Obligatoriske emner
Signalbehandling År 1 / Semester 1
Vi er omgitt av digital signalbehandling i vår digitale hverdag. Eksempler på områder som benytter digital signalbehandling er overføring og lagring av digitale data (for eksempel jpeg, mpeg, mp3) samt tolkning og analyse av alt fra medisinske data til seismiske signaler, telekommunikasjon og mye annet. Dette emnet tar for seg fundamentale metoder og teknikker for digital signalbehandling
Les mer om Signalbehandling
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
J.H. Husøy
Bildebehandling og maskinsyn År 1 / Semester 1
Bildebehandling blir brukt i et økende antall anvendelser i vårt dagligliv så vel som innen forskning. Bildebehandling brukes for medisinske bilder, radar-bilder, naturlige bilder, seismiske data etc. Bildebehandling brukes også i forbindelse med robotsyn. Derfor er kunnskap om klassisk bildebehandling viktig innen mange områder.
Bidrag fra både tradisjonell bildebehandling og datasyn (computer vision) brukes til å konstruere systemer for robotsyn/maskinsyn. Det er en hurtig utvikling innen dette området og anvendelser finnes både i industrien og innen forskning. Det finnes mange produkter som inneholder kamera og programvare for behandling av visuelle data.
Formålet med dette faget er å gi studenten en grunnleggende forståelse for bildebehandling og datasyn med anvendelser innen robotsyn/maskinsyn.
Les mer om Bildebehandling og maskinsyn
Studiepoeng: 10
Faglærer:
Kjersti Engan
Sannsynlighetsregning og statistikk 2 År 1 / Semester 1
Gjennomgang av grunnleggende begrep i sannsynlighetsregning. Gjennomgang av en rekke vanlig brukte sannsynlighetsfordelinger. Kort introduksjon til ekstremverdistatistikk. Litt om estimering, spesielt sannsynlighetsmaksimeringsprinsippet, og konfidensintervaller i ulike situasjoner. Kort introduksjon til Bayesiansk statistikk.Stokastiske prosesser, spesielt Poissonprosesser og Markovprosesser. Teori og områder for bruk for de ulike metodene blir gjennomgått.
Les mer om Sannsynlighetsregning og statistikk 2
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Tore Selland Kleppe
Masteroppgave informasjonsteknologi - Automatisering og signalbehandling År 2 / Semester 3
Masteroppgaven er et selvstendig arbeid der du skal bruke de kunnskapene som er opparbeidet gjennom studiet til å løse en gitt oppgave. Gjennom denne oppgaven skal du vise evner og kvaliteter som kommende sivilingeniør.
Oppgaven skal normalt utføres i siste semester av masterstudiet. Unntak er masteroppgaver på 60 studiepoeng som normalt skal skrives i løpet av det siste året. På dette stadiet har du vanligvis skaffet deg de fagkunnskapene som kreves for gjennomføring av en relevant masteroppgave for studieløpet ditt.
Les mer om Masteroppgave informasjonsteknologi - Automatisering og signalbehandling
Studiepoeng: 30
Faglærer:
Morten Tengesdal
Velg 3 emner i 2. semester
Maskinlæring År 1 / Semester 2
Kurset fokuserer på metoder for læring av underliggende strukturer representert i data og trening av modeller son kan gjøre prediksjoner på nye data. Slike prediksjoner kan typisk være å skille mellom ulike kategorier av data, det vil si klassifisering, som vil være hovedfokus for dette kurset.
Les mer om Maskinlæring
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Trygve Christian Eftestøl
Videregående reguleringsteknikk med robotteknologi År 1 / Semester 2
Kurset omhandler tilbakekoblede systemer, stabilitetsanalyse, regulatorinnstilling, tabelloppslag (gain scheduling), kaskaderegulering, foroverkopling, dødtidskompensering og multivariabel regulering. Robotteknologi-delen omhandler grunnleggende robotteknologi med koordinatsystem, Denavit-Hartenberg konvensjonen, forover- og bakover kinematikk, posisjons- og hastighetsregulering av leddene i roboten.
Les mer om Videregående reguleringsteknikk med robotteknologi
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Kristian Thorsen
Prosjekter i robotteknikk År 1 / Semester 2
Faget er delt i tre likeverdige deler: Bildefangst, RobotStudio for styring av ABB-roboter og Choregraphe og Python programmering for styring av Nao-roboter.
Les mer om Prosjekter i robotteknikk
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Karl Skretting
Optimering med anvendelser År 1 / Semester 2
Emnet gir en oversikt over vanlige teknikker brukt til å finne optimale løsninger på problemer innen elektroteknikk ved bruk av lineær algebra. Det gis mange eksempler på slike problemer.
Les mer om Optimering med anvendelser
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Sven Ole Aase

Valgemner eller utveksling 3. semester

Emner ved UiS 3. semester
Valgemner i 3. semester
Systemidentifikasjon År 2 / Semester 3
Gir en innføring i stokastiske prosesser og deres egenskaper: korrelasjon, hvit støy og effektspekter. Parametrisk systemidentifikasjon: ARX og ARMAX modeller, adaptive filter, rekursiv minste kvadraters metode. Tilstandsestimering: tilstandsrommodell, varianter av Kalman filter. Modellering fra masse og energibalanser, diskretisering av kontinuerlige systemer.
Les mer om Systemidentifikasjon
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Karl Skretting
Prosjekt i automatisering og signalbehandling År 2 / Semester 3
Et prosjekt i robotteknologi skal gjennomføres.
Les mer om Prosjekt i automatisering og signalbehandling
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Karl Skretting
Videregående signalbehandling År 2 / Semester 3
Signalbehandling møter oss i veldig mange sammenhenger i dagliglivet og i arbeidsammenheng. Mobiltelefoner, robot syn, bildebehandling, tolkning av data fra sensorer, radar, smart klokker, medisinske utstyr - vi er omgitt av sensorer, signaler og dat som må bearbeides og tolkes for å gi mening. I videregående signalbehandling bygger vi på emner som Signalbehandling, bildebehandling og maskinlæring. Vi lærer noe ny grunnlegegende teori, vi lærer en del nye teknikker og "byggeklosser" som er nyttige i mange sammenhenger, og vi ser på noen konkrete applikasjoner. Vi lærer om hvordan jpg,mpeg og mp3 kodene er bygget opp og vi lærer å trekke egenskaper ut av data som for eksempel kan mates inn i maskinlæringsprogrammer.
Tema som omhandles: Multirate signalbehandling, wavelets og filterbanker. Stokastisk signalbehandling, spektralestimering, Kvantisering og "Differential Pulsecode Modulation (DPCM)". Teknikker og metoder for signal- og bildekompresjon. Egenskapsuttrekking fra signaler i tid- og frekvensdomene. Sparse representasjon og "dictionary learning"
Les mer om Videregående signalbehandling
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Kjersti Engan
Modeling and Computational Engineering År 2 / Semester 3
Dette kurset gir en grunnleggende innføring i numeriske metoder og modelleringsteknikker som brukes for å løse praktiske problemer. Kurset gir innsikt og ferdigheter innen algoritmisk tenkning og programmeringsteknikker.
Du vil lære de vanligste numeriske metodene som blir brukt for å løse komplekse fysiske, biologiske, finans og geologiske fenomener. Eksempler på metoder som blir gjennomgått er: numerisk deriverte, numerisk integrasjon, Monte Carlo og boot strapping metoder, inverse metoder, numerisk løsning av ordinære differensiallikninger, simulated annealing, og collony optimization, lattice Boltzmann modeller, random walk modeller, boks (compartment) modeller.
Kurset baserer seg på programmeringsspråket Python. Innleveringsoppgavene vil fokusere på å lære deg å sette opp matematiske modeller av ulike fenomener, utvikler algoritmer for å løse de matematiske modellene, implementere dem, og undersøke styrker og svakheter ved valg av ulike løsningsmetoder og valg av ulik modeller.
Les mer om Modeling and Computational Engineering
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Aksel Hiorth
Andre valgemner i 3. semester
Diskret simulering og ytelsesanalyse År 2 / Semester 3
Dette kurset introduserer Petri nett teori; deretter brukes teorien i modellering, simulering og analyse av diskrete systemer.
Les mer om Diskret simulering og ytelsesanalyse
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Reggie Davidrajuh
Introduksjon til datavitenskap År 2 / Semester 3
Kurset skal gi kunnskap og erfaring innen datavitenskapelige oppgaver og gjøre studenten kjent med datavitenskapelig prosjektsyklus.
Les mer om Introduksjon til datavitenskap
Studiepoeng: 10
Emneansvarlig:
Antorweep Chakravorty
Utveksling 3. semester
Utveksling
Utveksling - 30 SP År 2 / Semester 3

Dette er studietilbudet for studieår 2019-2020. Endringer kan komme.