Oppbygging og gjennomføring

Masterprogrammet Informatikk: robotikk og intelligente systemer er et fulltidsstudium over 2 år som gir 120 studiepoeng. Det er mulig å søke om deltidsstudier på inntil 50% progresjon - dette gjøres når du i løpet av første semester finner din veileder og leverer en masteravtale. Programmet har følgende oppbygging:

• Emner, 60 eller 90 studiepoeng
• Masteroppgave, 60 eller 30 studiepoeng

I studieretningen for Kybernetikk og autonome systemer vil du primært velge fra emnene som er listet opp nedenfor, i tillegg til å gjennomføre en masteroppgave på 60 studiepoeng. Vi har fire anbefalte spesialiseringer, men snakk gjerne med en veileder tidlig i studieløpet ditt slik at du kan tilpasse og utforme ditt eget studieopplegg i tråd med egne interesser og ambisjoner.

Uavhengig av hvilken retning du ønsker å gå videre må de følgende kjerneemnene utgjøre minst halvparten av emnene dine:

TEK4030 – Styring av manipulatorer og mobile roboter (høst)
TEK4040 – Matematisk modellering av dynamiske systemer (høst)
TEK4050 – Stokastiske systemer (vår)
TEK4090 – Modern Control Systems and Cybernetics (høst)
TEK5010 – Multiagent-systemer (høst)
TEK5020 – Mønstergjenkjenning (høst)
TEK5030 – Maskinsyn (vår)
TEK5040 – Dyp læring for autonome systemer (høst)
IN5590 – Hurtig modellframstilling av robotikksystemer (høst)

Disse kjerneemnene er merket med en stjerne (*) i emnelistene for hver spesialisering nedenfor.

Alternativ programstruktur for eksisterende studenter.

Du har mulighet til enten å ta alle emnene i løpet av de to første semestrene og fokusere på masteroppgaven i de to siste semestrene, eller du kan fordele emner i henhold til den følgende strukturen:

4. semester	Masteroppgave	Masteroppgave	Masteroppgave
3. semester	Emne	Masteroppgave	Masteroppgave
2. semester	Emne	Emne	Masteroppgave
1. semester	Emne	Emne	Emne
	10 studiepoeng	10 studiepoeng	10 studiepoeng

Spesialiseringer

1. Autonome systemer

Denne spesialiseringen fokuserer på anvendelsen av prinsipper og teknologier for å utvikle og operere autonome systemer, med vekt på praktisk erfaring med ekte robotikkplattformer brukt i industri og forskning. Det vil gi deg en introduksjon til styresystemer og sensorteknologier, samtidig som du utforsker maskinlæring og KI-applikasjoner. I tillegg vil du lære å designe, 3D-printe, og konstruere praktiske robotsystemer.

Høstens emner:

Andre relevante emner:
TEK5020 – Mønstergjenkjenning*
TEK5070 – Trådløs kommunikasjon for autonome og kritiske sensorsystemer
IN5490 – Advanced Topics in Artificial Intelligence for Intelligent Systems

Vårens emner:

Andre relevante emner:
IN4140 – Introduksjon til robotikk (høst)

2. Regulering og kybernetikk

Denne spesialiseringen går dypt inn i både de teoretiske og praktiske aspektene ved håndtering av dynamiske systemer. Du vil få et solid grunnlag for å utvikle kontrollstrategier for manipulatorer, mobile roboter og multiagent-systemer. I tillegg kan du utvide horisonten og ta emner i anvendt teknologi innen energi og/eller romsystemer.

Høstens emner:

Andre relevante emner:
TEK5020 – Mønstergjenkjenning*
TEK5040 – Dyp læring for autonome systemer*
TEK5070 – Trådløs kommunikasjon for autonome og kritiske sensorsystemer
IN5490 – Advanced Topics in Artificial Intelligence for Intelligent Systems

Vårens emner:

TEK4050 – Stokastiske systemer* (Anbefales sterkt)
TEK5600 – Visualisering av vitenskapelige data

Andre relevante emner:
TEK5030 – Maskinsyn*
IN4050 – Introduksjon til kunstig intelligens og maskinlæring
IN4140 – Introduksjon til robotikk

3. Deteksjon og sensorteknologi

Denne spesialiseringen gir deg avanserte ferdigheter og kunnskaper i å analysere og tolke data fra et vidt spekter av sensorsystemer. Du vil fordype deg i både maskinvare- og programvareaspektene ved sensorteknologier, og jobbe med tradisjonelle algoritmer for maskinsyn så vel som de aller nyeste teknikkene innen maskinlæring.

Høstens emner:

Andre relevante emner:
TEK4090 – Modern Control Systems and Cybernetics*
TEK4010 – Optikk og lys
TEK5070 – Trådløs kommunikasjon for autonome og kritiske sensorsystemer
IN5490 – Advanced Topics in Artificial Intelligence for Intelligent Systems

Vårens emner:

TEK5030 – Maskinsyn* (Anbefales sterkt)
TEK5050 – Avbildning og deteksjon av optisk og infrarød stråling
TEK5600 – Visualisering av vitenskapelige data

Andre relevante emner:
TEK4050 – Stokastiske systemer*
IN4050 – Introduksjon til kunstig intelligens og maskinlæring
IN4140 – Introduksjon til robotikk

4. Medisinsk teknologi

I denne spesialiseringen vil du utforske skjæringspunktet mellom ingeniørfag, medisin og teknologi. Gjennom håndfaste prosjekter og praktiske emner vil du arbeide med verktøy og teknikker for å utvikle teknologi og systemer som gjør pasientbehandling og medisinske prosesser bedre. Denne kunnskapen kan du anvende på mange ulike områder innen helsesektoren, og bidra til fremskritt i alt fra behandling og overvåking av pasienter til forebyggende omsorg med mål om å bedre vår helse og livskvalitet.

Høstens emner:

TEK4030 – Styring av manipulatorer og mobile roboter*

Andre relevante emner:
TEK4040 – Matematisk modellering av dynamiske systemer*
TEK4090 – Modern Control Systems and Cybernetics*
IN4015 – Ultralydavbildning
IN5490 – Advanced Topics in Artificial Intelligence for Intelligent Systems
FYS4250 – Biomedisinsk instrumentering
FYS4239 – Elektrisk bioimpedans

Vårens emner:

TEK5030 – Maskinsyn*
TEK5600 – Visualisering av vitenskapelige data

Andre relevante emner:
TEK4050 – Stokastiske systemer*
IN5050 – Programming heterogeneous multi-core architectures
IN4050 – Introduksjon til kunstig intelligens og maskinlæring
IN4310 – Deep Learning for Image Analysis
FYS4240 – Datainnsamling og kontroll
FYS4239 – Elektrisk bioimpedans

 

Vitnemål og grad

Studiet leder fram til graden: Master i Informatikk: robotikk og intelligente systemer

Emne- og semestersider

Klikk deg inn på hvert emne (se i tabellen ovenfor) for å finne blant annet:

• Timeplan
• Tid og sted for eksamen
• Pensum og læringskrav

Studiekvalitet

Studieprogrammer og emner blir jevnlig evaluert for å sikre og utvikle studiekvaliteten.