Vil du løse ingeniørutfordringer ved bruk av programmering og matematisk modellering? Da kan en 2-årig master i Computational Engineering være studiet for deg!
2 år / 4 semestre
120
Engelsk
10 for lokale søker og 4 for internasjonale søkere.
August hvert år
15. april for lokale søkere Søk på Master of Science in Computational Engineering i Søknadsweb:
Om studiet
Har du en bachelor i ingeniørfag? Ønsker du å lære mer om hvordan du kan kombinere moderne datadrevne teknikker med matematisk modellering og programmering for å løse ingeniørutfordringer? Da er dette studiet for deg.
En mastergrad i Computational Engineering vil gi deg kunnskap og kompetanse innenfor ingeniørfag, programmering og matematisk modellering. Studiet er i skjæringspunktet mellom ingeniør og data, og vil gjøre deg godt rustet til å bidra til digitaliseringen som skjer i industrien.
- Du vil lære hvordan du bruker programmeringsspråk som Python for å utvikle modeller basert på matematikk og maskinlæring, og hvordan disse modellene brukes til å analysere komplekse og usikre systemer. Denne kunnskapen brukes for å forbedre beslutningstaking i en rekke ingeniør-applikasjoner, i alt fra helseteknologi til energi.
- På studiet vil du møte studenter med ulik ingeniørbakgrunn.
- Vi har fire obligatoriske emner der du lærer om modellering, programmering og beslutningsstøtte.
- I emnene våre bruker vi prosjektarbeid, og du vil få mulighet til å jobbe med realistiske problemstillinger og lære hvordan du kommuniserer resultatene profesjonelt.
- I resten av programmet kan du velge de emnene som interesserer deg mest.
Hva kan du bli?
Økt automatisering, robotisering, mer bruk av simuleringsmodeller og tilgang til store datamengder endrer de tradisjonelle ingeniørarbeidsoppgavene. Computational Engineers er godt egnet til å ta i bruk og bidra til digitalisering av de nye arbeidsoppgavene, fordi de har spesifikk kunnskap om de interiørmessige aspektene (domenekunnskap), programmering og modelleringskompetanse for å ta nødvendige digitaliseringsskritt.
Flere av våre studenter får relevante jobbtilbud før de har fullført mastergraden. Noen jobber med dataanalyser, noen utvikler og tester programmer, mens andre jobber som ingeniører.
En mastergrad i Computational Engineering gir et solid grunnlag for opptak til PhD-studier innen de områdene som er relevante for den valgte akademiske fordypningen, som informatikk, energi, anvendt matematikk og fysikk.
Læringsutbytte
Alle studieprogram ved UiS har definerte mål for hva du skal lære gjennom studieløpet. Les mer om læringsutbyttet for dette studieprogrammet.
En kandidat med fullført og bestått toårig mastergrad i Computational Engineering skal ha følgende samlede læringsutbytte definert i form av kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:
Kunnskap
K1: Kan demonstrere kompetanse innenfor usikkerhetskvantifisering og avansert modellering for beslutningsstøtte. Dette innebærer at kandidaten har evnen til å utvikle matematiske modeller som tar høyde for usikkerhet i ufullstendige data og informasjon. Modellene skal gi grunnlag for forbedret forståelse og tolkning av data samt for beslutningsstøtte.
K2: Har kunnskap om flere matematiske og datavitenskapelige modeller slik at man kan bestemme passende matematisk formulering for å beskrive et system.
K3: Har kunnskap om numeriske løsningsmetoder slik at man kan kvantifisere begrensninger i de matematiske modellene og de numeriske feilene introdusert av løsningsmetodene.
Ferdigheter
F1: Kan analysere og være kritisk til ulike informasjonskilder og anvende disse kildene til å strukturere og formulere faglige og vitenskapelige resonnementer i henhold til modellering, usikkerhetskvantifisering, simulering, optimalisering og beslutningsstøtte.
F2: Har detaljert kunnskap og erfaring med programmering i minst ett programmeringsspråk på høyt nivå. Utvikle egne modelleringsprogrammer for spesifikke beslutnings- eller optimaliseringssituasjoner
F3: Kan samle, analysere og kritisk vurdere egnede datasett for å teste modeller. Justere modellparametere ved å bruke data og ekspertkunnskap. Utføre sensitivitetsanalyse av modellparametere for å gi ytterligere innsikt og forståelse.
F4: Er i stand til å finne den rette balansen mellom en modells nytteverdi (hvor troverdig er forståelsen som modellen gir) og håndterbarhet (enhver analyse må gjennomføres innenfor gitte tids- og ressursbegrensninger).
F5: Kan gjennomføre et selvstendig, avgrenset forsknings- eller utviklingsprosjekt under veiledning og i henhold til gjeldende normer for forskningsetikk.
Generell kompetanse
G1: Kan utvikle hypoteser og foreslå systematiske måter å teste disse på ved hjelp av matematiske modeller.
G2: Kan kommunisere på en profesjonell måte om vitenskapelige problemer, beslutninger, resultater av data, usikkerhet og modelleringsanalyse – både til spesialister og til allmennheten.
G3: Kan bruke matematisk modellering som et verktøy i et bredt spekter av problemer og anvendelser innen ulike fagområder og bidra til innovasjon.
G4: Kan analysere relevante akademiske, faglige og forskningsetiske problemstillinger.
Studieplan og emner
Oppstartssemester: 2024
-
Obligatoriske emner
-
Decision Analysis with Artificial Intelligence Support
Første år, semester 1
Decision Analysis with Artificial Intelligence Support (MOD500)
Studiepoeng: 10
-
Modeling and Computational Engineering
Første år, semester 1
-
Fundaments of Machine Learning for and with Engineering Applications
Første år, semester 2
Fundaments of Machine Learning for and with Engineering Applications (MOD550)
Studiepoeng: 10
-
Datadrevet modellering av konserveringsligninger
Første år, semester 2
-
Sustainable Entrepreneurship
Andre år, semester 3
-
Masteroppgave i Computational Engineering
Andre år, semester 3
-
-
Anbefalte valgemner 1 og 2. semester
-
Introduksjon til datavitenskap
Første år, semester 1
-
Sannsynlighetsregning og statistikk 2
Første år, semester 1
-
Beregningsassistert fluiddynamikk (CFD)
Første år, semester 2
-
Modellering og kontroll for automatiseringsprosesser
Første år, semester 2
Modellering og kontroll for automatiseringsprosesser (PET575)
Studiepoeng: 10
-
-
Andre valgemner 1 og 2. semester
-
Modellering av reservoar og brønnstrømning
Første år, semester 1
-
Investerings- og beslutningsanalyse for ingeniører
Første år, semester 1
Investerings- og beslutningsanalyse for ingeniører (PET685)
Studiepoeng: 10
-
Maskinlæring
Første år, semester 2
-
Reservoir Modelling and Simulation
Første år, semester 2
-
-
3. semester ved UiS eller utveksling
-
Emner ved UiS 3. semester
-
Anbefalte valgemner 3. semester
-
Bildebehandling og maskinsyn
Andre år, semester 3
-
Integrert reservoarstyring: fra data til beslutninger
Andre år, semester 3
Integrert reservoarstyring: fra data til beslutninger (GEO608)
Studiepoeng: 10
-
Utvikle forsknings- og presentasjonsferdigheter
Andre år, semester 3
-
Statistisk læring
Andre år, semester 3
-
-
Andre valgemner 3. semester
-
Diskret simulering og ytelsesanalyse
Andre år, semester 3
-
Introduksjon til datavitenskap
Andre år, semester 3
-
Practical Training in Computational Engineering or Energy, Reservoir and Earth Sciences
Andre år, semester 3
Practical Training in Computational Engineering or Energy, Reservoir and Earth Sciences (GEO680)
Studiepoeng: 10
-
Elementmetoder, videregående kurs
Andre år, semester 3
-
Statistisk modellering og simulering
Andre år, semester 3
-
-
-
Utveksling 3. semester
-
3. semester utveksling
-
-
Utveksling
Ved å reise til en av våre partnerinstitusjoner i utlandet som en del av studiet har du mulighet til å få en unik utdanning. I tillegg til økte karrieremuligheter, vokser du som person og får se faget ditt fra en ny vinkel. Alt om utveksling
Opplegg for utvekslingen
I 3. semester på masterprogrammet i Computational Engineering er det lagt til rette for et studieopphold i utlandet.
Det er satt opp 30 studiepoeng valgemner i 3. semester. I utlandet må du velge emner som gir en tilsvarende fordypning innen ditt fagområde, og disse må være godkjente før du reiser ut. Det er også viktig at emnene du skal ta i utlandet ikke overlapper med emner du alt har tatt eller skal ta senere i studiet. Et tips er å tenke på din spesialisering og ditt interessefelt. Du må velge minst ett ikke-realfaglig/teknologisk emne tilsvarende 5-10 studiepoeng (feks. økonomi, språk, etikk, prosjektledelse, grønn omstilling eller lignende).
Flere muligheter
I tillegg til de faglig anbefalte lærestedene som er listet opp under, har UiS en rekke avtaler med universitet utenfor Europa som er aktuelle for alle studenter på UiS med forbehold om at de finner et relevant fagtilbud. Innen Norden kan alle studenter benytte seg av Nordlys- og Nordtek-nettverkene.
Svalbard
Studenter på dette programmet kan søke om å ta emner ved UNIS som del av studiet. Mer informasjon om dette her.
Kontakt studiekoordinator om du har spørsmål eller ønsker veiledning om forhåndsgodkjenning av emner.
Kontaktperson
Veiledning og forhåndsgodkjenning av emner: Karina Sanni
Generelle spørsmål om utveksling: Gå til utvekslingsveilederen i Digital studentekspedisjon
Se hvor du kan dra på utveksling
Opptakskrav
Opptakskravet er fullført bachelorgrad i ingeniørfag, i henhold til nasjonal rammeplan for ingeniørutdanning, eller tilsvarende, med minimum 10 sp med informatikk eller datatekniske emner eller ingeniørfaglig innføringsemne med programmering. Alle søkere må ha minimum 25 sp matematikk, 5 sp statistikk og 7,5 sp fysikk. Søkere med utenlandsk utdanning må ha tilsvarende 25 sp innen matematikk, 5 sp statistikk og 7,5 sp fysikk.
Det er satt en laveste gjennomsnittskarakter for opptak på C
Spørsmål om søking og opptak?
Slik søker du opptak til 2-årig master.
Hva er snittet?
Se poenggrenser fra tidligere år.
Kontakt oss
Derfor bør du søke
Masteren ga meg definitivt et ekstra ess da jeg søkte på jobb. Flere var interessert i å vite mer om masteren og spurte om dette på intervjuet.
Slik er det å studere ved UiS
Din linjeforening:
Spørsmål og svar
Kan jeg ta studiet på deltid? Hvor kan jeg dra på utveksling?
Går det an å ta studiet som fjernstudent?
Noen av emnene som inngår i studieprogrammet kan tas digitalt som fjernstudent, men flere av emnene på programmet har obligatoriske laboratorieaktiviteter, noe som krever at en er til stede. Du kan alltids høre med studiekoordinator eller foreleser dersom du lurer på om et spesifikt emne kan gjennomføres digitalt.
Kan jeg ta dette studiet på deltid?
Nei, vi har ikke en egen deltidsplan for dette studiet. Men du får studierett i tre år ved opptak på masterprogrammet, med mulighet for et fjerde år for å fullføre. Dette betyr at du kan legge opp til en individuell utdanningsplan som ikke er et fulltidsstudium. Det er lurt å kontakte studiekoordinator slik at dere kan lage en plan sammen.
Når og hvor kan jeg reise på utveksling?
3. semester som utvekslingssemester, altså andre året på studiet er tilrettelagt for utveksling. Vi har flere avtaler i og utenfor Europa.
Kan jeg ta kurs på Svalbard som en del av graden?
Ja, som student hos oss anbefaler vi at du tar kurs ved Universitetssenteret på Svalbard (UNIS) som en del av graden din. UNIS har ledige kurs både i vårsemesteret, høstsemesteret og sommerkurset. Ta gjerne kontakt med UNIS-kontakt Karina Sanni: karina.sanni@uis.no eller sjekk UNIS sin hjemmeside for mer informasjon.
Kan jeg ta enkeltemner ved UiS?
Ja, vi tilbyr en rekke ulike enkeltemner som du kan søke på. Søknadsperioden for høstsemesteret er 1. juli til 1. august, og for vårsemesteret er søknadsperioden 1. november til 1. desember.
Liknende utdanninger
Kontakt oss
Fakultetsadministrasjonen TN
Kontor for utdanningsadministrative tjenester
Institutt for energiressurser