Robotteknologi og signalbehandling - master i teknologi/siv.ing.


Dette er studieprogrambeskrivelsen for studieåret 2024-2025

Fakta

Vekting (stp)

120

Studieprogramkode

M-ROBOT

Studienivå

Mastergrad iht §3, 2 år

Fører til grad

Master i teknologi / sivilingeniør

Heltid/deltid

Heltid

Varighet

4 Semestre

Grunnstudium

Nei

Undervisningsspråk

Engelsk, Norsk

Med en mastergrad i robotteknologi og signalbehandling står mulighetene åpne for de mest krevende og interessante arbeidsoppgavene innen fagfeltet. Utdanningen er organisert under Det teknisk- naturvitenskapelige fakultet, Institutt for data- og elektroteknologi.

Studiets innhold, oppbygging og sammensetning

Universitetet i Stavanger tilbyr en masterutdanning spesielt rettet mot studenter som har gjennomført en treårig ingeniørutdanning. Det toårige masterstudiet i robotteknologi og signalbehandling gir 120 studiepoeng. Studiet inneholder grunnleggende metodeemner som skal utdype og videreføre det matematisk- naturvitenskaplige grunnlaget fra bachelorstudiet, tekniske spesialiseringsemner, valgemner og masteroppgaven. Masteroppgaven er et større selvstendig prosjekt som utføres i siste semester, og kan gjerne utføres i samarbeid med en industribedrift.

I emner som videregående reguleringsteknikk, bildebehandling med maskinsyn og prosjekter i robotteknologi lærer studenten om hvordan roboter kan reguleres, hvordan kameraer kan brukes som sensor og input til robotsystemer, og studenten får prøve seg på blant annet programmering av industriroboter og humanoidroboter. I tillegg formidles mer generell reguleringsteknikk som har anvendelser i for eksempel robotstyring, fartøynavigasjon og industriell prosesstyring. En samlebetegnelse som ofte brukes for denne type kunnskap er «kybernetikk».

Signal- og bildebehandlingsemner skal gi innsikt i hvordan digitale signaler, blant annet digitale bilder og lyd, behandles. I dagens samfunn omgis vi av digitale signaler i større og større grad, og mobiltelefon, digital TV, digitale kart, medisinsk utstyr, analyse av medisinske bilder og data, analyse av seismiske data, bilde-, lyd- og videoformat til bruk for komprimering og streaming er eksempler på utstyr og oppgaver som benytter digital signal- og bildebehandling. Maskinlæring og AI (Artificial Intelligence) som verktøy for å analysere digitale data er høyaktuelt i dagens samfunn der datamengdene er så store at vi er avhengig av algoritmiske løsninger for analyse av data, og hører tett sammen med både robotteknologi og signalbehandlingsapplikasjoner.

Profil Helseteknologi

Samfunnet digitaliseres på mange områder og innen helsesektoren vil det være et stort framtidig behov for ingeniører som kan konstruere roboter og bistå leger og sykepleiere i diagnose og behandling av pasienter.

Innen profilen helseteknologi er fokuset rettet mot helseteknologiske problemstillinger, som kan være bildediagnostikk, analyse av helsedata eller robotassistert kirurgi. Ved å velge denne profilen blir du sivilingeniør i Robotteknologi og signalbehandling, og har i tillegg en spesialisering som gjør deg i stand til å forstå helserelaterte problemstillinger. Studiet kan også kvalifisere deg til videre doktorgradsstudier.

Du lærer å angripe de mest kompliserte utfordringene innenfor fagfeltet og å utvikle automatiserte systemer som kan utføre avanserte oppgaver. Studiet knytter sammen fag som signalbehandling, bildebehandling med robotsyn, maskinlæring og robotteknologi i større prosjekter. I tillegg tar du emner innen anatomi og fysiologi, samt prosjektoppgave og masteroppgave med tydelig helseteknologisk profil.

Studieprogrammet gir et stort mangfold av karrieremuligheter, spesielt innenfor forsknings- og utviklingsarbeid i helserelatert virksomhet og i mindre bedrifter som utvikler innovativ helseteknologi.

Du søker deg inn på master i robotteknologi og signalbehandling. Profilen i helseteknologi velger du etter opptak.

Sosialt miljø

UiS har lagt forholdene godt til rette for masterstudentene i robotteknologi og signalbehandling. Studentene har eget arbeidsrom/sosialrom som disponeres sammen med masterstudentene i datateknologi.

Studiet byr på et variert arbeids- og undervisningsopplegg: Tradisjonelle forelesningsrekker og øvinger, prosjektarbeid, selvstudium, laboratorieundervisning og nettbasert undervisning. Vektlegging av de enkelte undervisningsformene varierer i noen grad mellom de enkelte emnegruppene.

FNs bærekraftmål er verdens felles arbeidsplan for å utrydde fattigdom, bekjempe ulikhet og stoppe klimaendringene innen 2030. Gjennom et studium i Robotteknologi og signalbehandling får du kompetanse som kan bidra direkte i arbeidet med å nå målene for en bedre verden. IKT kan brukes for å hjelpe til med samtlige bærekraftmål. Her kommer noen eksempler basert på vårt arbeid ved Institutt for data- og elektroteknologi:

  • Et masterstudium i Robotteknologi og signalbehandling, profil helseteknologi, lar deg for eksempel analysere bildedata for å hjelpe leger med å diagnostisere sjukdommer eller analysere hjertedata for å avsløre hjertesjukdom før den bryter ut. Dette er del av FNs tredje bærekraftsmål, god helse.
  • I masterstudiet i Robotteknologi og signalbehandling vil du kunne bidra med tekniske løsninger på samfunnsutfordringer. Dette gjelder FNs fjerde bærekraftmål, god utdanning.
  • Med strømkrise og klimakrise er det viktigere og viktigere å produsere så mye kraft som mulig. Med solceller på hustakene til folk og små vannkraftverk på individuelle gårder må man lage et strømnett som styres mye smartere enn med tradisjonelle store kraftverk. Ved IDE har vi hatt flere master- og PhD prosjekter rundt smarte strømnett, og dette kan være aktuelle prosjekter for de som en master i Robotteknologi og signalbehandling. Dette går rett inn i FN-s bærekraftsmål 7 (rein energi til alle), 11 (bærekraftige byer og lokalsamfunn) og 13 (stopp klimaendringene).
  • I forhold til FNs 9. bærekraftsmål, industri, infrastruktur og innovasjon, vil du i et masterstudium i Robotteknlogi og signalbehandling lære om å robotiserte systemer og hvordan disse bidrar til å effektivisere arbeidsprosesser.

Universitetet legger vekt på å kunne tilby alle studium som planlagt, men må ta forbehold om tilstrekkelig med ressurser og/eller studenter for å kunne gjennomføre tilbudet. Over tid vil det være naturlig at det faglige innholdet og tilbudet av emner endres på grunn av den generelle utviklingen innen fagfeltet, bruk av teknologi og endringer i samfunnet for øvrig.

Ønsker du å kombinere studiet med jobb? Etter opptak til studiet kan du søke instituttet om å få ta studiet på deltid. Instituttet tilbyr faste deltidsplaner. Disse deltidsplanene følger ordinær undervisning på dagtid.

Læringsutbytte

En kandidat med fullført og bestått toårig mastergrad i robotteknologi og signalbehandling skal ha følgende samlede læringsutbytte definert i form av kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse

Kunnskap

K1: Kandidaten har avansert kunnskap innenfor kybernetikk og signalbehandling og spesialisert innsikt i robotteknologi, automatisering og maskinlæring (AI).

K2: Kandidaten har inngående kunnskap om fagområdets vitenskapelige teori og metoder.

Ferdigheter

F1: Kandidaten skal kunne evaluere og utvikle systemer og metoder for overvåking eller automatisering av prosesser.

F2: Kandidaten kan bruke relevante metoder for forskning og faglig utviklingsarbeid på en selvstendig måte.

F3: Kandidaten kan analysere og forholde seg kritisk til ulike informasjonskilder og anvende disse til å strukturere og formulere faglige resonnementer innen kybernetikk og signalbehandling.

F4: Kandidaten kan gjennomføre et selvstendig, avgrenset forsknings- eller utviklingsprosjekt under veiledning og i tråd med gjeldende forskningsetiske normer.

Generell kompetanse

G1: Kandidaten kan analysere relevante fag-, yrkes- og forskningsetiske problemstillinger.

G2: Kandidaten kan anvende sine kunnskaper og ferdigheter på nye områder for å gjennomføre avanserte arbeidsoppgaver og prosjekter.

G3: Kandidaten kan formidle omfattende selvstendig arbeid og behersker fagområdets uttrykksformer.

G4: Kandidaten kan kommunisere om faglige problemstillinger, analyser og konklusjoner innenfor fagområdet, både med spesialister og til allmennheten.

Hva kan du bli?

Med en mastergrad i robotteknologi og signalbehandling er du etterspurt i nesten alle bransjer. Det er behov for denne type arbeidskraft i alle næringer der det kreves å automatisere eller robotisere prosesser, lage kontrollsystemer eller utvikle verktøy for beslutningsstøtte. Typiske bransjer er energiselskaper, teleselskaper, robotutviklere, droneutviklere, helseforetak, helseteknologibedrifter og teknologiutviklere generelt. Profilen helseteknologi gir et stort mangfold av karrieremuligheter, spesielt innenfor forsknings- og utviklingsarbeid i helserelatert virksomhet og i mindre bedrifter som utvikler innovativ helseteknologi.

Fullført mastergrad i robotteknologi og signalbehandling gir grunnlag for opptak til PhD-programmet i informasjonsteknologi, matematikk og fysikk.

Emneevaluering

Ordninger for kvalitetssikring og evaluering av studier er fastsatt i Kvalitetsystem for utdanning.

Studieplan og emner

  • Obligatoriske emner

    • ELEMAS: Masteroppgave i robotteknologi og signalbehandling

      Andre år, semester 3

      Masteroppgave i robotteknologi og signalbehandling (ELEMAS)

      Studiepoeng: 30

  • Valg av profil

    • Valg av profil Helseteknologi

      • Valgemner eller utveksling 3. semester

        • Emner ved UiS 3. semester

          • Valgemner i 3. semester

            • ELE640: Videregående signalbehandling

              Andre år, semester 3

              Videregående signalbehandling (ELE640)

              Studiepoeng: 10

            • ELE670: Medisinske bilder og signaler

              Andre år, semester 3

              Medisinske bilder og signaler (ELE670)

              Studiepoeng: 10

            • ELE680: Dype nevrale nett

              Andre år, semester 3

              Dype nevrale nett (ELE680)

              Studiepoeng: 5

            • ELE690: Prosjektemne

              Andre år, semester 3

              Prosjektemne (ELE690)

              Studiepoeng: 5

          • Annet valgemne i 3. semester (velg ett emne)

            • IND510: Prosjektledelse

              Andre år, semester 3

              Prosjektledelse (IND510)

              Studiepoeng: 5

            • IND650: Innovasjonsledelse og entreprenørskap

              Andre år, semester 3

              Innovasjonsledelse og entreprenørskap (IND650)

              Studiepoeng: 10

        • Utveksling 3. semester

    • Valg av profil Robotteknologi

      • Valgemner eller utveksling 3. semester

        • Emner ved UiS 3. semester

          • Anbefalte valgemner i 3. semester

          • Andre valgemner i 3. semester

            • DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse

              Andre år, semester 3

              Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

              Studiepoeng: 10

            • DAT540: Introduksjon til datavitenskap

              Andre år, semester 3

              Introduksjon til datavitenskap (DAT540)

              Studiepoeng: 10

        • Utveksling 3. semester

  • Obligatoriske emner

    • ELE500: Signalbehandling

      Første år, semester 1

      Signalbehandling (ELE500)

      Studiepoeng: 10

    • ELE510: Bildebehandling og maskinsyn

      Første år, semester 1

      Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

      Studiepoeng: 10

    • STA500: Sannsynlighetsregning og statistikk 2

      Første år, semester 1

      Sannsynlighetsregning og statistikk 2 (STA500)

      Studiepoeng: 10

    • ELEMAS: Masteroppgave i robotteknologi og signalbehandling

      Andre år, semester 3

      Masteroppgave i robotteknologi og signalbehandling (ELEMAS)

      Studiepoeng: 30

  • Valg av profil

    • Valg av profil Helseteknologi

      • Obligatoriske emner

        • BIO110: Anatomi og fysiologi

          Første år, semester 2

          Anatomi og fysiologi (BIO110)

          Studiepoeng: 10

        • ELE520: Maskinlæring

          Første år, semester 2

          Maskinlæring (ELE520)

          Studiepoeng: 10

        • ELE600: Videregående reguleringsteknikk med robotteknologi

          Første år, semester 2

          Videregående reguleringsteknikk med robotteknologi (ELE600)

          Studiepoeng: 10

      • Valgemner eller utveksling 3. semester

        • Emner ved UiS 3. semester

          • Velg ett emne

            • IND510: Prosjektledelse

              Andre år, semester 3

              Prosjektledelse (IND510)

              Studiepoeng: 5

            • IND650: Innovasjonsledelse og entreprenørskap

              Andre år, semester 3

              Innovasjonsledelse og entreprenørskap (IND650)

              Studiepoeng: 10

          • Anbefalte valgemner i 3. semester

            • ELE640: Anvendt signalbehandling med kunstig intelligens

              Andre år, semester 3

              Anvendt signalbehandling med kunstig intelligens (ELE640)

              Studiepoeng: 10

            • ELE670: Medisinsk bildediagnostikk med kunstig intelligens

              Andre år, semester 3

              Medisinsk bildediagnostikk med kunstig intelligens (ELE670)

              Studiepoeng: 10

            • ELE680: Dype nevrale nett

              Andre år, semester 3

              Dype nevrale nett (ELE680)

              Studiepoeng: 5

            • ELE690: Prosjektemne

              Andre år, semester 3

              Prosjektemne (ELE690)

              Studiepoeng: 5

        • Utveksling 3. semester

    • Valg av profil Robotteknologi

      • Obligatoriske emner

        • ELE520: Maskinlæring

          Første år, semester 2

          Maskinlæring (ELE520)

          Studiepoeng: 10

        • ELE600: Videregående reguleringsteknikk med robotteknologi

          Første år, semester 2

          Videregående reguleringsteknikk med robotteknologi (ELE600)

          Studiepoeng: 10

        • ELE610: Praktisk robotteknikk

          Første år, semester 2

          Praktisk robotteknikk (ELE610)

          Studiepoeng: 10

      • Valgemner eller utveksling 3. semester

        • Emner ved UiS 3. semester

          • Velg ett emne

            • IND510: Prosjektledelse

              Andre år, semester 3

              Prosjektledelse (IND510)

              Studiepoeng: 5

            • IND650: Innovasjonsledelse og entreprenørskap

              Andre år, semester 3

              Innovasjonsledelse og entreprenørskap (IND650)

              Studiepoeng: 10

          • Anbefalte valgemner i 3. semester

            • ELE620: Kybernetikk

              Andre år, semester 3

              Kybernetikk (ELE620)

              Studiepoeng: 10

            • ELE630: Prosjekt i robotteknologi

              Andre år, semester 3

              Prosjekt i robotteknologi (ELE630)

              Studiepoeng: 10

            • ELE640: Anvendt signalbehandling med kunstig intelligens

              Andre år, semester 3

              Anvendt signalbehandling med kunstig intelligens (ELE640)

              Studiepoeng: 10

            • ELE680: Dype nevrale nett

              Andre år, semester 3

              Dype nevrale nett (ELE680)

              Studiepoeng: 5

          • Andre valgemner i 3. semester

            • DAT530: Diskret simulering og ytelsesanalyse

              Andre år, semester 3

              Diskret simulering og ytelsesanalyse (DAT530)

              Studiepoeng: 10

            • DAT540: Introduksjon til datavitenskap

              Andre år, semester 3

              Introduksjon til datavitenskap (DAT540)

              Studiepoeng: 10

            • ELE690: Prosjektemne

              Andre år, semester 3

              Prosjektemne (ELE690)

              Studiepoeng: 5

        • Utveksling 3. semester

Utveksling

Utvekslingssemester
3. semester

Opplegg for utvekslingen
3. semester på masterprogrammet i robotteknologi og signalbehandling er tilrettelagt for utveksling. Det gjelder også ved valg av profil Helseteknologi. 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/eller 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. Finn ut mer.

Kontaktperson
Veiledning og forhåndsgodkjenning av emner:Anita Malde Rasmussen

Generelle spørsmål om utveksling: Utvekslingsveilederen i Digital studentekspedisjon

Opptakskrav

Opptakskravet er fullført bachelorgrad i ingeniørfag innen elektro, i henhold til nasjonal rammeplan for ingeniørutdanning eller andre studier med minimum 50 sp elektro- og dataemner, inkludert programmering, reguleringsteknikk eller tilsvarende. 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.

Søknadsfrist: 15. april

Kontaktinformasjon

Studiekoordinator: Anita Malde Rasmussen

Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet, tlf. 51 83 17 00, e-post: post-tn@uis.no