Uutiset

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.
Student Eeli Susan
Eeli Susan sanoo pääaineen avaavan paljon erilaisia työmahdollisuuksia.

Kun opiskelija Eeli Susan ymmärsi, että signaaleja löytyy kaikkialta, signaalinkäsittelyn maisteriohjelma oli hänelle itsestäänselvä valinta. Monipuolinen kurssivalikoima on hänen mielestään yksi ohjelman vahvuuksista.

Miksi valitsit Signal Processing and Data Science -pääaineen?

Signal Processing and Data Science oli hyvin luonnollinen jatko kandidaatintutkinnolleni informaatioteknologiasta. Kun ymmärsin, että melkein mitä tahansa voidaan pitää signaalina (esim. kuvia, tallenteita, jopa molekyylejä), pääaineesta tuli minulle itsestäänselvä valinta. Tuntui kiehtovalta oppia taitoja, joilla voi ratkaista monia käytännön ongelmia itse ajavista autoista magneettikuviin. 

Olen nyt suorittanut kaikki kurssit ja tuntuu, että tämä pääaine oli täydellinen sekoitus teoreettisia ja käytännön kursseja monipuolisesti erilaisista aiheista. Aiheita, joita itse valitsin, olivat esimerkiksi tietokonenäkö, puheentunnistus, lääketieteellinen kuvantaminen ja syväoppiminen. Laaja kurssivalikoima mahdollistaa opintojen räätälöinnin oman kiinnostuksen mukaan. Minun olisi ollut mahdollista ottaa runsaasti lisää kursseja esimerkiksi tietoliikenneviestinnästä, tietokoneverkoista tai ohjelmoinnista. Kurssivalikoima oli myös yksi syy siihen, miksi oli helppo valita juuri tämä maisteriohjelma. Minun ei tarvinnut olla heti varma, mihin alaan keskittyisin.

Mikä on ollut parasta opinnoissasi?

Kuten aiemmin mainitsin, nautin suunnattomasti ohjelman tarjoamasta laajasta aihevalikoimasta sekä käytännön tekemisestä. Esimerkiksi puheentunnistuksessa opittua teoriaa voisin soveltaa myös tietokonenäössä. Eri alojen välisten yhteyksien löytäminen antoi opinnoilleni paljon yhtenäisyyttä ja itseluottamusta käsitellä kaikenlaisia signaaleja.

Mikä on ollut mielenkiintoisin kurssi?

Tuntuu vaikealta valita vain yhtä mielenkiintoisinta kurssia. AI in health technologies D -kurssi tarjosi laajan yleiskatsauksen erilaisista tekoälysovelluksista lääketieteen alalla. Kurssi sisälsi projektin, jonka aiheina olivat muun muassa ihosyövän luokittelu kuvista ja sydänkohtauksen havaitseminen EKG:stä. Teoriapainotteisten kurssien, kuten Deep Learning D -kurssin suorittaminen antoi paljon työkaluja myöhemmille käytännön projektitöille. Päädyin luomaan synteettisiä EKG-signaaleja, joita voitaisiin teoriassa käyttää parantamaan sydämenpysähdyksen havaitsemista. Kokemus koko projektinhallinnasta tiedonkeruusta sopivien mallien ja menetelmien löytämiseen on korvaamaton kokemus urani kannalta.

Miltä alan tulevaisuus näyttää?

Pääaine avaa erinomaisia työmahdollisuuksia. Vahva teoreettinen tausta ja laaja kokemus käytännön kursseista ovat juuri sellainen kokonaisuus, jota monet yritykset etsivät. Kurssiprojektit kursseilla kuten AI in health technologies D, Speech Recognition D sekä Signal Processing for Communications ovat kaikki olleet erinomaisia oppitunteja siitä, miten teoria toteutetaan käytännössä. Näillä kursseilla oppii, että oikean maailman ongelmat ovat paljon teoriaa haasteellisempia. 

Lue lisää pääaineesta

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

Isoisänsilta Helsingissä.
Opinnot Julkaistu:

Fabian ja Jaakko Ahvenaisen rahaston apurahat haettavissa 31.1.2023 asti

Apurahoja myönnetään talon- ja sillanrakennuksen aloilla suoritetuista opinnoista tai kannustuksena aihealueiden jatko-opiskelijoille.
Close-up of curly wood grain orientation of an old piece of wood
Opinnot Julkaistu:

Verkkokurssi “Wood material science” alkaa 10.1.2023

100% verkkokurssilla opitaan miten puun rakenne vaikuttaa sen fysikaalisiin ja mekaanisiin ominaisuuksiin.
Sensual mathematics. Photo: Henri Vogt.
Opinnot Julkaistu:

Haku Kristallikukkia peilisalissa -kurssille on avattu - matematiikan, taiteiden ja arkkitehtuurin yhteiskeitos palaa Heurekaan

Kristallikukkia peilisaleissa –kurssi - MS-E1000 Crystal Flowers in Halls of Mirrors: Mathematics meets Art and Architecture - on avoin kaikille kandiopiskelijoista tohtorikoulutettaviin, matematiikan ja tekniikan aloista taiteisiin, muotoiluun, arkkitehtuuriin ja kemiasta liiketoimintaan. Kurssille otetaan korkeintaan 50 opiskelijaa motivaatiokirjeiden perusteella, ja haku on auki 10.1.2023 saakka. Kurssi on 15 opintopisteen suuruinen, ja se järjestetään joka toinen vuosi.
TFiF-kandityön palkinnon voittaneet opiskelijat.
Palkitut, Opinnot Julkaistu:

Kolme Aallon opiskelijaa palkittiin parhaasta ruotsinkielisesta tekniikan alan kandityöstä

TFiFin palkinnon saivat Linda Autio, Isak Jungerstam sekä Fanny Hakala.