppiminen, MAS-järjestelmät, asiantuntijajärjestelmät, sääntöpohjainen tekoäly, neuraaliverkot, ontologiat ja kognitiiviset teoriat.

• datatiede

  Tutkimusala, joka käsittelee suuria tietomääriä käyttäen tekoälytekniikoita, kuten koneoppimisalgoritmeja, säännönmukaisuuksien ennustamiseksi ja hyödyllisen tiedon saamiseksi liiketoimintapäätösten tekemiseen.

• kehittää tietojen käsittelysovelluksia

  Luoda räätälöity ohjelmisto tietojenkäsittelyä varten valitsemalla asianmukainen ohjelmointikieli ja käyttämällä sitä, jotta tietojärjestelmä pystyisi tuottamaan vaaditun tuotoksen odotuksenmukaisen panoksen perusteella.