Hjem
Universitetet i Bergen
Utdanning

Studieplan for MAMN-INFMA Maskinlæring, vår 2024

Omfang og studiepoeng

Masterprogrammet i informatikk - maskinlæring har eit omfang på 120 studiepoeng og er normert til 2 år.

Fulltid/deltid

Fulltid

Undervisningsspråk

Norsk og engelsk

Studiestart - semester

Haust (hovudopptak), vår (suppleringsopptak)

Mål og innhald

Ein mastergrad i informatikk med studieretning maskinlæring fokuserar på utvikling av dataprogram som forbetrar ytelsen sin basert på empiriske data. Denne typen sjølvlærande program står bak mange av dei siste gjennombrota innan kunstig intelligens.

Graden gjev kandidaten ein god forståing for dei teoretiske aspekta ved maskinlæring samt praktiske anvendingar av maskinlæringsmetodar.

Læringsutbyte

Ein kandidat som har fullført mastergrad i informatikk med studieretning maskinlæring skal ha oppnådd følgjande læringsutbytte med omsyn til kunnskapar, ferdigheiter og generell kompetanse.

Kunnskapar

Kandidaten

  • forstår det teoretiske grunnlaget til maskinlæring
  • kjenner fordelane og ulemper til dei sentrale maskinlæringsmetodane og kan velje ein høveleg metode for å løyse problema som ein står overfor

Ferdigheiter

Kandidaten

  • kan designe og implementere maskinlæringsalgoritmar
  • kan løyse reelle problem ved hjelp av maskinlæring

Generell kompetanse

Kandidaten

  • er i stand til å arbeide sjølvstendig og i gruppe med andre
  • har ein kritisk og analytisk tilnærming til hans eller hennar eige arbeid samt arbeidet til andre

Opptakskrav

Masterprogrammet byggjer på ein bachelorgrad frå Institutt for informatikk, eller fagleg fordjuping på minst 80 studiepoeng med matematikk og informatikk.

Bachelorgrad frå UiB som kvalifiserer:

  • Bachelorgrad frå Institutt for informatikk, UiB (BAMN-BINF, BAMN-DSIK, BAMN-DTEK, BAMN-DVIT, BATF-IMØ, BAMN-INF)
  • Bachelorgrad i Informasjons- og kommunikasjonsteknologi (IKT) med minst 15 STP (minst to emne på minst 7,5 studiepoeng kvar) matematikk valgemner (frå haust 2022 teller ikkje MAT101)
  • Bachelorgrad i Kognitiv vitskap med spesialisering informatikk
  • Bachelorgrad i kunstig intelligens (BASV-AIKI) kvalifiserer dersom du har minst 80 studiepoeng med matematikk og informatikk (opptaksgrunnlaget). Minst 40 av disse 80 studiepoenga må være i informatikk og minst 15 av desse 80 studiepoenga må være matematikk. Eit statistikkemne kan inngå som eit av matematikkemna (ikkje STAT100). MAT101 kan ikkje inngå som matematikk-emne. MNF130 / INFO104 tel som informatikkemne. INF-emne og INFO-emne som er ekvivalente med INF-emne tel som informatikk-emne.

Eksterne bachelorgrader som kvalifiserer:

  • Bachelor Dataingeniør fra HVL
  • Bachelor Informasjonsteknologi fra HVL
  • Bachelor kommunikasjonsingeniør fra HVL

Andre bachelorgradar kan kvalifisere dersom du har minst 80 studiepoeng med matematikk og informatikk (opptaksgrunnlaget) og minst 40 av disse 80 studiepoenga må være i informatikk og minst 15 (minst to emne på minst 7,5 studiepoeng kvar) av disse 80 studiepoenga må være matematikk. Frå haust 2022 teller ikkje MAT101 og tilsvarande. Viss både INF100 og INF109 er del av opptaksgrunnlaget, vil søkaren berre få utteljing for INF100. Eit statistikkemne kan inngå som eit av matematikkemna (ikkje STAT100). MNF130 (og tilsvarande emne) tel som informatikkemne.

Du må også ha:

Tilrådde forkunnskapar

Ein bachelor i informatikk eller eit relatert felt.

Gode programmeringsferdigheiter.

Obligatoriske emne

Studiet har to komponentar: emnedel og mastergradsoppgåve.

Emna INF234 og INF264 og INF265 er obligatoriske. I tillegg kjem 30 studiepoeng med valfrie emne.

1. semester: INF234, INF264, eit valemne

2. semester. INF265, to valemne

3. og 4. semester: masteroppgåve

Masteroppgåva INF399 er på 60 studiepoeng. Masteroppgåva skal leverast innan ein fast frist i slutten av fjerde semester: 20. november eller 1. juni.

Tilrådde valemne

30 studiepoeng er valfrie skal veljast i samarbeid med rettleiar.

INF368, INF367 er sterkt anbefalt. Andre anbefalte emne er m.a. INF237, INF250, INF270, INF271, INF272, STAT200 og STAT250.

Rekkefølgje for emne i studiet

Tilrådd rekkefølje for emna finn du under overskrifta «Obligatoriske emne».

Delstudium i utlandet

Opphald ved lærestadar i utlandet avtalast med rettleiar, og skal vere ein del av masteravtalen.

Arbeids- og undervisningsformer

Undervisning for emna i masterstudiet skjer i form av førelesningar, øvingar og prosjekter. Detaljar om emna finn du i emnebeskrivinga.

Masteroppgåva er et sjølvstendig vitskapleg arbeid, som vert gjennomført under rettleiing av fagleg rettleiar.

Vurderingsformer

Vurderinga på emna i masterstudiet skjer i form av rapportar, skriftleg og munnleg eksamen. Vurderingsform for kvart emne som inngår i masterprogrammet er omtalt i emnebeskrivinga.

Studiet avsluttas med ein munnleg mastergradseksamen etter at masteroppgåva er levert inn, vurdert og blitt godkjent.

Karakterskala

Ved UiB er det to typar karakterskalaer: «bestått/ikkje bestått» og bokstavkarakterar på skalaen A-F.

For masteroppgåva nyttas bokstavkarakter.

Karakterskala for kvart emne som inngår i masterprogrammet er omtalt i emnebeskrivinga.

Relevans for arbeidsliv

Maskinlæring er kjerneteknologien som driv utviklinga av kunstig intelligens. Akkurat no er det mykje etterspørsel etter dyktige maskinlæringsekspertar innan eit bredt spekter av sektorar, til dømes energi og finans.

Graden kvalifiserar kandidaten til eit ph.d.-studium, noko som gjer ein kvalifisert til å jobbe som forskar innan maskinlæring.

Evaluering

Masterprogrammet vert kontinuerlig evaluert i tråd med retningslinene for kvalitetssikring ved UiB. Emne- og programevalueringar finn ein på kvalitetsbasen.uib.no

Adminstrativt ansvarleg

Det matematisk-naturvitskaplege fakultet ved Institutt for informatikk har det administrative ansvaret for studieprogrammet.

Kontaktinformasjon

Ta gjerne kontakt med studierettleiar på programmet dersom du har spørsmål: Studierettleiar@ii.uib.no

Tlf 55 58 42 00