Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi doktorant Mari-Liis Allikivi ja lektor Ardi Tampuu alustavad uue õppeainega „Tehisintellekti rakendamise projekt“, kus nad õpetavad üliõpilasi kasutama tehisaru päriselu probleemide lahendamiseks. Mida see uus projektipõhine aine üliõpilastele annab ja kas see võiks huvi pakkuda ka ettevõtetele, uuris andmeteaduse õppetooli juhataja professor Jaak Vilo.
Avate peagi täiesti uue õppeaine – seda ei juhtu just üleliia tihti. Rääkige, mis on selle uue projektipõhise aine eesmärk.
Mari-Liis: Meil on lausa mitu eesmärki. Esiteks tehisintellekti osa – meil on suurepäraseid kursusi, kus saab tehisintellekti ja masinõppe telgitagustest rohkem teada, ja see on vaieldamatult oluline oskus selles valdkonnas toimetamiseks. Samas oleme jõudnud punkti, kus väga paljude ülesannete lahendamiseks enam ise tehisintellekti treenima ei pea – on arvukalt lahendusi, mida tuleks oma eesmärkide saavutamiseks kohandada ja kombineerida. Tahaksime tudengitele tutvustada seda kirevat maailma ning näidata, et nad saavad sellisel viisil ise väga põnevaid ja kasulikke rakendusi ehitada.
Teiseks tahaksime, et tudengid jõuaksid oma lahendusteni süsteemsel viisil. Tihti on nii, et üliõpilased lahendavad üsna pisikesi koduülesandeid ning seejärel visatakse nad vette suure projektiga, aga oskused selle tõhusaks elluviimiseks puuduvad. Meie tahaksime seda muuta – selleks läbime kursuse alguses projekte koos tudengitega ja alles seejärel suuname nad iseseisva töö juurde.
Ja kas tulevikus peaks see aine muutuma regulaarseks, iga-aastaseks?
Mari-Liis: Just nii. See peaks tulevikus olema osa andmeteaduse ja tehisintellekti suunamoodulist.
Ardi: Me näeme, et tehisintellekti rakendavate projektide teostamise oskus on oluline, ning see võiks olla bakalaureuseõppekava osa. Praktikas on tähtis osata leida olemasolevaid lahendusi ja tehnoloogiaid, hinnata nende sobivust ning töökindlust. Lisaks soovime, et aine õpetaks arvestama eluliste kasutusjuhtude puhul tekkivate piirangutega: millise ajaga peab vastuse arvutama, missugune on saadaval olev arvutusvõimsus, millised vead on kliendi jaoks kriitilised jne.
Millise taustaga tudengeid te ootate?
Mari-Liis: Ootame tudengeid, kes tunnevad ennast mugavalt Pythoni programmeerimiskeeles, kellel on algteadmised objektorienteeritud programmeerimisest ning kes on läbinud mõne andmeteadus- või masinõppeteemalise kursuse. Aine peaks olema kõige sobivam teise-kolmanda aasta bakalaureusetudengitele, aga oma praktilise suunitluse poolest võib see olla põnev ja kasulik ka magistrantidele.
Mida te üliõpilastelt eeldate?
Mari-Liis: Kursuse esimeses pooles teeme koos tudengitega läbi kaks rakenduslikku projekti. Iga nädal toimub kaks seminari, kus ootame aktiivset osalemist. Tavaliselt eelneb sellele ka väike kodune ettevalmistus. Kohapeal läbime üheskoos kõik projekti etapid. Ootame ka aktiivsust ja iseseisvust kursuseteemade uurimisel – kuna uusi tehisintellekti lahendusi tekib väga kiiresti juurde, siis ei saa teadmisi kivisse raiuda, vaid peame üheskoos end arenguga kursis hoidma.
Ardi: Kursuse teises pooles peavad tudengid rühmades teostama iseseisva projekti. Kõik – idee, plaan, teostus, valideerimine – on nende endi teha, kuid eeldame siiski aktiivset suhtlemist juhendajatega ning süstemaatilist aruandmist. Eesmärk on luua midagi, mis kellelegi väärtust loob, seega on oluline võimalusel potentsiaalsete kasutajate või klientidega suhelda. Sama oluline kui hea lahenduse loomine on ka selle võimekuse demonstreerimine – tehisintellektil põhinev lahendus, mille usaldusväärsus pole valideeritud, on lihtsalt odav mustkunstitrikk.
Tooge mõni näide projektidest, millega üliõpilased hakkaksid tegelema.
Ardi: Kursuse esimeses pooles teeme läbi ühe keelemudeleid rakendava projekti ning ühe masinnägemise mudeleid rakendava projekti. Iseseisvate projektide käigus võivad tudengid valida ka kõnetuvastus- või tõlkemudeleid või ükskõik millise muu eeltreenituna kättesaadava mudeli.
Mari-Liis: Plaanime koos läbi teha projekti, kus kasutame õppeinfosüsteemi andmeid, keelemudeleid ning välistoelise genereerimise (RAG) süsteemi, et luua vestlusrobotil põhinev otsingusüsteem endale sobivate õppeainete leidmiseks. Teiseks valmib masinnägemisel põhinev kvaliteedikontrolli süsteem pakendite kvaliteedi hindamiseks Nõo lihatööstuses.
Kas see õppeaine võiks seega pakkuda huvi ka ettevõtetele? Kas nad võiks juba nüüd või siis edaspidi ise ka ideid välja pakkuda – ja miks mitte toetada näiteks tehisaru kasutusõiguste või muude ressurssidega?
Ardi: Jah, kindlasti. Jaanuaris teen ma tehisintellekti projektide planeerimise kursuse tööstusettevõtetele ning pakun osalejatele välja võimaluse esitada oma ideed tudengitele teostamiseks. Need võiksid olla seotud näiteks sisendite või väljundite kvaliteedi kontrollimisega, mingite objektide asukohtade jälgimise või loendamisega, keelemudelite rakendamisega müügitöös ja turunduses jne.
Tutvustage paari sõnaga ka iseendid: milline on teie taust, kuidas jõudsite IT juurde ja doktorantuuri, mis on teie praegune töö instituudis?
Mari-Liis: Mina olen masinõppe uurimisrühmas doktorant ja töötan tehisintellekti enesekindlusega seotud teemadega. Mul on ka rohkem kui kümme aastat õpetamiskogemust, mille jooksul olen toimetanud üheksa õppeaine juures, programmeerimisest ja algoritmikast kuni tehisnärvivõrkudeni. Enne doktorantuuri õppisin siinsamas bakalaureuse- ja magistriõppes informaatikat, lõputööd tegin bioinformaatika valdkonnas. IT juurde jõudsin üsna juhuslikult – mulle meeldis matemaatika, ühe tuttava soovitusel tegin hüppe tundmatusse ning tulingi siia õppima. Alguses oli keeruline kohaneda, aga bakalaureuseõppe keskel alustasin koostööd bioinformaatika töörühmaga ja mind kaasati ka programmeerimise õpetamisse. See kogemus aitas mul näha, et nii õpetamine kui ka teadustöö on mulle väga põnevad, nii et doktorantuuris jätkamine oli üsna loomulik otsus.
Ardi: Mina olen tehisintellekti lektor. Olen saanud oma doktorikraadi siinsamas arvutiteaduse instituudis, teemaks oli sügavate tehisnärvivõrkude rakendamine bioloogiliste andmete analüüsiks. Viimastel aastatel olen tegutsenud kahes valdkonnas: esimene on andmeteaduse- ja masinõppealane täiendusõpe ettevõtete töötajatele, eriti tööstusettevõtetes, ja teine masinnägemise tehnoloogia rakendamine eri valdkondades: isejuhtimises, kaitseväe staabitöös, kvaliteedikontrollis, viipekeele mõistmisel. Õpetamise ja kõrvalprojektide kaudu puutun muidugi tihedalt kokku ka tänapäevaste suurte multimodaalsete mudelite teemaga.
Registreerumine õppeainele „Tehisintellekti rakendamise projekt“ avatakse 15.12.2025 kell 21:00 ÕIS2 kaudu. Kohtade arv on piiratud! Osalema on oodatud informaatika bakalaureuseõppe ja andmeteaduse magistriõppe tudengid.
