DAVE3625 Introduksjon til kunstig intelligens Emneplan

This course provides a broad introduction to Artificial Intelligence (AI), with methodologies and techniques that can be applied to different application domains. The course will balance theoretical approaches and practical tasks. Two broad AI areas will be covered, namely supervised and unsupervised methods. Among those, standard methods for regression, classification and clustering will be covered, e.g. support vector machines, nearest neighbor, decision tree, K-means, agglomerative and hierarchical clustering. An introduction to the usage of artificial neural networks and backpropagation algorithm will be provided.

Læringsutbytte på programnivå for masterstudiet i helsevitenskap

Studiets totale læringsutbytte for masterstudiet i helsevitenskap dekker i sin helhet beskrivelsen for masternivå (nivå 7) i nasjonalt kvalifikasjonsrammeverk.

Kandidaten har etter fullført studium følgende totale læringsutbytte definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

Kandidaten

• har avansert kunnskap om helserelaterte tjenester og helsefremmende arbeid innen sitt spesialiseringsområde
• kan analysere faglige problemstillinger med utgangspunkt i helsevitenskapenes historie, tradisjoner, egenart og plass i samfunnet
• har kunnskap om ulike oppfatninger av kropp, helse, sykdom, funksjon og funksjonsnedsettelse
• har inngående kunnskap om individets rett til autonomi og brukermedvirkning, og om viktige avveininger i utviklingen av likeverdige helsetjenester og i helsefremmende arbeid
• har innsikt i hva tverrprofesjonelt samarbeid betyr for å oppnå resultater i helserelaterte tjenester og helsefremmende arbeid
• har innsikt i FNs bærekraftsmål og spesielt mål 3, God helse og forståelse for sammenhengen mellom helse og bærekraftig samfunnsutvikling
• har inngående kunnskap om vitenskapsteori, forskningsmetoder og etikk med spesiell relevans for helsevitenskap og sitt spesialiseringsområde

Ferdigheter

Kandidaten

• kan forstå, motivere, samhandle med individer og pårørende som er i helserelaterte lærings-, mestrings- og endringsprosesser
• kan analysere eksisterende teorier, metoder og fortolkninger innen helsevitenskap og arbeide selvstendig med praktisk og teoretisk problemløsning
• kan tilpasse helsetjenester og helsefremmende arbeid til ulike grupper i samfunnet
• kan bidra til god og riktig bruk av teknologi for å bedre kvaliteten på helsetjenestene
• kan anvende kunnskap om kvalitetsforbedring og implementering i tjenesteforbedring
• kan analysere og kritisk vurdere kunnskap og innsikter fra ulike kilder i faglige resonnementer
• kan selvstendig anvende tilpassede og anerkjente metoder for forskning og faglig utviklingsarbeid
• kan gjennomføre et selvstendig og avgrenset forsknings- eller utviklingsprosjekt innen sin spesialisering under veiledning og i tråd med gjeldende forskningsetiske normer og lovverk

Generell kompetanse

Kandidaten

• kan analysere sammenhengen mellom individnivå, tjenestenivå og samfunnsnivå i utformingen av helserelaterte tjenester og i helsefremmende arbeid
• kan bidra til innovasjon og kvalitetsforbedring som bygger på relevant fag- og forskningskunnskap, brukerkunnskap og erfaringskunnskap
• kan arbeide i tverrprofesjonelle team for lettere å møte komplekse helsefaglige utfordringer
• har et internasjonalt perspektiv i sitt fagområde
• kan vurdere egnet forskningsdesign og forskningsmetode basert på en konkret problemstilling
• kan formidle faglige problemstillinger, analyser og forskningsresultater på en forskningsetisk forsvarlig måte til spesialister og allmennheten
• kan bidra til nytenkning og innovasjon innen helsetjenestene og helsefremmende arbeid

Psykomotorisk fysioterapi

Kandidater med spesialisering i psykomotorisk fysioterapi har i tillegg følgende læringsutbytte:

• har spesialisert kunnskap om psykomotorisk fysioterapi som behandlingstilnærming og hvordan den er teoretisk og empirisk begrunnet
• kan anvende prinsipper for psykomotorisk fysioterapi på en selvstendig måte i klinisk praksis både individuelt og i grupper
• kan analysere, drøfte og formidle relevante faglige problemstillinger og forskning knyttet til psykomotorisk fysioterapi

None

On successful completion of the course, the student should have the following learning outcomes defined in terms of knowledge, skills and general competence.

Knowledge

The student:

• Knows how the field of artificial intelligence developed historically
• Is familiar with the main artificial intelligence theories and has a practical understanding of the development and use of artificial intelligence
• Can reflect on the practical, social and ethical implications of the development of artificial intelligence
• Has an understanding of the current application areas of artificial intelligence

Skills

The student:

• Has the theoretical and practical skills to build simple artificial intelligence systems
• Can use a variety of state-of-the-art artificial intelligence techniques in different application domains
• Can evaluate the technical quality and practical value of various types of artificial intelligence

Competence

The student:

• Has both theoretical and practical understanding of artificial intelligence methods
• Can discuss the relevance, strengths and limitations of artificial intelligence methods
• Is able to solve real-life problems using artificial intelligence methods

The course consists of lectures and seminars on techniques and methods, as well as a project to be carried out in groups of 2 to 4 students. The project will be chosen from a portfolio of available problems, either from industry partners or by the research groups. The students will work in groups and will submit an academic report and give an oral presentation. Lab sessions supporting the assignments will be provided.

3 compulsory assignments done in groups of 2-4 students must be approved in order to be admitted to the final exam.

1. 30% of the grade based on the academic report (in groups of 2-4 students, 5-10 pages written report with link to code e.g. on github).
2. 70% of the grade based on individual written examination (3 hours).

Both exams must be passed in order to pass the course.

The exam result can be appealed.

No support materials are allowed for the written exam.

Målgruppen er studenter med bachelorgrad innen helse- eller sosialfag som ønsker å arbeide med fagutvikling og/eller delta i forskning innen sitt fagområde, og eventuelt arbeide klinisk innen sin valgte spesialisering. Studiet er en aktuell påbygging for en rekke helse- og sosialfaglige utdanninger.

Opptak skjer direkte til ønsket spesialisering. Opptak til masterstudiet i helsevitenskap krever en bachelorgrad eller tilsvarende innen nærmere angitt bakgrunn, med gjennomsnittskarakter på minst C. Gjennomsnittskarakter på C er imidlertid ingen garanti for opptak. Dersom det er flere kvalifiserte søkere enn antall studieplasser, vil de kvalifiserte søkerne bli rangert etter de gjeldende rangeringsreglene.

Opptak til enkeltemner

Ved opptak til enkeltemner beskrives opptakskravene i emnebeskrivelsen. For enkeltemneopptak stilles ikke karakterkrav C. Nærmere informasjon om opptak til enkeltemner finnes på studiets nettside.

Det vises til forskrift om opptak til studier ved OsloMet. Oppstart av den enkelte spesialisering eller enkeltemner forutsetter et tilstrekkelig antall kvalifiserte søkere.

Følgende opptakskrav gjelder til spesialisering Psykomotorisk fysioterapi:

Bachelorgrad eller tilsvarende i fysioterapi og norsk autorisasjon som fysioterapeut. Søkere med turnuslisens kan også tas opp.

Det gis 1 tilleggspoeng for videreutdanning innen psykomotorisk fysioterapi.

Søkere som takker ja til tilbud om studieplass må fremlegge politiattest.