Infotehnoloogia teaduskond | Tudengile | Bakalaureuseõpe | Informaatika

NB! Informaatika õppekaval tuleb lõputöö kirjutada eesti keeles. 

Lõputöö liigid

Eelkõige soovitame lõputööks tarkvaraprojekti või uurimustööd

• Tarkvara projekt
  • tervikliku tarkvaralahenduse väljatöötamine selgelt määratletud sihtgrupi jaoks koos sarnaste lahenduste võrdluse ja tehtud disainiotsuste kirjeldusega
  • tervikliku alamkomponendi või -süsteemi realiseerimine suurema projekti raames vastavalt selgelt kirjeldatud nõuetele, koos testimise ja realisatsioonimetoodikate kirjeldusega
• Uurimustöö
  • eksperimentaalne uurimustöö: uudse algoritmi/meetodi/tehnoloogia realiseerimine ja eksperimentaalne võrdlus alternatiivsete lahendustega
  • teoreetiline uurimus: formaalselt kirjeldatud ülesanne ja selle lahendus

Lõputööks sobivad ka järgmist tüüpi tööd, aga nende puhul tuleb arvestada, et hea lõputöö tegemine osutub tüüpiliselt keerulisemaks kui eelnevate tüüpide korral:

• Infosüsteemide analüüs, mis on konkreetse rakendusprojekti jaoks tehtud põhjalik vajaduste ja nõuete analüüs, mille tulemus on piisava detailsuse astmega, et seda projekteerimiseks või realiseerimiseks kasutada.
• Infosüsteemi projekt, mis on konkreetse rakendusprojekti jaoks tehtud põhjalik disaini, arhitektuuri ja andmemudeli kirjeldus, mille tulemus on piisava detailsuse astmega, et seda realiseerimiseks kasutada.
• Õppematerjal: didaktiliselt hästi põhjendatud, terviklik õppematerjal mingi konkreetse kursuse läbiviimiseks, mis peaks sisaldama e-õppe komponente.

Teema valimisest

Kui te ei leia sobivat teemat ja valdkonda, mida juhendajad on välja pakkunud, siis on tavaliselt mõistlik enne potentsiaalse juhendajaga vestluse kokkuleppimist leida ise mõned teemad, mida tahaksite lõputöö raames teha. Juhendaja aitab neid täpsemaks sõnastada ja keerukust hinnata.

Rakendusliku tarkvaraprojekti tüüpi teema leidmiseks tasub mõelda mingile valdkonnale, mis pole otseselt IT, aga mida tunnete näiteks oma hobide vm tausta tõttu ja otsida sealt mõni lahendamata probleem, mida saaks IT vahenditega lahendada. Võite rääkida ka sõpradega-tuttavatega ja otsida neilt ideed. Oluline, et leitud probleemil oleks reaalne vajadus ja korralikule lahendusele potensiaalsed kasutajad. See aitab fookust hoida. Kui töötate firmas, siis võite küsida sealt mõnda terviklikku väikest probleemi, mis oleks vajalik ära lahendada, aga aja ja ressursipuudusel on jäänud lahendamata. Komponendi realiseerimisel suurema süsteemi sees on oluline, et selle komponendi implementeerimine oleks peamiselt teie töö, kui ka kogu süsteemi tegemisel on suurem meeskond haaratud.

Bakalaureusetöö raames väga mahukat projekti teha üldjuhul ei saa. Võite lähtuda sellest, et töö sisulise lahenduse väljatöötamine probleemi püstitamisest kuni valmis lahenduseni oleks suurusjärku ühe kuu töö. Sellele lisandub seletuskirja kirjutamine.
 

Töö struktuurist

• Sissejuhatus peaks minimaalselt määratlema ülesande või probleemi, mida töö käsitleb ja andma piisava taustainfo, et lugeja töö põhiülesannet mõistaks. Lisaks andma ka ülevaate töö struktuurist.
• Kindlasti tuleb anda ülevaade nii kasutatud tehnoloogiatest ja metoodikatest kui teistest sinu tööga sarnastest rakendustest või uuringutest. Väga soovitav on enne töö realiseerimist otsida sarnaste lahenduste kohta informatsiooni nii Google kui (eriti) Google Scholari abil, tutvuda asjakohaste artiklitega ja hiljem neid töös viidata. Ülevaade võib olla kas sissejuhatuse osa või hoopis eraldi peatükk, sõltuvalt selle mahust. Maht peab võimaldama töö põhiosa, tausta ja uudsuse mõistmist, samas mõjub töö otsese sisuga mitteseotud ja mittevajalik referatiivne materjal negatiivselt.
• Töö sisupeatükid sõltuvad töö liigist ja konkreetsest sisust. Tüüpiliselt katavad need täiendava taustainfo, nõuete analüüsi, disaini otsuste, kasutajaliidese kirjelduse, implementatsiooni kirjelduse ja testimise osa, kui töös on rakenduslik komponent. Teist tüüpi töödes võib see olla erinev. Pane tähele, et negatiivselt võib mõjuda töö põhiosaga mitteseotud analüüs vm, mis täidab mahtu, aga ei seondu, ega ole vajalik töö põhisisu toetamiseks.
• Töö kokkuvõte peaks kirjeldama saavutatud tulemusi ja andma ausa hinnangu selle kohta, millised püstitatud eesmärgid jäid saavutamata või millised puudused töös esinevad. Oluline on demonstreerida oma võimet lahendamata probleeme mõista ja arusaadavalt kirjeldada.
• Töö esitamisel tuleb kõigil tehnilistel töödel (va ehk teoreetiline uurimustöö, kui sellega ei kaasne eksperimente või prototüüpe) lisaks lõputööle esitada ka töö tulemusena loodud failid (lähtekood, installeerimisjuhised, kasutusjuhised, mudelid, katsetulemused jms) eraldi zip failina tööde esitamise keskkonda. Neid lisafaile ei avalikustata koos lõputööga, aga need on kättesaadavad kaitsmiskomisjonile, juhendajale ja teistele õppejõududele.
• Lõputöö koostamise ja vormindamise juhendi leiate IT teaduskonna veebilehelt.

Lõputöö teema leidmiseks on 3 erinevat viisi:

• Teil on sobiv idee või teema juba endal olemas. Leiate juhendaja, kirjutate talle ja lepite omavahel juhendamises kokku.
• Valite sobiva teema õppejõudude poolt väljapakutud lõputöö teemade hulgast lõputöö teemade haldamise süsteemis.
• Kui Teil pole endal sobivat ideed ja Te ei leia sobivat teemat ka õppejõu poolt süsteemis välja pakutud teemade hulgast, siis püüdke välja mõelda vähemalt valdkond, milles tahaksite lõputöö kirjutada. Kirjutage võimalikele juhendajatele ja püüdke juhendamises kokku leppida.

Õppejõudude kontaktid leiate, kui sisestate otsitava õppejõu nime Tallinna Tehnikaülikooli veebilehe otsinguaknasse.

Lausotsingut kõigilt õppejõududelt küsimusega, et kas neil on teemat pakkuda, ei ole mõtet teha. Pöörduge õppejõu poole juba võimalikult hästi ettevalmistunult.

Lõputööl võib olla kaks juhendajat, kellest vähemalt üks peab kuuluma TalTechi akadeemilise personali koosseisu (sh doktorandid). Kui sisuline juhendaja on väljastpoolt TalTechi, siis peaksite leidma kaasjuhendaja TalTechist. Kui juhendaja on mõnest teisest TalTechi teaduskonnast või instituudist, siis on vajalik õppekavajuhi nõusolek.

Info bakalaureusetöö ülesandepüstituse kohta on leitav siit.

Hindamiskriteeriumid kaalukuse kahanevas järjekorras:

• Sisuline lahendus ja analüüs
  • Ülesande püstitus, teema aktuaalsus/uudsus, teema läbitöötatuse aste (lahenduse mõistlikkus ja teostus, võimalike alternatiivsete lahenduste analüüs), tulemuste valideerimine
• Sisulise töö maht ja ülesande keerukus
  • Lahendatava ülesande keerukus
  • Tehtud töö maht lahenduse väljatöötamiseks. Lõputöö teksti pikkus ei ole töö mahu mõõduks (eeldus töö mahule (hinne 4) – bakalaureus 5 nädalat tööd, magister 4 kuud tööd)
• Lõputöö teostamise protses
  • Ajakavast kinni pidamine (teema registreerimine, ülesandepüstituse esitamine jms)
  • Suhtlemine juhendajaga (initsiatiivi ilmutamine, kokkulepetest kinnipidamine jms)
  • Lõputöö projekti haldamine
• Vormistamine
  • Korrektne vormistus
  • Korrektne viitamine, viidatavate allikate kvaliteet
  • Seletuskirja arusaadavus
  • Töö erinevate osade tasakaalustatus
• Ettekanne / kaitsekõne
  • Ülesande püstituse ja lahenduse arusaadavus
  • Enda tööpanuse esiletoomine
  • Teema valdamine

Kui töö on ühe kriteeriumi järgi 0 (puudulik), on lõputöö hinne 0 (puudulik).

Lõputöid hinnatakse skaalas 0-5:

• Hinne 5 (suurepärane) – silmapaistev töö, mida iseloomustab väga head taset ületav teadmiste ja oskuste vaba ning loov kasutamine, sh keerukuse, lahenduse läbitöötatuse, uudsuse, teadusliku lähenemise vm osas.
• Hinne 4 (väga hea) – väga heal tasemel korrektne lahendus, vormistus, esitlus ja tööprotsess lõputöö astmele vastavale ülesandele. Tööd iseloomustab omandatu teadmiste ja oskuste eesmärgipärane kasutamine Pisivead on aktsepteeritavad.
• Hinne 3 (hea) – heal tasemel töö, milles avalduvad mõned olulised puudujäägid.
• Hinne 2 (rahuldav) – suurte või suure hulga puudustega töö.
• Hinne 1 (kasin) – väga suurte puuduste ja vigadega lõputöö.
• Hinne 0 (puudulik) – ei vasta lõputöö nõuetele, plagiaat.

Hinded määrab komisjon komisjonisisesel arutelul, soovituslikult konsensuslikult võttes arvesse juhendaja ja retsensendi sisulisi arvamusi ning põhjendusi. Eriarvamuse korral, kui komisjonis ei leita konsensust, lähtutakse komisjoni liikmete hinnangute keskmisest.
 

Retsensioon

• Lühikirjeldus, töö tugevused, töö nõrkused
• Kirjeldavad hinnangud ja magistritöö korral hinne kõigile järgnevatele hindamiskriteeriumitele:
  • sisuline lahendus ja analüüs
  • sisulise töö maht ja ülesande keerukus
  • töö vormistus
• Magistritöö korral soovitus hindele. Retsensent võib kaitsmisel oma hinde soovitust korrigeerida.
• Küsimused kaitsjale
   

Juhendaja arvamus

• Lühikirjeldus, töö tugevused, töö nõrkused
• Kirjeldavad hinnangud kõigile järgnevatele hindamiskriteeriumitele:
  • sisuline lahendus ja analüüs
  • sisulise töö maht ja ülesande keerukus
  • töö vormistus ja töö tegemise protsess

Alates 2020/21 õppeaastast juhendaja poolset soovitust hindele IAIB bakalureusetööde puhul enam ei esitata. 

• Yanovich, Bahdan. Optimisation of Symbolic Automata Based Regex Library SRM Using SIMD Intrinsics (ingl. k., 18.06.2021)
• Uvarov, Ivan. Enhancement and Augmentation of Drawing Tests for Deep Learning Based Diagnostics of Neurological Disorders (ingl. k., 18.06.2021)
• Smirnov, Mihhail. Recommender System Engine for Apollo (ingl. k., 10.06.2021)
• Loomets, Timo. ROS-il põhinevate projektide automaattestimissüsteemi arendus ja integratsioon Arete testimissüsteemiga (07.06.2021)
• Pihlak, Oskar. Programming Assignment Management Registry Aurora (ingl. k., 07.06.2021)
• Miil, Karl-Martin. Kuluefektiivselt mänguserverite rentimine läbi veebiliidese (07.06.2021)
• Maksimov, Maksim. Development of Control and Monitoring Software for Robots Operating in a Distributed System (ingl. k., 07.06.2021)
• Vompa, Enrico. Õppetöö läbiviimiseks kasutatav TalTechi õppesüsteemi automaattestimissüsteem tudengi koodi esituste jaoks (04.06.2021)
• Viltšenko, Jekaterina. Analysis of Semantic and Kinematic Features of the Clock Drawing Test (ingl. k., 04.06.2021)
• Luik, Markus. LTI integratsiooni võimekuse arendamine programmeerimisülesannete lahendamise platvormile Codera (03.06.2021)
• Rüngenen, Rasmus. Solution for Kubernetes resource monitoring (ingl. k., 20.01.21)
• Liibert, Marti Ingmar. Robotsüsteemide olekuautomaatide õppimine mudelipõhiseks testimiseks (10.06.2020)
• Düüna, Kristjan. PDF arvetelt andmete lugemise automatiseerimine (10.06.2020)
• Käärd, Priit. 3D Tehisnärvivõrkude interpreteerimine VoxelNeti näitel (10.06.2020)
• Tamberg, Karl. Mikroteenusena kasutatav PDF failide genereerimise rakendus (10.06.2020)
• Kasak, Liine. Using Convolutional Neural Networks for Object Detection and Classification in Point Clouds (ingl. k., 09.06.2020)
• Eskov, Ruslan. Development of Fencing Match Analyzing Software (ingl. k., 09.06.2020)
• Leisberg, Laura. Brauseri laienduse loomine eestikeelse teksti dikteerimiseks kõnetuvastuse abil (09.06.2020)
• Matti, Karl. Autonomous Robot Ship - Detecting Obstacles with Millimetre Radar (ingl. k., 09.06.2020)
• Leesmäe, Risto. GroomUP: iluteenuste broneerimise platvormi arendus (08.06.2020)
• Urm, Iida Kaisa. Mobiilirakendus isiku verifitseerimiseks läbi digitaalse passi kiibi skaneerimise (08.06.2020)
• Jõesaar, Mattias. Ruumiandmete võrdleva analüüsi tulemuste automaatne visualiseerimine (08.06.2020)
• Grund, Anna. Touristic Behavior Recognition Based on Foursquare Data Sets (ingl. k., 08.06.2020)
• Annus, Peter-Sten. Distantsilt lapsehoidmise teenuse veebirakenduse arendus (08.06.2020)
• Kruuk, Helina. Õigusakti visualiseerimine kolmemõõtmelise puustruktuurina (08.06.2020)
• Jeršov, Stanislav. Development of Digital Twin in Extended Reality with Unreal Engine 4 (ingl. k., 08.06.2020)
• Duditš, Anastassia.  Multithreaded Web Application for the Maximum Clique Problem (ingl. k., 21.01.2020)
• Mere, Karl-Andero. Psühholoogide vastuvõtuaegade broneerimissüsteemi arendamine (21.01.2020)
• Baranova, Natalja. Geometric Representation of Average Trajectory and Its Applicability to Describe a Learning Process (ingl. k., 12.06.2019);
• Bossenko, Richard. Laulmise mobiilirakendus androidi platvormil: StarMe (11.06.2019);
• Denisov, Kirill. Koodi kirjutamise harjutamisplatvormi arendamine (06.06.2019);
• Dzotsenidze, Erik. PostgreSQL veebipõhise visuaalse päringute koostamise tarkvara arendamine (12.06.2019);
• Erik, Triinu. Stegote - steganography tool for hiding information in JPEG and PNG images (ingl. k., 27.08.2019);
• Ernits, Laura. Ebaturvalise Java veebirakenduse parandamise praktikum virtuaallaboris (12.06.2019);
• Golovatš, Dmitri. Determining the Minimum Amount of Motion to Detect Parkinson's Disease on the Bases Up and Go Gross Motor Tests (ingl. k., 11.06.2019); 
• Grabovski, Mark. Alavalgustatud piltide valgustamine generatiivsete võistlusvõrkude abil (10.06.2019);
• Gretsi, Imre. Energy Load Disaggregation Approach Based on Heuristic Optimization Algorithms (ingl. k., 10.06.2019);
• Hint, Gunnar Joosep. Kasutajate analüütikasüsteem Android rakenduse põhjal (07.06.2019);
• Jorš, Jordan. Moodul TTÜ100 tudengisatelliidi alamsüsteemidele uue tarkvara laadimiseks (12.06.2019);
• Juškov, Artjom. Aritmeetika Algoritmide Prototüüpimine FPGA’l (06.06.2019);
• Karniol, Charlie Chris. Helisämplite klassifitseerimine konvolutsiooniliste närvivõrkudega (06.06.2019);
• Kask, Karl. Näotuvastusel põhinev raamatukogu laenutussüsteem (10.06.2019);
• Kondratjev, Dmitri. Solving The Artificial Ant Problem Using Genetic Algorithms (ingl. k., 06.06.2019);
• Korp, Heidi. Andmestiku koostamine eestikeelse kõneabiprogrammi süntesaatori jaoks (07.06.2019);
• Kossas, Tanel. Optimal Length of Fine Motor Tests for Diagnosing Parkinsons Disease (ingl. k., 07.06.2019);
• Laur, Henry. Muusikažanrite tuvastamine kasutades närvivõrku (10.06.2019);
• Mälksoo, Mirjam. Nutitelefoni rakenduse arendus südametööd iseloomustava signaali optiliseks registreerimiseks (07.06.2019);
• Piip, Tõnis. Küberrünnakute tuvastamine lihtsamate klassifikaatorite abil (12.06.2019);
• Prikk, Tanel. Implementation of an Interpreter for the Test Purpose Specification Language TDL(TP) (ingl. k., 12.06.2019);
• Pung, Britta. Kuuelamu IGLUNA 3D simulatsioon (11.06.2019);
• Pärend, Kärte. Inimeste tuvastamine ja lokaliseerimine punktipilvest VoxelNeti baasil (11.06.2019);
• Rebase, Ragnar. Lähtekoodi sarnasust tuvastava süsteemi arendamine (12.06.2019);
• Russka, Terje. Parkimiskohtade hõivatuse tuvastamine läbi kaamerapildi (11.06.2019);
• Samoilov, Ilja. Börsil kaubeldavate fondide hinnaprognoos otsustusmetsa abil majanduslike indikaatorite ajalist nihet kasutades (10.06.2019);
• Zamakhova, Veronika. Gap Analysis with Bezier Curves in Sentence Writing Test (ingl. k., 07.06.2019);
• Zarembo, Sergei. Adaptation Affect on Fine Motor Motions (ingl. k., 06.06.2019);
• Teekivi, Magnus. Laiendatava robotsõidukite kasutajaliidese arendamine Vue.js baasil (12.06.2019);
• Tsimbalist, Sergei. Detecting, classifying and explaining IoT Botnet attacks using deep learning methods based on network data (ingl. k., 17.01.2019);
• Tšetšnev, Vjatšeslav. Short-Term Load Forecasting Using Artificial Neural Network (ingl. k., 06.06.2019);
• Varb, Fred. Infrastruktuurobjektide teisendus sobivateks polügoonideks (11.06.2019);
• VasK, Triin. Model-based load testing of web applications: Moodle web application case study (ingl. k., 17.01.2019);
• Voites, Ethel. Koori infosüsteem (11.06.2019);

Tutvudes ülal esitatud lõputöödega pea silmas, et need lõputööd on vormistatud ja ülessehitatud lähtudes sel hetkel kehtinud nõutest lõputöödele.