Specialisering:
AI and Computer Vision
Specialiseringsansvarlig
Denne specialisering giver dig en dybdegående teoretisk forståelse af de matematiske modeller og statistiske metoder, der danner grundlaget for kunstig intelligens. Du lærer at udvikle avancerede AI-løsninger samt at træne computermodeller til at løse komplekse opgaver.
Du opnår kompetencer i at indsamle, rense og analysere store mængder data, og du får viden om, hvordan man træner computere til at forstå og fortolke visuel information fra billeder og videoer. Du lærer også grundlæggende teknikker såsom mønstergenkendelse og dybe neurale netværk, og du får en forståelse af de algoritmer og den matematik, der ligger bag maskinlæring, billedbehandling og objektgenkendelse.
Som færdiguddannet civilingeniør med specialisering i AI & Computer Vision vil du arbejde med computerteknologier, der kan træffe beslutninger autonomt eller i samspil med mennesker. Din ekspertise vil gøre dig meget eftertragtet på arbejdsmarkedet, og du kan se frem til at arbejde med banebrydende teknologier.
Opbygning
For at skræddersy din specialisering skal du være opmærksom på følgende studierelaterede elementer:
-
Obligatoriske kurser: Du skal have alle 20 ECTS.
-
Specialiseringens kernekurser: Du skal vælge 25 ECTS blandt disse. Eventuelle ECTS-point ud over dette krav kan tælle som enten specialiseringsvalgfag eller frie valgfrie kurser.
-
Specialiseringsvalgfag: Du skal vælge 15 ECTS blandt disse (maks. 10 ECTS kan være på bachelorniveau). Eventuelle ECTS-point ud over dette krav tæller som frie valgfrie kurser.
-
Frie valgfrie kurser: Du skal vælge 30 ECTS blandt disse (maks. 10 ECTS kan være på bachelorniveau). Du kan vælge mellem 1) specialiseringens kernekurser, 2) specialiseringsvalgfag, 3) kurser nævnt under Study Contract Recommendations, og 4) kurser nævnt under Alternative Elective Courses.
-
Kandidatspeciale: Dette tæller for 30 ECTS.
Alle disse elementer giver tilsammen 120 ECTS, svarende til 4 semestre á 30 ECTS.
Når du skræddersyr din specialisering, skal du være opmærksom på de forudsætninger, der er angivet i kursusbeskrivelserne. De fleste kurser er designet med progression for øje, dvs. at nogle kurser er tiltænkt at blive taget før andre. Tjek også timetable.au.dk for mulige overlap i kursusplanen.
Skema for vinterstart
Dette er et forslag til opbygning af uddannelsen. Der kan flyttes rundt på valgfag og specialiseringsvalgfag efter behov.
| 1(F) | Systems Engineering | Innovation & Entrepreneurship | Computer Vision | Explainable Statistical Learning | Information Theory | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2(E) | Research Methodology | Security & Privacy | Deep Learning | Advanced Signal Processing | ||
| 3(F) | Valgfag | Valgfag | Valgfag | Valgfag | Valgfag | Valgfag |
| 4(E) | Speciale | |||||
Skema for sommerstart
Dette er et forslag til opbygning af uddannelsen. Der kan flyttes rundt på valgfag og specialiseringsvalgfag efter behov.
| 1(E) | Research Methodology | Security & Privacy | Deep Learning | Advanced Signal Processing | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2(F) | Systems Engineering | Innovation & Entrepreneurship | Computer Vision | Explainable Statistical Learning | Information Theory | |
| 3(E) | Valgfag | Valgfag | Valgfag | Valgfag | Valgfag | Valgfag |
| 4(F) | Speciale | |||||
Specialiserings valgkurser
Specialiseringens kernekurser: Du skal vælge 25 ECTS blandt disse. Eventuelle ECTS-point ud over dette krav kan tælle som enten specialiseringsvalgfag eller frie valgfrie kurser.
Specialiseringsvalgfag: Du skal vælge 15 ECTS blandt disse (maks. 10 ECTS kan være på bachelorniveau). Eventuelle ECTS-point ud over dette krav tæller som frie valgfrie kurser.
Forår
| Course Specialisation Type | Course Title | ECTS | Semester | Level |
| Core course | Computer vision | 10 | Spring | M |
| Core course | Explainable statistical learning | 5 | Spring | M |
| Specialisation elective course | Digital image processing | 5 | Spring | B |
| Specialisation elective course | Information theory: From communication to learning | 5 | Spring | M |
| Specialisation elective course | Research and Development project in Computer Engineering | 5 | Spring/Autumn | M |
Efterår
| Course Specialisation Type | Course Title | ECTS | Semester | Level |
| Core course | Advanced signal processing | 10 | Autumn | M |
| Core course | Deep learning | 10 | Autumn | M |
| Specialisation elective course | Medical image analysis | 5 | Autumn | M |
| Specialisation elective course | Research and Development project in Computer Engineering | 5 | Spring/Autumn | M |
| Specialisation elective course | Statistical learning and machine learning | 10 | Autumn | B |
| Specialisation elective course | Stochastic signal processing | 5 | Autumn | B |
Anbefalede valgkurser i specialiseringen
Studiekontrakt anbefalinger
Hvis du vælger et kursus uden for ECE, bør du kontakte specialiseringskoordinatoren for en kort afstemning af forventninger og godkendelse. Selvom kurset er angivet som anbefalet, er det ikke nødvendigvis egnet til din specialisering, det kan være svært at få en plads, eller det kan være kompliceret at overføre ECTS-pointene.
For at blive bekendt med medarbejderne og forskningen på vores institut, og for at hente inspiration til dit kommende kandidatspeciale, bør du overveje (maks. 10 ECTS, inklusive eventuelle forsknings- og udviklingsprojekter taget som specialiseringsvalgfag):
- Research and Development Project in Computer Engineering, MSc, 5/10 ECTS, Spring/Autumn, ECE
- Research and Development Project in Computer Engineering with Industry, MSc, 5/10 ECTS, Spring/Autumn, ECE
- Computer Engineering Study Course A/B, MSc, 5 ECTS, Spring/Autumn, ECE
Forår
Anbefalede valgfrie kurser hovedsageligt indenfor AI:
- Tiny Machine Learning, BEng, 5 ECTS, Spring, ECE
- Human-Centered AI, MSc, 10 ECTS, Spring, CS (AI Specialization, CS)
Anbefalede valgfrie kurser hovedsageligt indenfor Computer Vision og Billedebehandling:
- Kun om efteråret
Anbefalede valgfrie kurser hovedsageligt indenfor Signal Behandling:
- Sound and Acoustics, BEng, 5 ECTS, Spring, ECE
- Discrete-time Signal Processing, BSc, 5 ECTS, Spring, ECE
- Embedded Signal Processing, BEng, 5 ECTS, Spring, ECE
Anbefalede valgfrie kurser med generel relevans for specialiseringen:
- Optimization, BSc, 10 ECTS, Spring, CS
- Large Scale Optimization, MSc, 10 ECTS, Spring, Data Science
Alternative valgfrie kurser
Du er også velkommen til selv at gennemse AU’s kursuskatalog. Hvis du overvejer at vælge et af disse alternative valgfrie kurser, bør du kontakte specialiseringskoordinatoren for en kort afstemning af forventninger og godkendelse. Selvom kurset findes i AU’s kursuskatalog, er det ikke nødvendigvis egnet til din specialisering, det kan være svært at få en plads, eller det kan være kompliceret at overføre ECTS-pointene.
Alternative valgfrie kurser primært indenfor AI:
- Machine Learning, BEng, 5 ECTS, Spring, ECE
- Data Mining, MSc, 10 ECTS, Spring, CS (AI Specialization, CS)
- Cluster Analysis, MSc, 10 ECTS, Spring, CS (AI Specialization, CS)
- Randomized Algorithms, MSc, 10 ECTS, Spring, CS (AI Specialization, CS)
- Statistical Inference for High Dimensional Data, MSc, 10 ECTS, Spring, Data Science
- Modelling and Solving Optimisation Problems, BSc, 10 ECTS, Spring, Data Science
- Customer Analytics, MSc, 10 ECTS, Spring, Econ.-BA
- Business Data Analysis, MSc, 10 ECTS, Spring, Econ.
- High-Performance Computing for Data Analysis, MSc, 5 ECTS, Spring, Bioinformatics
Alternative valgfrie kurser primært indenfor Computer Vision og Billedebehandling:
- Currently none
Alternative valgfrie kurser primært indenfor Signal Behandling:
- Autonomous Mobile Robotics, BSc, 5 ECTS, Spring, ECE
- Biomedical Signal Processing and Machine Learning, MSc, 10 ECTS, Spring, ECE
- SW3DSB-01 Digital Signal Processing, BEng, 5 ECTS, Spring, ECE
- E3DSB-01 Digital Signalprocessing, BEng, 5 ECTS, Spring, ECE
- Applied Time Series Econometrics, MSc, 10 ECTS, Spring, Econ.
- Advanced Applied Time Series Econometrics, MSc, 10 ECTS, Spring, Econ.
Alternative valgfrie kurser med generel relevans for specialiseringen:
- Mixed Integer Optimization, MSc, 10 ECTS, Spring, Math-Econ
- Applied Optimization: Vehicle Routing, MSc, 10 ECTS, Spring, Math-Econ
- Introduction to Sampling, MSc, 5 ECTS, Spring, Statistics
Efterår
Anbefalede valgfrie kurser hovedsageligt indenfor AI:
- Tiny Machine Learning, BEng, 5 ECTS, Spring, ECE
- Human-Centered AI, MSc, 10 ECTS, Spring, CS (AI Specialization, CS)
- Natural Language Processing (NLP), MSc, 10 ECTS, Autumn, CS (AI Specialization, CS)
Anbefalede valgfrie kurser hovedsageligt indenfor Computer Vision og Billedebehandling:
- Deep Learning for Visual Recognition, MSc, 10 ECTS, Autumn, CS (AI Specialization, CS)
- Visual Computing: Interactive Computer Graphics and Vision, MSc, 10 ECTS, Autumn, CS
Anbefalede valgfrie kurser hovedsageligt indenfor Signal Behandling:
- Sound and Acoustics, BEng, 5 ECTS, Spring, ECE
- DSP in Audio Technology and Engineering, BEng, 5 ECTS, Autumn, ECE
- Discrete-time Signal Processing, BSc, 5 ECTS, Spring, ECE
- Embedded Signal Processing, BEng, 5 ECTS, Spring, ECE
- Time Series Econometrics, MSc, 10 ECTS, Autumn, ECON
Anbefalede valgfrie kurser med generel relevans for specialiseringen:
- Data Visualization, MSc, 10 ECTS, Autumn, CS (AI Specialization, CS)
- Optimization, BSc, 10 ECTS, Spring, CS
- Convex Optimization, BSc, 5 ECTS, Autumn, Math-Econ
- Large Scale Optimization, MSc, 10 ECTS, Spring, Data Science
- Linear Optimization, BSc, 10 ECTS, Autumn, Math-Econ
Alternative valgfrie kurser
Du er også velkommen til selv at gennemse AU’s kursuskatalog. Hvis du overvejer at vælge et af disse alternative valgfrie kurser, bør du kontakte specialiseringskoordinatoren for en kort afstemning af forventninger og godkendelse. Selvom kurset findes i AU’s kursuskatalog, er det ikke nødvendigvis egnet til din specialisering, det kan være svært at få en plads, eller det kan være kompliceret at overføre ECTS-pointene.
Alternative valgfrie kurser primært indenfor AI:
- Machine Learning, BSc, 10 ECTS, Autumn, CS
- Theoretical Foundations of Machine Learning, MSc, 10 ECTS, Autumn, CS (AI Specialization, CS)
- Advanced Data Management and Analysis, MSc, 10 ECTS, Autumn, CS (AI Specialization, CS)
- Algorithms, Incentives, and Data, MSc, 10 ECTS, Autumn, CS (AI Specialization, CS)
- Statistical Data Analysis using Python, BSc, 5 ECTS, Autumn, Data Science
- Advanced Statistical Learning, MSc, 10 ECTS, Autumn, Data Science
- Reinforcement Learning, MSc, 10 ECTS, Autumn, Data Science
- Causal Inference, BSc, 10 ECTS, Autumn, Data Science
- Artificial Intelligence and Business, MSc, 5 ECTS, Autumn, Econ.-BA
- Business Forecasting, MSc, 5 ECTS, Autumn, Econ.-BA
- Business Intelligence, MSc, 5 ECTS, Autumn, Econ.-BA
- Generative AI with LLMs, MSc, 5 ECTS, Autumn, Econ.-BA
- Data Science in Bioinformatics, MSc, 10 ECTS, Autumn, Bioinformatics
Alternative valgfrie kurser primært indenfor Computer Vision og Billedebehandling:
- Ingen lige nu
Alternative valgfrie kurser primært indenfor Signal Behandling:
- Advanced Control Systems, BEng, 5 ECTS, Autumn, ECE
- Signals and Systems, BSc, 5 ECTS, Autumn, ECE
- EE3DSB-02 Digital Signal Processing, BEng, 5 ECTS, Autumn, ECE
- EEH3DSB-01 Digital Signal Processing 1, BEng, 5 ECTS, Autumn, ECE
- EH5ADSB-01 Advanced Digital Signal Processing, BEng, 5 ECTS, Autumn, ECE
- ETASP-01 Adaptive Signal Processing, BEng, 5 ECTS, Autumn, ECE
- SW3DSB-01 Digital Signal Processing, BEng, 5 ECTS, Autumn, ECE
Alternative valgfrie kurser med generel relevans for specialiseringen:
- Multiple Criteria Optimization, MSc, 10 ECTS, Autumn, Math-Econ
- Quantum Information Processing, MSc, 10 ECTS, Autumn, CS
- Theory of Algorithms and Computational Complexity, MSc, 10 ECTS, Autumn, CS
- Statistical Models, BSc, 10 ECTS, Autumn, Math
Læs mere om uddannelserne:
Bliv klogere på opbygningen, mød de studerende, læs om adgangskrav mv. :
