Arvutiteaduse instituut
  1. Esileht
  2. Tule õppeassistendiks
EN
Logi sisse

Tule õppeassistendiks

  • Tule õppeassistendiks

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.


Sissejuhatus andmeteadusesse (LTAT.02.002)

Kontakt: Anna Aljanaki, anna.aljanaki@ut.ee
Semester: kevad
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: neljapäeviti Tartus kl 10 (12.02, 26.02, 12.03, 26.03, 09.04, 23.04) eesti keeles


Design Thinking and Business Modelling LTAT.05.040

Kontakt: Antti Ainamo, antti.ainamo@ut.ee
Semester: Spring
Õppekeeled: English
Ülesanded: Course planning with Assoc. Prof. Antti Ainamo taking main responsibility, interaction with students, Moodle, OIS2
Vajalikud oskused: Moodle, OIS2, English


Computer Security (LTAT.06.002)

Kontakt: Alo Peets, alo.peets@ut.ee
Semester: Spring
Õppekeeled: Estonian
Ülesanded: preparing, teachings and grading labs
Vajalikud oskused: Good communicator, high knowledge about the workings of a computer and operating system


Language Technology (LTAT.01.002)

Contact: Krista Liin, krista.liin@ut.ee
Semester: Autumn
Õppekeeled: Estonian
Ülesanded: grading homework every 2 weeks, giving feedback to students
Vajalikud oskused: basic knowledge of Python, AI, NLP. Previous experience with the course is a bonus.
Muu oluline: remote work.


Language Technology (LTAT.01.002)

Kontakt: Krista Liin, krista.liin@ut.ee
Semester: Autumn
Õppekeeled: Estonian
Ülesanded: teaching practical sessions once a week, updating teaching materials (labs and homework)
Vajalikud oskused: basic knowledge of Python, AI, NLP, courage to teach. Previous experience with the course is a bonus.
Muu oluline: several spots available - think how many groups you are ready to teach the same thing to.


Operating Systems (LTAT.06.001)

Contact: Alo Peets, alo.peets@ut.ee
Semester: Autumn
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
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
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.


  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Courses’i keskkonna kasutustingimused