Siit veebilehelt leiad teavet TÜ arvutiteaduse instituudi kursuste kohta, kuhu üliõpilased on oodatud õppeassistentidena. See on hea võimalus jagada oma teadmisi kaastudengitega ja samal ajal arendada õpetamisoskusi. Õppeassistendiks olemine on tasustatud. Kui sul on küsimusi konkreetse kursuse kohta, võta otse ühendust vastutava õppejõuga.
Veebi turvalisus (LTAT.04.018)
Kontakt: Arnis Parsovs, arnis.parsovs@ut.ee
Semester: kevad 2026
Õppekeeled: inglise
Ülesanded: implementing semi-automated grading, grading weekly homework submissions
Vajalikud oskused: have passed the course with good results
Rakenduslik krüptograafia (MTAT.07.017)
Kontakt: Arnis Parsovs, arnis.parsovs@ut.ee
Semester: kevad 2026
Õppekeeled: inglise
Ülesanded: implementing semi-automated grading, grading weekly homework submissions
Vajalikud oskused: have passed the course with good results
Tehisintellekt (LTAT.01.003)
Kontakt: Krista Liin, krista.liin@ut.ee
Semester: kevad 2026
Õppekeeled: eesti
Ülesanded: kodutööde hindamine, õppijatele tagasiside andmine
Vajalikud oskused: põhiteadmised Pythonist ja tehisintellektist. Varasem kursuse läbimine on eelistatud.
Muu oluline: kaugtöö
Sissejuhatus andmeteadusesse (LTAT.02.002)
Kontakt: Anna Aljanaki, anna.aljanaki@ut.ee
Semester: kevad 2026
Õppekeeled: eesti
Ülesanded: 6 praktikumi, kus õpitakse juhendaja toel kasutama Jupyter Notebook keskkonda, teha kirjeldavat analüüsi, läbi viia statistilisi teste, tutvutakse masinõppe, mudelite hindamise ja juurutamisega. Kodutööde hindamine
Vajalikud oskused: põhiteadmised Pythonist and masinõppest
Muu oluline: On võimalus valida kahe rühma vahel. Üks rühmades õpib Tartus, teine Narvas. Praktikumid toimuvad neljapäeviti Tartus kl 10 (12.02, 26.02, 12.03, 26.03, 09.04, 23.04) või Narvas erinevatel aegadel (26.02, 19.03, 16.04, 09.05).
Disainmõtlemise ja ärimodelleerimise seminar (LTAT.05.040)
Kontakt: Antti Ainamo, antti.ainamo@ut.ee
Semester: kevad 2026
Õppekeeled: inglise
Ülesanded: kursuse planeerimine koostöös kaasprof Antti Ainamo, tudengite suhtlemine ÕIS-is ja Moodles
Vajalikud oskused: Moodle, ÕIS, inglise keel
Andmeturve (LTAT.06.002)
Kontakt: Alo Peets, alo.peets@ut.ee
Semester: kevad 2026
Õppekeeled: eesti
Ülesanded: seminaride ettevalmistamine, läbi viimine ja hindamine
Vajalikud oskused: hea suhtleja, suure teadmistepagas arvuti- ja operatsioonisüsteemi tööpõhimõtetest.
Keeletehnoloogia (LTAT.01.002)
Kontakt: Krista Liin, krista.liin@ut.ee
Semester: sügis 2026
Õppekeeled: eesti
Ülesanded: iga kahe nädala tagant kodutööde hindamine, tudengitele tagasiside andmine
Vajalikud oskused: põhiteadmised Pythonist, tehisintellektist ja NLP-st. Boonuseks on varasemalt selle kursuse läbimine
Muu oluline: kaugtöö
Keeletehnoloogia (LTAT.01.002)
Kontakt: Krista Liin, krista.liin@ut.ee
Semester: sügis 2026
Õppekeeled: eesti
Ülesanded: kord nädalas praktikumide läbi viimine, õppematerjalide (laborid ja kodutööd) uuendamine
Vajalikud oskused: põhiteadmised Pythonist, tehisintellektist ja NLP-st. Boonuseks on varasemalt selle kursuse läbimine
Muu oluline: oodatud on mitu õppeassistenti ja võimalus õpetada ka mitut gruppi
Operating Systems (LTAT.06.001)
Contact: Alo Peets, alo.peets@ut.ee
Semester: Autumn 2026
Õppekeeled: Estonian
Ülesanded: preparing, teachings and grading labs
Vajalikud oskused: Good communicator, high knowledge about the workings of a computer and operating system
Business Data Analytics (MTAT.03.319)
Kontakt: Ahmed Sabir, ahmed.sabir@ut.ee
Semester: Autumn 2026
Õppekeeled: English
Ülesanded: assist with teaching the lab section
Vajalikud oskused: Python and basic machine learning algorithms (e.g., logistic regression and K-means)
Muu oluline: The lab section is online, and all materials have already been prepared
Machine Learning (MTAT.03.227)
Kontakt: Anna Aljanaki, anna.aljanaki@ut.ee
Semester: Autumn 2026
Õppekeeled: Estonian
Ülesanded: teaching practical sessions once in two weeks
Vajalikud oskused: knowledge of Python and basic machine learning techniques (K-means, PCA, SVM, multi-layer perceptron, scikit-learn), ability to explain techniques in a simple way
Other important information: this is a course taught to master students on the conversion master curriculum. They have a practice session once in two weeks (7 sessions total). Practical materials are available. Preference for someone who is not too far advanced in these topics, as you may be better positioned to explain things simply and recall what was challenging when first learning them.