Tietojenkäsittelytieteen opiskelijat soveltavat osaamistaan käytännön haasteiden ratkaisemiseen. Heidän kehittämänsä prototyypit tarjoavat uusia näkökulmia ja vahvistavat opiskelijoiden osaamista.
Tarjoamme ketterän kehitysmallin yhdistämällä Scrum-menetelmän elementtejä valittuihin Extreme Programming (XP) -käytäntöihin. Näin pystymme toimittamaan laadukkaita ohjelmistoratkaisuja yksittäisten projektien tarpeisiin. Lähestymistapamme takaa myös, että projektisi kehittyy iteratiivisen kehitysprosessin myötä, jossa ratkaisua parannetaan vaiheittain palautteen ja testauksen perusteella.
Opiskelijamme auttavat toteuttamaan innovatiiviset ideasi. Olipa kyseessä uusien konseptien testaaminen tai pitkän aikavälin suunnitelmien tarkasteleminen, opiskelijoiden kehittämät prototyypit tukevat kehitysprosessiasi ja edistävät luovaa ongelmanratkaisua.
Projektityypit
Osallistumisesi on ratkaisevan tärkeää projektien onnistumiselle. Viikoittain tai joka toinen viikko järjestettävät säännölliset kokoukset antavat mahdollisuuden palautteenantoon, ohjaukseen ja tilannekatsauksiin. Halutessasi voit myös vaikuttaa ryhmän teknisiin ratkaisuihin ja koodin sisäisen laadun hallintaan esimerkiksi koodikatselmoimalla ryhmän tuottamaa koodia.
Yhteistyö on vaivatonta. Otamme mielellämme vastaan projektiehdotuksia yrityksiltä, järjestöiltä, tutkimuslaitoksilta sekä Helsingin yliopiston yksiköiltä.
Yrityksiltä veloitetaan 3 000 euron (+alv) tukimaksu; järjestöille, tutkimuslaitoksille sekä Helsingin yliopiston yksiköille palvelu on ilmainen.
Työn tulokset julkaistaan avoimen lähdekoodin lisenssillä (esim. MIT, GNU tai GPL). Ohjelmistoratkaisuun liittyvät immateriaalioikeudet säilyvät Helsingin yliopistolla, joka jakaa ne sidosryhmien kanssa avoimen kehittämisen hengessä.
Projektikaudet:
Projekti-ideoita koskevissa kysymyksissä ole yhteydessä kurssiopettajaan Matti Luukkaiseen (matti.luukkainen@helsinki.fi).
Huomio projekteihin liittyen
Kurssille osallistuvat opiskelijat ovat kandidaattivaiheen tietojenkäsittelytieteen opiskelijoita. Heillä ei vielä ole syvällistä osaamista data-analytiikasta tai tekoälystä, joten suoraan "kehitä tekoäly X:lle" -tyyppiset projektit eivät yleensä ole soveltuvia. Sen sijaan, jos projekti hyödyntää olemassa olevia kirjastoja ja keskittyy esimerkiksi niiden soveltamiseen ja integrointiin, se voi olla erinomaisesti toteutettavissa.
Jos haluat nähdä, millainen tekoälyyn liittyvä yhteistyö voisi toimia, tutustu VTT - Future Customer: Uusien asiakkaiden simulointi- ja ennustetyökalu -projektiin alla. Tämä projekti hyödynsi olemassa olevia AI-ratkaisuja ja tarjosi opiskelijoille mahdollisuuden soveltaa ennustavaa analytiikkaa ja simulointimenetelmiä käytännössä.
EFICODE - Training Hub app: koulutuskeskussovellus
Eficode antoi opiskelijaryhmälle toimeksiannoksi kehittää sovellus, joka yksinkertaistaa koulutusten hallintaa ja tukee henkilöstön osaamisen kehittämistä.
Ryhmä kehitti prototyypin, jonka avulla henkilöstö voi ilmoittautua koulutukseen, antaa palautetta ja ehdottaa uusia koulutusmahdollisuuksia. Sovellus tarjoaa kouluttajille työkaluja osallistujatietojen hallintaan, koulutustietojen muokkaamiseen ja markkinointiin. Projektin aikana opiskelijaryhmä tutki myös mahdollisuutta integroida sovellus Google Kalenteriin ja Slackiin sekä käyttää Google OAuth -todennusta käyttökokemuksen parantamiseksi (demovideo).
ELISA - Counter-Strike 2 -pelin valmennustyökalu
Elisa pyysi opiskelijaryhmää kehittämään virtuaalitodellisuuteen (VR) tai tehostettuun todellisuuteen (MR) perustuvan prototyypin, joka parantaisi Counter-Strike-pelin katselukokemusta. Vaikka kohderyhmänä olivat katselijat, projekti tutki myös tekoälypohjaisia toimintoja, joilla tuetaan ammattimaista valmennusta.
Opiskelijaryhmä hyödynsi aiempaa kehitystyötä ja keskittyi pelitapahtumien kolmiulotteiseen visualisointiin ja reaaliaikaisiin analytiikkatyökaluihin. Kehitetty ratkaisu hyödynsi Game State -integraatiota (GSI) sekä VR- ja MR-menetelmiä ja lisäsi siten ymmärrystä kilpailullisesta pelaamisesta. Toteutuksessa hyödynnettyjä työkaluja olivat Unity, Python ja PostgreSQL, ja kohdealustana oli Meta Quest 2/3 (demovideo).
TELINEKATAJA - parempaa työturvallisuutta monikielisellä mobiilisovelluksella
Telinekataja Oy:n kanssa opiskelijamme kehittivät helppokäyttöistä mobiilisovellusta paikan päällä tehtäviin turvallisuusarviointeihin.
Opiskelijaryhmä toimitti prototyyppisovelluksen, joka oli suunniteltu reaaliaikaiseen riskienarviointiin teollisuudessa ja rakennustyömailla. Monikielinen ratkaisu tarjosi sujuvan käyttökokemuksen ja mahdollisti integroinnin nykyisiin turvallisuuskäytäntöihin (demovideo).
VTT - Future Customer: uusien asiakkaiden simulointi- ja ennustetyökalu
VTT antoi opiskelijaryhmälle tehtäväksi kehittää tekoälyyn perustuvan työkalun, jolla voitaisiin ennustaa asiakkaisiin liittyviä kehityssuuntauksia ja asiakkaiden käyttäytymistä hyödyntämällä taustatietoja ja heikkoja signaaleja. Projekti antoi opiskelijoille mahdollisuuden soveltaa ennustavaa analytiikkaa ja edistyneitä simulointimenetelmiä.
Ryhmän kehittämä verkkopohjainen prototyyppi analysoi markkinatietoja ja luo niiden pohjalta mahdollisten uusien asiakkaiden profiileja. Syötettävän yritysnimen perusteella työkalu auttaa yrityksiä ennakoimaan trendejä ja tarkentamaan strategioitaan. Projekissa kehitettiin tekoälyalgoritmeja ja integroitiin tietoja. Toimeenpanossa hyödynnettiin Python- ja JavaScript-ohjelmointikieliä sekä koneoppimiskirjastoja.