Kunstig intelligens, sivilingeniør

Opptakskravet er generell studiekompetanse eller realkompetanse, samt følgende spesielle opptakskrav:

Matematikk R1 (S1 + S2) og Matematikk R2 og Fysikk 1

Antall studieplasser i 2025: 20

Tidligere poenggrenser;

• Hovedopptak 2024:

  • Ordinær kvote: Alle.
  • Førstegangsvitnemål: Alle

• Hovedopptak 2023:

  • Ordinær kvote: Alle.
  • Førstegangsvitnemål: Alle

Mangler du generell studiekompetanse og/eller matematikk R1 og R2, og fysikk 1?

For ingeniør- og sivilingeniørstudier finnes det flere alternative opptaksveier for å kvalifisere til opptak. Les mer om de ulike opptaksveiene, (forkurs, realfagskurs, Y-vei og 3-semester) og finn opptaket som passer dine kvalifikasjoner.

Innpassing

Søkere som har relevant høyere utdanning fra andre institusjoner kan søke om innpassing av emner, som etter faglig vurdering kan erstatte emner i studiet og brukes som en del av graden. En individuell utdanningsplan for resten av studietiden utarbeides. Du søker da opptak gjennom Samordna opptak og leverer søknad om innpassing etter at du er tatt inn som student på studieprogrammet.

Beskrivelse av studiet

Teknologien for å behandle enorme mengder data skaper en rekke nye muligheter, og det er derfor stor etterspørsel etter dyktige dataforskere og KI-ingeniører. Dette studiet lærer deg hvordan du kan bygge algoritmer som kan lære å løse kompliserte og samfunnsrelevante problemer, i nært samarbeid med verdensledende forskere og spennende teknologibedrifter. Du vil få ferdighetene som trengs for å analysere store datamengder og utvikle de matematiske og statistiske metoder som kreves for å finne mønstre i signaler fra en rekke forskjellige datakilder – EKG, helseregistre, satellittbilder, fossile sedimenter – og dermed bidra til teknologiske fremskritt innen tverrfaglige felt som helse, marin, jordobservasjon, fornybar energi og mange andre.

Som student innenfor kunstig intelligens ved UiT vil du være en del av et av Norges ledende forskningsmiljøer innen kunstig intelligens og delta i banebrytende forskningsprosjekter samt tett samarbeid med industripartnere som jobber med medisinske applikasjoner (f.eks. Kreftregisteret, GE Vingmed Ultrasound, Universitetssykehuset Nord-Norge), satellittbilder (f.eks. Kongsberg Satellite Services), marin biodiversitet (f.eks. Havforskningsinstituttet) og energisektoren (f.eks. Equinor, AkerBP).

Studiet gir deg muligheten til å spesialisere deg innen en av to retninger;

• Maskinlæring
• Distribuerte kunstig intelligens-systemer

Hva lærer du?

Du vil få en solid forståelse av kunstig intelligens, inkludert teknikker for dataanalyse og integrasjon med databaser. Studiet gir deg en sterk bakgrunn i matematikk, statistikk og informatikk, som er essensielt for å modellere og utvikle teknologiske systemer. Du vil lære om avanserte algoritmer for maskinlæring og dataanalyse, samt hvordan disse kan brukes til å klassifisere data og forutsi hendelser.

Studiet gir deg også ferdigheter i programmering og utvikling av programvare, du vil bli i stand til å designe og bygge kunstig intelligens-systemer, samt anvende moderne metoder og verktøy i praksis. Videre vil du kunne analysere og løse komplekse problemer, både teoretisk og praktisk, og gjennomføre forsknings- eller utviklingsprosjekter.

Du vil få kunnskap for å håndtere etiske problemstillinger knyttet til kunstig intelligens, som personvern og transparens. Dette gir deg et godt grunnlag for en karriere innen kunstig intelligens, hvor du kan være med på å forme fremtidens teknologiske løsninger.

Jobbmuligheter

Du blir godt rustet for framtidas teknologiske utfordringer med kunnskap om kunstig intelligens. Studiet gir deg et solid kunnskapsfundament og stor valgfrihet i karriere og arbeidsmarked. Du har mulighet til å jobbe med utvikling og forskning. Du kan for eksempel jobbe med utvikling og effektivisering innenfor industri og produksjon. Du kan jobbe med å utvikle verktøy og modeller for miljø- og klimaovervåkning eller for finanssektoren. Man kan finne aktuelle stillinger innenfor alle næringer og bransjer som benytter seg av teknologiske verktøy og systemer

Tidligere studenter med spesialisering innen kunstig intelligens og maskinlæring jobber blant annet i: Helse Nord, Sparebanken Nord-Norge, DIPS og Arvato Financial Solutions.

Det er også muligheter for å jobbe med forskning ved UiT, der universitetet har forskning i verdensklasse innen den store teknologiske utvilking av nye kunstig intelligens metoder og utvikling av AI-baserte helseløsninger.

Videre studier

Fullført studium kvalifiserer for opptak til ph.d.-studier i realfag, under forutsetning av tilfredsstillende karakternivå.

Relaterte yrker

Studieplan

Undervisnings- og eksamensspråk

Studiet er et norskspråklig studieprogram. Det innebærer at både undervisning og eksamensoppgaver gis på norsk.

Enkelte fag vil være engelskspråklige. Undervisning, pensumlitteratur og eksamensoppgaver vil her bli gitt på engelsk, men studenten kan velge å besvare eksamen på enten engelsk eller norsk/skandinavisk.

Pensumlitteraturen for de aller fleste fag er på engelsk.

Undervisning og eksamen

Studiehverdagen består av forelesninger, gruppearbeid, laboratorieøvelser og datalab. I forelesninger gjennomgås teori og faglige tema. I gruppearbeid er studentene aktive gjennom løsning av teoretiske og praktiske oppgaver, og har diskusjon rundt forskjellige problemstillinger.

I hvert fag det en muntlig eller skriftlig eksamen, ofte i kombinasjon med hjemmeeksamen, prosjektoppgave eller laboratorierapport. I mange av fagene, spesielt i starten av studiet, kreves obligatoriske oppgaver (arbeidskrav) godkjent for tilgang til eksamen. Eksamensordningen er nærmere beskrevet for hvert enkelt fag i studieprogrammet.

Praksis

I studiet inngår et krav om opparbeiding av minst 6 ukers relevant arbeidspraksis i løpet av studietiden. Studentene er selv ansvarlig for å skaffe seg relevant praksisplass.

Praksis vil gi nyttig lærdom og gjøre deg bedre rustet for arbeidsmarkedet.

Les mer om praksis her