Hoppa till huvudinnehållet
Till KTH:s startsida

Årskurs 1

Enligt utbildningsplanen för programmet ingår dessa kurser i årskurs ett.

Observera att de eventuella anmälningskoder och perioder som anges är baserade på läsåret 2025/2026. Läses denna årskurs vid ett senare tillfälle kan andra anmälningskoder och perioder komma att gälla.

Gemensamma kurser

Kurserna som ges i period 1 och 2 i år 2 kan potentiellt tas under period 1 och period 2 i år 1, om det ger en mer hanterbar arbetsbelastning för studenten.

Utöver de obligatoriska och villkorligt valfria kurskraven kan studenten välja mellan alla andra avancerade kurser och språkkurser som ges på KTH för att uppnå 90 hp. Det finns möjlighet att läsa kurser på grundnivå (även om vi föredrar att studenter tar avancerade kurser), men högst 30 högskolepoäng kan räknas in i examen. För dem som vill utöka sin kompetens och kunskap inom datavetenskap och programvaruteknik så erbjuds rekommenderade kurser. Ett examensarbete måste också slutföras.

Obligatoriska kurser

Kursens kod och namnAnm. kodOmf.P1P2P3P4
DD1420 Maskininlärningens grunderÖverlapp med DD2421503127,5 hp7,5
DD2380 Artificiell intelligensÖverlapp med ID1214 på CINTE503746,0 hp6,0
DA2205 Vetenskapsteori och forskningsmetodik503767,5 hp3,04,5
DD2301 Programsammanhållande kurs i maskininlärning503773,0 hp0,50,50,50,5
DD2434 Maskininlärning, avancerad kurs503257,5 hp7,5

Studenter ska genomföra de obligatoriska kurserna (A.1.1) och villkorligt valbara kurser. De villkorligt valda kurserna är grupperade i två uppsättningar; Tillämpningsområdet (A.1.3) och Teori (A.1.4). En student måste läsa:

- minst 6 kurser från Tillämpningsområdet och Teori,

med begränsningar om

- minst 2 av de 6 kurserna är från Teori och
- minst 2 av de 6 kurserna är från Tillämpningsområdet.

Detta betyder att studenter för en examen måste ha slutfört något av följande:

- 2 kurser från Tillämpningsområdet och 4 kurser från Teori,
- 3 kurser från Tillämpningsområdet och 3 kurser från Teori,
- 4 kurser från Tillämpningsområdet och 2 kurser från Teori.

Utöver de obligatoriska och villkorligt valbara kurskraven står det studenten fritt att välja bland alla avancerade kurser och språkkurser som ges vid KTH för att ta ett antal genomförda kurspoäng om 90 högskolepoäng (hp). Kurser på grundnivå kan läsas (även om vi föredrar om studenter tar kurser på avancerad nivå) men inte mer än 30 hp kan räknas in i examen. Kurser som inte är tillåtna som valfria kurser är hobbykurser såsom matlagning, barskötsel etc. I avsnitt A.1.5 listar vi en uppsättning rekommenderade kurser som studenterna kan ta, särskilt de som vill utöka sin kompetens och kunskap inom datavetenskap och programvara. Ett avslutande examensarbete (A.1.2) ska också genomföras.

Student som i tidigare examen läst kurs motsvarande DD1420, DD2380 eller DD2434 kan ansöka om att istället läsa en ersättningskurs. Ansökan lämnas till masterkoordinatorn som efter genomgång av den tidigare lästa kursen ger tillstånd till studenten att läsa en ersättningskurs från uppsättningen villkorligt valbara eller de rekommenderade kurserrna. Ersättningskursen, om det är en villkorligt valfri kurs, räknas inte in i något av de 6 villkorligt valbara kurskraven.

Student som gått sina tre första år på KTH inom programmet CINTE, och som läst ID1214 Artificiell intelligens och applikationer kan ansöka om att få läsa en ersättningskurs. Kontakta masterkoordinatorn enligt instruktionen ovan.

Villkorligt valfria kurser

Kursens kod och namnAnm. kodOmf.P1P2P3P4
DD2257 VisualiseringIngår i Tillämpningsområde Visualisering503737,5 hp7,5
DD2410 Introduktion till robotikIngår i Tillämpningsområde Robotik503607,5 hp7,5
DT2470 MusikinformatikIngår i Tillämpningsområde, Ljud503687,5 hp7,5
EQ2425 Analys och sökning av visuella dataIngår i Tillämpningsområde Datorseende503627,5 hp7,5
SF2940 SannolikhetsteoriIngår i Teori, Statistik & sannolikhetslära503097,5 hp7,5
DD2435 Neuronnäts- och biomodelleringIngår i Tillämpningsområde Beräkningsbiologi503589,0 hp6,03,0
DD2423 Bildbehandling och datorseendeIngår i Tillämpningsområde Datorseende503537,5 hp7,5
DD2447 Statistiska metoder i dataloginIngår i Teori, Statistik & sannolikhetslära (får ej kombineras med DD2420)520386,0 hp6,0
EL2320 Tillämpad estimeringIngår i Teori, Matematik503757,5 hp7,5
EL2805 Förstärkande inlärningIngår i Teori, Maskininlärning511857,5 hp7,5
ID2222 DatautvinningIngår i Teori, Maskininlärning503717,5 hp7,5
ID2223 Skalbar maskininlärning och djupinlärningIngår i Teori, Maskininlärning503727,5 hp7,5
SF1811 OptimeringsläraIngår i Teori, Matematik502856,0 hp6,0
DD2420 Probabilistiska grafiska modellerIngår i Teori, Statistik & sannolikhetslära (får ej kombineras med DD2447)602717,5 hp7,5
DD2437 Artificiella neuronnät och djupa arkitekturerIngår i Teori, Maskininlärning609697,5 hp7,5
DT2112 TalteknologiIngår i Tillämpningsområde Språkbehandling; Tal och text602487,5 hp7,5
EL2810 MaskininlärningsteoriIngår i Teori, Maskininlärning 603047,5 hp7,5
SF2930 RegressionsanalysIngår i Teori, Statistik & sannolikhetslära602377,5 hp7,5
DD2402 Avancerad individuell kurs i beräkningsbiologiIngår i Tillämpningsområde Beräkningsbiologi603106,0 hp3,03,0
DD2411 Forskningsprojekt i robotik, perception och inlärningIngår i Tillämpningsområde Robotik6032515,0 hp4,03,5
DD2419 Projektkurs i robotik och autonoma systemIngår i Tillämpningsområde Robotik603189,0 hp4,54,5
DD2438 Artificiell intelligens och multiagentsystemIngår i Tillämpningsområde Robotik6024715,0 hp7,08,0
DD2477 Sökmotorer och informationssökningssystemIngår i Tillämpningsområde Databaser/Informationssökning602517,5 hp4,53,0
DD2401 NeurovetenskapIngår i Tillämpningsområde Beräkningsbiologi614287,5 hp7,5
DD2417 SpråkteknologiIngår i Tillämpningsområde Språkbehandling; Tal och text602467,5 hp7,5
DD2424 Djupinlärning i Data ScienceIngår i Tillämpningsområde Datorseende602287,5 hp7,5
DT2119 Igenkänning av tal och talareIngår i Tillämpningsområde Språkbehandling; Tal och text602527,5 hp7,5
EQ2341 Mönsterigenkänning och maskininlärningIngår i Teori, Maskininlärning603237,5 hp7,5
SF2943 TidsserieanalysIngår i Teori, Statistik & sannolikhetslära603267,5 hp7,5

Rekommenderade kurser

Kursens kod och namnAnm. kodOmf.P1P2P3P4
DD2395 Datasäkerhet503016,0 hp6,0
ID2221 Data-intensiv databehandling503707,5 hp7,5
IK2215 Avancerad internetteknik504567,5 hp7,5
IK2227 Nätverkssystem med kant- eller molndatacenter604137,5 hp7,5
DD1388 Programsystemkonstruktion med C++603147,5 hp4,03,5
DD2352 Algoritmer och komplexitet603197,5 hp3,04,5
DH2642 Interaktionsprogrammering och dynamiska webben602897,5 hp4,53,0
DD2448 Kryptografins grunder602337,5 hp7,5
IK2221 Nätverkssystem för maskininlärning600087,5 hp7,5