Studieplan för Masterprogram i bildanalys och maskininlärning
Master's Programme in Image Analysis and Machine Learning
- 120 högskolepoäng
- Programkod: TBA2M
- Fastställd: 2019-10-22
- Beslutad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
- Reviderad: 2022-11-08
- Reviderad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
- Diarienr: TEKNAT 2022/136
- Studieplanen gäller från: HT 2023
- Ansvarig fakultet: Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten
- Ansvarig institution: Institutionen för informationsteknologi
Följande beteckningar används:
G1N - Grundnivå, kursen kräver inte tidigare högskolestudier
G1F - Grundnivå, kursen kräver tidigare högskolestudier mindre än 60 hp
G2F - Grundnivå, kursen kräver tidigare högskolestudier minst 60 hp
A1N - Avancerad nivå, kursen kräver endast kurser på grundnivå, minst 120 hp
A1F - Avancerad nivå, kursen kräver tidigare kurser på avancerad nivå
A2E - Avancerad nivå, examensarbete för masterexamen (120 hp)
Termin 1
Period 1
-
Introduktion till bildanalys,
5 (av 10)
högskolepoäng
(1MD110)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1N, Datavetenskap A1N
-
Data, etik och rätt,
5
högskolepoäng
(1DL002)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Dataanalys A1N, Bildanalys och maskininlärning A1N, Människa-datorinteraktion A1N, Datavetenskap A1N
Valbar kurs 5 hp
-
Programmeringsteknik II,
5
högskolepoäng
(1TD722)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap G1F, Teknik G1F
-
Linjär algebra för dataanalys,
5
högskolepoäng
(1MA330)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Matematik A1N, Dataanalys A1N
-
Beräkningsvetenskap, bryggningskurs,
5
högskolepoäng
(1TD045)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap A1N, Tillämpad beräkningsvetenskap A1N, Matematik A1N
-
Sannolikhetsteori II,
5
högskolepoäng
(1MS036)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Matematik G2F
-
Algoritmer och datastrukturer I,
5
högskolepoäng
(1DL210)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap G1F, Teknik G1F
-
Databasteknik I,
5
högskolepoäng
(1DL301)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap G2F, Teknik G2F, System i teknik och samhälle G2F
Period 2
-
Introduktion till bildanalys,
5 (av 10)
högskolepoäng
(1MD110)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1N, Datavetenskap A1N
-
Statistisk maskininlärning,
5
högskolepoäng
(1RT700)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Teknik A1N, Bildanalys och maskininlärning A1N, Matematik A1N, Datavetenskap A1N, Dataanalys A1N
Valbar kurs 5 hp
-
Flervariabelanalys för dataanalys,
5
högskolepoäng
(1MA334)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Matematik A1N
-
Optimeringsmetoder,
5
högskolepoäng
(1TD184)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap A1N, Dataanalys A1N, Teknik A1N, Tillämpad beräkningsvetenskap A1N
-
Fourieranalys,
5
högskolepoäng
(1MA211)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Matematik G1F
-
Algoritmer och datastrukturer II,
5
högskolepoäng
(1DL231)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap G2F
-
Inferensteori I,
5
högskolepoäng
(1MS035)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Matematik G1F
-
Databasteknik I,
5
högskolepoäng
(1DL301)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap G2F, Teknik G2F, System i teknik och samhälle G2F
-
Människa-datorinteraktion,
5
högskolepoäng
(1MD016)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap G1N, Teknik G1N, System i teknik och samhälle G1N
-
Inferensteori II,
5
högskolepoäng
(1MS037)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Matematik G2F
Termin 2
Period 3
Valbar kurs 7,5 hp
-
Teoretiska grunder för dataanalys,
7,5
högskolepoäng
(1MS047)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Matematik A1F, Dataanalys A1F
Studenter som har förkunskaper inom sannolikhetsteori med gränsvärden av slumpvariabler, koncentrationsolikheter, Markovkedjor,uppskattning och testning kan vara behöriga att läsa kursen 1MS047.
-
Data engineering I,
7,5
högskolepoäng
(1TD069)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap A1N, Dataanalys A1N, Teknik A1N, Tillämpad beräkningsvetenskap A1N
Fördjupningsområdet Medicinsk bildanalys:
-
Digitala bildalstrande system,
7,5
högskolepoäng
(1MD130)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F, Datavetenskap A1F
Fördjupningsområdet Bildanalys för livsvetenskaperna:
-
Digitala bildalstrande system,
7,5
högskolepoäng
(1MD130)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F, Datavetenskap A1F
Fördjupningsområdet Bildanalys för digital humaniora:
-
Digitala bildalstrande system,
7,5
högskolepoäng
(1MD130)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F, Datavetenskap A1F
Fördjupningsområdet Visualisering:
-
Datorgrafik,
7,5
högskolepoäng
(1MD150)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap A1N, Bildanalys och maskininlärning A1N, Tillämpad beräkningsvetenskap A1N
Fördjupningsområdet Social robotik:
-
Social robotik och människa-robotinteraktion,
7,5
högskolepoäng
(1MD300)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap A1N, Bildanalys och maskininlärning A1N, Människa-datorinteraktion A1N
Period 4
-
Djup maskininlärning för bildanalys,
7,5
högskolepoäng
(1MD120)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F, Datavetenskap A1F
-
Förstärkningsinlärning,
7,5
högskolepoäng
(1RT747)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Dataanalys A1N, Bildanalys och maskininlärning A1N, Inbyggda system A1N, Datavetenskap A1N
Termin 3
Period 1
-
Projekt i mjukvaruutveckling inom bildanalys och maskininlärning,
7,5 (av 15)
högskolepoäng
(1MD036)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F
-
Avancerad probabilistisk maskininlärning,
7,5
högskolepoäng
(1RT003)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F, Matematik A1F, Datavetenskap A1F
Period 2
-
Projekt i mjukvaruutveckling inom bildanalys och maskininlärning,
7,5 (av 15)
högskolepoäng
(1MD036)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F
Fördjupningsområdet Medicinsk bildanalys:
-
Avancerad bildanalys,
7,5
högskolepoäng
(1MD037)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F
Fördjupningsområdet Bildanalys för livsvetenskaperna:
-
Avancerad bildanalys,
7,5
högskolepoäng
(1MD037)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F
Fördjupningsområdet Bildanalys för digital humaniora:
-
Avancerad bildanalys,
7,5
högskolepoäng
(1MD037)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A1F
Fördjupningsområdet Visualisering:
-
Vetenskaplig visualisering,
7,5
högskolepoäng
(1MD140)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap A1N, Bildanalys och maskininlärning A1N, Tillämpad beräkningsvetenskap A1N
Fördjupningsområdet Social robotik:
-
Intelligenta interaktiva system,
7,5
högskolepoäng
(1MD039)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Teknik A1N, Bildanalys och maskininlärning A1N, Människa-datorinteraktion A1N
Termin 4
-
Examensarbete E i bildanalys och maskininlärning,
30
högskolepoäng
(1MD038)
Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Bildanalys och maskininlärning A2E
Versioner av studieplanen
Studieplan(er) som tillhör utbildningsplan från HT 2023:
- Senaste studieplan (giltig från HT 2023)