Kandidatgrad i kunstig intelligens

Formålet med kandidatuddannelsen i "Artificial Intelligence" (AI) er at uddanne eksperter i kunstig intelligens, der er i stand til at udvikle intelligente agenter i en bred vifte af applikationssammenhænge.

Kurset henvender sig til studerende, kandidater fra naturvidenskab (f.eks. datalogi, fysik, matematik) eller ingeniøruddannelser (f.eks. datalogi, bioingeniør, elektronik, ledelse), som har et solidt fundament inden for datalogi.

Behovet for at uddanne specialister inden for datalogi og IKT fremgår tydeligt af AlmaLaurea 2021-rapporten, hvori det vises, at datalogi og IKT er de uddannelsesområder med den højeste efterspørgsel og den højeste nettoindkomst 5 år efter endt uddannelse, fulgt umiddelbart efter. efter uddannelser i industri- og informationsteknik.

Kandidatuddannelsen i kunstig intelligens har til formål at uddanne specialister inden for datalogi (Master's Degree Class LM18), der er i stand til at udvikle værktøjer, for det meste software, baseret på de teknikker og metoder, der er specifikke for kunstig intelligens (AI). Det er også almindeligt anerkendt, hvordan disse teknologier karakteriseres i landskabet for datalogi og informationsteknologi som et samlet korpus for anvendte metoder (automatisk ræsonnement og maskinlæring) og repræsenterer et af de mest udviklende områder inden for STEM-videnskab.

Det vigtigste uddannelsesmål er at tilegne sig metoder og værktøjer til at udvikle grundlæggende teknikker for kunstig intelligens og at designe agenter, der er i stand til selvstændigt at tilegne sig viden og udvikle modeller og strategier. Mulige anvendelser omfatter områder som økologi (f.eks. miljøovervågning, klimaændringer), økonomi (f.eks. finans- og forsikringsmarkeder), bæredygtig vækst (f.eks. smart bygning, smarte byer, smarte net), medicin (f.eks. diagnostik, telemedicin) , produkt- og serviceindustrier (f.eks. AI-assisteret programmering, automatisk tekst- og taleoversættelse, social signalbehandling, cybersikkerhed, autonome robotter, assisterede og autonome køresystemer), spil og underholdning, intelligente, sociale og menneskecentrerede brugergrænseflader (Human Centreret design).

Med dette in mente lægger kurset særlig vægt på problemstillinger relateret til udvikling af metoder og teknologier, hovedsageligt software, af kunstig intelligens, der er sikre, pålidelige, retfærdige og fortolkbare, dvs. i stand til at forklare ens beslutninger, ifølge den nye paradigme for XAI ("forklarlig kunstig intelligens"). I forhold til disse uddannelsesmål foreslår kandidatuddannelsen i kunstig intelligens undervisning rettet mod opnåelse af specifikke færdigheder hovedsageligt inden for datalogi og informationsteknologi, med vægt på metoder og værktøjer til at udvikle kunstig intelligens-teknikker, med særlig reference til maskine læring, intelligente agenter, automatisk ræsonnement, computersyn, videnrepræsentation, planlægning, spilteori, naturlig sprogbehandling, logik og kunstig intelligenss historie. Denne undervisning vil blive suppleret af læringsveje, der vil sætte eleverne i stand til at udvikle viden om analytiske/kvantitative værktøjer, såsom metoder og modeller for sandsynlighedsregning og fysik, inferentiel statistik, optimeringsteknikker og beslutningsteori; epistemologiske og filosofiske aspekter, der ligger til grund for beregningstænkning; etiske grundlag for styring af kunstig intelligens-teknologier; juridiske aspekter og principper vedrørende reguleringen af forvaltningen af kunstig intelligens-baserede teknologier; og værktøjer til udvikling af applikationer inden for økonomi og finans.