Tillämpad AI, 180 hp

Syfte

Tillämpad AI syftar till att utveckla studentens kunskaper och färdigheter, förmåga till självständig och kritisk bedömning samt förmåga att självständigt och i grupp lösa datatekniska problem. Inom utbildningen bemöter studenten dessa problem med datadrivna metoder och artificiell intelligens. Vidare ger utbildningen studenten en förtrogenhet med AI och dess roll i samhället. Studenten ska genom utbildningen även följa kunskapsutvecklingen inom dessa områden.

Lärandemål

HÖGSKOLEFÖRORDNINGENS MÅL
Kunskap och förståelse
För kandidatexamen skall studenten
- visa kunskap och förståelse inom huvudområdet för utbildningen, inbegripet kunskap om områdets vetenskapliga grund, kunskap om tillämpliga metoder inom området, fördjupning inom någon del av området samt orientering om aktuella forskningsfrågor.

Färdighet och förmåga
För kandidatexamen skall studenten
- visa förmåga att söka, samla, värdera och kritiskt tolka relevant information i en problemställning samt att kritiskt diskutera företeelser, frågeställningar och situationer,
- visa förmåga att självständigt identifiera, formulera och lösa problem samt att genomföra uppgifter inom givna tidsramar,
- visa förmåga att muntligt och skriftligt redogöra för och diskutera information, problem och lösningar i dialog med olika grupper, och
- visa sådan färdighet som fordras för att självständigt arbeta inom det område som utbildningen avser.

Värderingsförmåga och förhållningssätt
För kandidatexamen skall studenten
- visa förmåga att inom huvudområdet för utbildningen göra bedömningar med hänsyn till relevanta vetenskapliga, samhälleliga och etiska aspekter,
- visa insikt om kunskapens roll i samhället och om människors ansvar för hur den används, och
- visa förmåga att identifiera sitt behov av ytterligare kunskap och att utveckla sin kompetens.


LÄRANDEMÅL FÖR TILLÄMPAD AI
Kunskap och förståelse
Den studerande ska:
- Ha grundläggande kunskaper i programmering, systemutveckling, systemadministration och operativsystem samt databashantering. 
- Ha grundläggande kunskaper inom matematik inkluderande linjär algebra, statistik och analys.
- Ha kunskaper inom datadriven utveckling, AI och maskininlärning.

Färdighet och förmåga
Den studerande ska:
- Ha god förmåga att tillämpa modeller, tekniker och ramverk inom AI för olika system.
- Ha god förmåga att designa, implementera och presentera system.
- Ha färdighet att använda datorer som verktyg för att lösa problem.

Värderingsförmåga och förhållningssätt
Den studerande ska:
- Vara förtrogen med AIs roll i samhället och dess sociala, ekonomiska och miljömässiga effekter samt att kritiskt och analytiskt kunna granska dessa effekter.
- Vara förtrogen med tillämpning av hållbar AI och ramverk för ändamålet.
- Vara förtrogen med användarens roll och behov i datoriserade system.

Innehåll

Matematik GR (A):
Algebra med funktionslära, 7,5 hp
Diskret matematik, 7,5 hp
Analys för ingenjörer, 7,5 hp
Matematisk statistik och linjär algebra, 7,5 hp

Journalistik GR (A):
Kommunikation i tal och skrift, 7,5 hp

Datateknik GR (A):
Grundläggande datavetenskap, 7,5 hp
Introduktion till programmering i C++, 7,5 hp
Datornätverk, 7,5 hp
Objektbaserad programmering i C++, 7,5 hp
Introduktion till AI, 7,5 hp

Datateknik GR (B):
Programmeringsmetodik med projekt, 7,5 hp
Operativsystem, 7,5 hp
Webbprogrammering, 7,5 hp
Databaser, modellering och implementering, 7,5 hp
Datastrukturer och algoritmer, 7,5 hp
Administration av UNIX-lika system, 7,5 hp
AI-tekniker, 7,5 hp

Datateknik GR (C):
Maskininlärning, 7,5 hp
Djupinlärning, 7,5 hp
Applikationsutveckling i Java, projektkurs, 7,5 hp
Projektbaserad produktutveckling, 15 hp
Examensarbete, 15 hp

Under studietiden kan kursernas namn, innehåll, nivå, poängfördelning och placering i tiden genomgå förändringar.

Behörighet

Grundläggande behörighet + Matematik 3b eller Matematik 3c eller Matematik C, Engelska 6

Programbeskrivning

Utbildningsprogrammet omfattar totalt 180 högskolepoäng.

Utbildningen startar med grundkurser där du lär dig grunderna i datateknik samt programmering i Python och C++. Utbildningen fortsätter med kurser inom AI, systemutveckling, operativsystem, databasteknik och datornätverk. Samtidigt studerar du parallellt matematik och lär dig algebra, diskret matematik, analys samt linjär algebra och statistik.

Närmare slutet av utbildningen ges fördjupningskurser inom områden som till exempel applikationsutveckling, maskininlärning och djupinlärning.

Urvalsregler

Urval sker i enlighet med Högskoleförordningen och den lokala antagningsordningen.

Spärrar i utbildningen

Särskilda förkunskaper för varje kurs inom programmet anges i respektive kursplan.

Undervisning och examination

Undervisningen, som ges i form av heltidsstudier, består av föreläsningar, lektioner, övningar, projekt, laborationer och seminarier. Laborationer och projektarbeten är obligatoriska. En betydande del av den kurslitteratur som ingår i utbildningen är skriven på engelska. Undervisning på engelska kan förekomma.

Både muntlig och skriftlig examination förekommer. Examination på engelska kan förekomma. Examinationsform anges för varje kurs i respektive kursplan.

Examensbenämning

Kandidatexamen

Teknologie kandidatexamen med huvudområdet datateknik, som översätts till Degree of Bachelor of Science with a major in Computer Engineering.

Övrig information

För att bereda studenter möjlighet till utlandsstudier finns en särskild handläggare med inriktning mot internationellt studentutbyte.