Förutom högskoleförordningens mål för masterexamen gäller följande mål.

Transkript

1 Utbildningsplan Masterprogram, maskininlärning Master's Programme, Machine Learning, 120 credits 120,0 högskolepoäng Gäller för antagna till utbildningen fr o m HT12. Utbildningens mål Denna utbildningsplan är antagen av CSC-skolans grundutbildningsgrupp och och därefter fastställd av skolchefen och och gäller för studerande som påbörjar utbildningen läsåret 2012/13. Vilka kurser som ingår i varje årskurs fastställs under hösten året innan årskursen ges. Se under Årskurs 1 etc. eller i bilagorna. Ändringar kan ske i programmets innehåll och i KTHs regelverk, se Maskininlärning är den gren av datalogin som går ut på att få datorsystem att lära sig från stora mängder exempel, liknande den inlärningsstrategi biologiska system (som människor) har. På senare tid har maskininlärning har fått en allt större betydelse vid behandling av stora mängder vetenskaplig data och vid design av sökmotorer, robotar och sensorsystem. Masterprogrammet i maskininlärning fokuserar på maskininlärningens matematiska grunder och metoder. Studenten kan välja att fördjupa sig i tillämpningar inom perception och kognition eller informationssökning. För en mer detaljerad beskrivning av de två spåren, se Bilaga 2. Förutom högskoleförordningens mål för masterexamen gäller följande mål. Kunskap och förståelse En master i maskininlärning ska kunna: förmedla god kunskap om matematiska metoder för maskininlärning, samt hur dessa metoder tillämpas inom antingen perception och kognition eller informationssökning, förstå olika maskininlärningsproblem tillräckligt bra för att kunna välja ut och tillämpa lämpliga maskininlärningsmetoder som löser dem. Färdigheter och förmågor En master i maskininlärning ska kunna: utarbeta lösningsstrategier för olika maskininlärningsproblem och förstå styrkorna och svagheterna hos olika metoder och verktyg, arbeta effektivt i grupper av människor med olika vetenskaplig och teknisk bakgrund, kommunicera med forskare, utvecklare och ingenjörer på ett kompetent sätt, både muntligt och skriftligt, följa och delta i forskning och utveckling inom antingen perception och kognition eller informationssökning. Värderingsförmåga och förhållningssätt En master i maskininlärning ska kunna: Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Sida 1 av 5

2 kritiskt bedöma ett problem och på ett oberoende sätt finna den information och kunskap som behövs för att bilda sig en kvalificerad uppfattning, formulera och närma sig nya maskininlärningsproblem på ett vetenskapligt sätt: kreativt, kritiskt och systematiskt, identifiera behov av ytterligare kunskap inom området och ta ansvar för att hålla sin egen kunskap uppdaterad. Härutöver gäller de liknande mål för masterexamen som definieras i högskoleförordningen. Utbildningens omfattning och innehåll Programmet omfattar 120 högskolepoäng, vilket vid normal studietakt motsvarar två år. Programmet är på avancerad nivå och ges på engelska. Vissa valfria kurser är på svenska. Studieplanen består av ett basblock av kurser, följt av ett spår. För närvarande kan studenterna välja mellan följande tre spår: (i) Perception och kognition, och (ii) Informationssökning och (iii) Beräkningsbiologi. De obligatoriska kurserna i basblocket och i det valda spåret utgör lite mer än hälften av kursdelen av studierna. Behörighet och urval Studenter på de civilingenjörsprogram där masterprogrammet i maskininlärning berättigar till civilingenjörsexamen Studenter på de civilingenjörsprogram vid KTH där masterprogrammet i maskininlärning berättigar till civilingenjörsexamen vid KTH får påbörja programmet om de vid terminsstarten har slutfört minst 150 högskolepoäng från årskurs 1 3 inklusive kandidatexamensarbete och nedan under särskilda behörighetskrav uppräknade kurser. De har garanterad plats på programmet. Ansökan görs senast 15 november. Övriga studenter Grundläggande behörighetskrav: Se KTHs behörighetskrav för masterprogram, länk nedan. Särskilda behörighetskrav: Förkunskapskraven för masterprogrammet i maskininlärning är en svensk eller utländsk examen, motsvarande en kandidatexamen om 180 högskolepoäng, med minst en nivå i matematik och datalogi som motsvarar följande kurser vid KTH: SF1604 Linjär algebra (eller SF1624), SF1600 Differentialoch integralkalkyl I, del 1 (eller SF1602, SF1625), SF1601 Differential- och integralkalkyl I, del 2 (eller SF1603, SF1626), SF1906 Matematisk statistik, DD1340 Introduktion till datalogi (eller DD1320, DD1321, DD1344). Det finns också ett krav på engelskakunskaper motsvarande Engelska B i det svenska skolsystemet. Ansökangörs via senast 15 januari. Urval:Urvalsprocessen baseras på en total utvärdering av följande kriterier: medelbetyg från kandidatexamen, tidigare relaterade kurser (t.ex. inom områdena maskininlärning, datorseende, bildbehandling, talanalys, signalbehandling, neurovetenskap, informationssökning eller databrytning), personligt ansökningsbrev och referenser. KTHs regelverk: Utbildningens genomförande Utbildningens upplägg Denna utbildningsplan är antagen av CSC-skolans grundutbildningsgrupp och därefter fastställd av skolchefen och gäller för studerande som påbörjar utbildningen läsåret 2012/13. Vilka kurser som ingår i varje årskurs fastställs under hösten året innan årskursen ges. Se under Årskurs 1 etc. eller i bilagorna. Ändringar kan ske i programmets innehåll och i KTHs regelverk, se Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Sida 2 av 5

3 Läsåret omfattar 40 veckor. Vid behov kan undervisning läggas utanför läsåret. Läsåret för KTH:s grundutbildning är indelat i fyra perioder. Läsperioderna har vardera cirka sju veckor med minst 33 läsdagar. Varje läsperiod följs av en tentamensperiod. Utöver de fyra ordinarie tentamensperioderna ges tre omtentamensperioder; efter jul, efter läsårets sista ordinarie tentamensperiod och direkt före läsårets första läsperiod. Läsårsindelningen framgår av KTHs studentwebb Programmets första år ägnas huvudsakligen åt de obligatoriska kurserna i basblocket och i det valda spåret. Delar av det första året, samt det andra året, ägnas åt spårets valbara kurser, fritt valbara kurser och examensarbete. Kurser Utbildningen sker i kursform. Kurslistor finns i bilaga 1. De olika kursernas mål, förkunskapskrav, innehåll samt kursfordringar återfinns i kursplanerna i Kurs och programkatalogen på KTHs studentwebb. För varje årskurs finns en lista över ingående kurser. För valfria kurser gäller följande begränsningar: Antalet högskolepoäng som får väljas per termin kan begränsas. Valfri kurs får ej överlappa befintlig programkurs till betydande del Kurs på lägre nivå inom ett ämne än befintlig programkurs får ej räknas som valfri kurs. Det obligatoriska basblocket motsvarar cirka 25 högskolepoäng. Spåren innehåller också basblock om cirka 25 högskolepoäng. För att nå tillräckligt djup i det valda spåret ska studenten välja minst tre kurser från spårets lista av valbara kurser. De resterande högskolepoängen fås från fritt valda kurser, som väljs fritt bland spårets kurser, andra kurser på avancerad nivå på KTH, eller bland språkkurser på KTH. Kurser på grundnivå på KTH kan också väljas men måste godkännas av programansvarig. Examination görs på många sätt, till exempel med hemuppgifter som redovisas muntligt eller skriftligt, laborativt arbete, projektarbete eller traditionella skriftliga tentor. Efter varje kurs hämtas studenternas synpunkter in och analyseras av kursledaren i en kursanalys som normalt publiceras på webben, se KTHs regler för kursanalys: Betygssystem För kurser på KTH används en sjugradig målrelaterad betygsskala A-F som slutbetyg för kurser på grundnivå och avancerad nivå. A-E är godkända betyg med A som högsta betyg. Betygen godkänd (P) och underkänd (F) används som slutbetyg då särskilda skäl föreligger. Då betygssystemen skiljer sig kraftigt mellan olika länder översätts inte betygen från utbytesstudier till KTHs betygsskala. Villkor för deltagande i utbildningen Terminsregistrering I samband med terminsstarten ska den studerande göra en obligatorisk terminsregistrering via Mina sidor. Terminsregistrering krävs för att få läsa nya kurser, för att studieresultat ska registreras och av CSN för utbetalning av studiemedel. Studieuppehåll Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Sida 3 av 5

4 Studieuppehåll innebär att den studerande inte deltar i undervisningen under minst en läsperiod. Beviljat studieuppehåll ger den studerande rätt att återkomma till studierna vid angiven tidpunkt. Under studieuppehåll får den studerande göra kompletteringar och delta i examination i tidigare påbörjad kurs. Ansökan om studieuppehåll görs på blankett som lämnas till studievägledningen vid CSC. När den studerande avser att återuppta studierna är den studerande skyldig att anmäla detta till studievägledningen vid CSC. Studieuppehåll beviljas ej under årskurs 1. Undantag från detta kan ske om synnerliga skäl föreligger. Val av spår Spårval görs under årskurs 1 på det sätt som CSC-skolan anger. Inga platsbegränsningar finns. Val av kurser Ansökan om antagning till kurs Studenten är skyldig att ansöka om antagning till alla kurser han/hon önskar följa nästkommande termin. Studenten ansvarar för att han/hon har de förkunskaper som rekommenderas. Ansökan om antagning till kurs ska göras på det sätt CSC-skolan anger senast 15 maj inför höstterminen 15 november inför vårterminen. Ansökan som lämnas in efter sista ansökningsdatum beaktas endast i mån av plats. Innan ansökan om antagning till språkkurs görs ska test för nivåplacering göras. På ett fåtal kurser är platsantalet begränsat och urval sker då efter meriter såsom betyg och poäng för de studenter som ansökt i tid. Urval görs av kursgivande skola. Den studerande får endast läsa de kurser som ingår i dennes studieplan. Kursregistrering Studenten ska vid kursstart för varje kurs registrera sig på kursen. Kursregistrering på både obligatoriska och valfria kurser måste göras individuellt på kursgivande skola. Den som registrerat sig på en kurs och därefter beslutar sig för att inte fullfölja kursen ska snarast anmäla detta till kursgivande skola. Registrering på kurs förutsätter att studenten antagits till kursen (av den skola som ger kursen). Ansökan om antagning till kurs görs på det sätt CSC-skolan anger. Villkor för uppflyttning För att bli uppflyttad till årskurs 2 måste studenten ha slutfört minst 45 högskolepoäng från årskurs 1. Studenter som kommit efter med sina studier och inte uppfyller ovan nämnda krav ska i samråd med studievägledningen för programmet upprätta en individuell studieplan för de fortsatta studierna. Se KTHs regelverk: Tillgodoräknanden Studenten har möjlighet att ansöka om att få tillgodoräkna sig resultat från kurs/kurser vid annan högskola/universitet inom eller utom landet. Blankett finns på KTHs studentwebb. Ansökan om tillgodoräknande lämnas till studievägledningen vid CSC. KTHs policy för tillgodoräkning finns i sin helhet i KTHs regelverk: Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Sida 4 av 5

5 Utlandsstudier Studenter vid programmet har möjlighet att studera en eller två terminer utomlands genom de avtal KTH har med universitet inom och utanför EU. Det är även möjligt att göra examensarbete utomlands. För mer information kontakta internationaliseringsansvarig vid CSC. Mer information finns på KTHs studentwebb och på Examensarbete I utbildningen ingår ett examensarbete för civilingenjörs-/masterexamen som är en kurs på 30 högskolepoäng. Kurser motsvarande minst 60 högskolepoäng måste slutföras innan examensarbetet påbörjas. Av dessa måste 40 högskolepoäng utgöras av basblockets och spårets obligatoriska kurser. Studenten ansvarar för att hitta en lämplig uppgift för sitt examensarbete. KTHs övergripande regler och riktlinjer för examensarbete 30 högskolepoäng för masterexamen 120 högskolepoäng, samt betygssättning av examensarbete finns i KTHs regelverk: För de studenter som följer ett civilingenjörsprogram gäller förutom masterprogrammets krav för att påbörja examensarbetet även kraven för civilingenjörsprogrammet. Examen Studenten kan efter fullgjort program ansöka om teknologie masterexamen, engelska: Degree of Master of Science (Two Years). Anvisningar för ansökan om examen görs finns på KTHs studentwebb. Villkor för teknologie masterexamen Teknologie masterexamen erhålls efter genomgånget utbildningsprogram. Programmet är utformat så att den studerande vid examen uppfyllt de nationella examenskraven och fullgjort kurser om 120 högskolepoäng, varav minst 90 högskolepoäng på avancerad nivå, varav minst 60 högskolepoäng (inkl 30 högskolepoäng examensarbete) med fördjupning inom huvudområdet för utbildningen. Se KTHs regelverk Bilaga 1 - Kurslista Bilaga 2 - Inriktningsbeskrivningar Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Sida 5 av 5

6 Bilaga 1: Kurslista Masterprogram, maskininlärning (TMAIM), Utbildningsplan för kull HT12 Gemensamma kurser Årskurs 1 Obligatoriska kurser (33.0 hp) DA2205 DA2210 Vetenskapsteori och forskningsmetodik En av kurserna DA2205 och DA2210 ska läsas Vetenskapsteori och vetenskaplig metodik för dataloger En av kurserna DA2205 och DA2210 ska läsas 6.0 Avancerad nivå DD2380 Artificiell intelligens 6.0 Avancerad nivå DD2423 Bildbehandling och datorseende DD2431 Maskininlärning 6.0 Avancerad nivå Inriktningsspår är: Årskurs 2 Perception och kognition Informationssökning Beräkningsbiologi Obligatoriska kurser (90.0 hp) DD221X Examensarbete inom datalogi, avancerad nivå 30.0 Avancerad nivå SF288X Examensarbete inom optimeringslära och systemteori, avancerad nivå 30.0 Avancerad nivå SF299X Examensarbete inom matematisk statistik, avancerad nivå 30.0 Avancerad nivå Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Bilaga 1, sida 1 av 5

7 Årskurs 4 Spår, perception och cognition (MAIA) Årskurs 1 Obligatoriska kurser (12.0 hp) DD2427 Bildbaserad igenkänning och klassificering 6.0 Avancerad nivå DD2432 Artificiella neuronnät och andra lärande system 6.0 Avancerad nivå Villkorligt valfria kurser DD2257 Visualisering DD2401 Neurovetenskap DD2418 Språkteknologi 6.0 Avancerad nivå DD2439 Artificiell intelligens och multiagentsystem, projektkurs 21.0 Avancerad nivå DD2447 Statistiska metoder i datalogin Kan även läsas i årskurs Avancerad nivå DD2450 Algoritmisk bioinformatik 6.0 Avancerad nivå DD2476 Sökmotorer och informationssökningssystem 9.0 Avancerad nivå DT2118 Igenkänning av tal och talare DT2140 EL2320 Multimodala interaktioner och gränssnitt Kan även läsas i årskurs 2 Tillämpad estimering Kan även läsas i årskurs 2 SF1841 Optimization 6.0 Grundnivå SF2943 Tidsserieanalys SF2950 Tillämpad matematisk statistik Årskurs 2 Obligatoriska kurser (6.0 hp) DD2429 Datorfotografi 6.0 Avancerad nivå Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Bilaga 1, sida 2 av 5

8 Villkorligt valfria kurser DD2387 Programsystemkonstruktion med C Avancerad nivå DD2404 Tillämpad bioinformatik DD2425 Robotik och autonoma system 9.0 Avancerad nivå DD2447 Statistiska metoder i datalogin 6.0 Avancerad nivå DT2140 Multimodala interaktioner och gränssnitt EL2320 Tillämpad estimering EN2202 Mönsterigenkänning SF2940 Sannolikhetsteori Spår, informationssökning (MAIB) Årskurs 1 Obligatoriska kurser (22.5 hp) DD2447 Statistiska metoder i datalogin 6.0 Avancerad nivå DD2471 Moderna databassystem och databastillämpningar DD2476 Sökmotorer och informationssökningssystem 9.0 Avancerad nivå Villkorligt valfria kurser DD1368 Databasteknik för D 6.0 Grundnivå DD2257 Visualisering DD2352 Algoritmer och komplexitet DD2427 Bildbaserad igenkänning och klassificering 6.0 Avancerad nivå DD2432 Artificiella neuronnät och andra lärande system 6.0 Avancerad nivå DD2450 Algoritmisk bioinformatik 6.0 Avancerad nivå SF1841 Optimization 6.0 Grundnivå SF2943 Tidsserieanalys SF2950 Tillämpad matematisk statistik Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Bilaga 1, sida 3 av 5

9 Årskurs 2 Villkorligt valfria kurser DD2387 Programsystemkonstruktion med C Avancerad nivå DD2393 Internets protokoll och principer 6.0 Avancerad nivå DD2395 Datasäkerhet 6.0 Avancerad nivå DD2404 Tillämpad bioinformatik DD2418 Språkteknologi 6.0 Avancerad nivå DD2429 Datorfotografi 6.0 Avancerad nivå DD2448 Kryptografins grunder SF2940 Sannolikhetsteori Spår, beräkningsbiologi (MAIC) Årskurs 1 Obligatoriska kurser (43.5 hp) DD2397 DD2398 DD2399 DD2435 DD2450 SK2530 Tillämpad bioinformatik Spår 1 Kvantitativ systembiologi Spår 2, villkorlig valfri spår 1 Omikdata och systembiologi Spår 1, villkorligt valfri spår 2 Neuronnäts- och biomodellering spår 2, kan även läsas i årskurs 2 Algoritmisk bioinformatik Spår 1, villkorligt valfri spår 2 Introduktion till biomedicin spår 2, kan även läsas i årskurs Avancerad nivå 6.0 Avancerad nivå 6.0 Avancerad nivå Villkorligt valfria kurser DD2400 Cell- och molekylärbiologi 15.0 Avancerad nivå DD2401 Neurovetenskap DD2427 Bildbaserad igenkänning och klassificering 6.0 Avancerad nivå DD2432 Artificiella neuronnät och andra lärande system 6.0 Avancerad nivå Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Bilaga 1, sida 4 av 5

10 DD2447 Statistiska metoder i datalogin Läses vanligen i årskurs Avancerad nivå DD2476 Sökmotorer och informationssökningssystem 9.0 Avancerad nivå SF1841 Optimization 6.0 Grundnivå SF2943 Tidsserieanalys SF2950 Tillämpad matematisk statistik Årskurs 2 Villkorligt valfria kurser BB2250 Tillämpad genteknologi 6.0 Avancerad nivå BB2440 Bioinformatik och biostatistik 7.0 Avancerad nivå DD2404 Tillämpad bioinformatik DD2429 Datorfotografi 6.0 Avancerad nivå DD2435 Neuronnäts- och biomodellering 9.0 Avancerad nivå DD2447 Statistiska metoder i datalogin 6.0 Avancerad nivå SF2940 Sannolikhetsteori SK2530 Introduktion till biomedicin 6.0 Avancerad nivå Årskurs 4 Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Bilaga 1, sida 5 av 5

11 Bilaga 2: Inriktningar Masterprogram, maskininlärning (TMAIM), Utbildningsplan för kull HT12 Spår, perception och cognition (MAIA) Spår, informationssökning (MAIB) Spår, beräkningsbiologi (MAIC) Utbildningsplan för Masterprogram, maskininlärning antagna fr o m HT12. Bilaga 2, sida 1 av 1