Nøkkelinformasjon
Bransjenær
Gjesteforelesninger, workshops og praktiske prosjekter fra næring og industri forbereder deg på arbeidslivet.Utveksling
Opplev verden mens du studerer! Les mer nederst på siden.Gode jobbmuligheter
Det er gode jobbmuligheter for den som kan utvikle fremtidens AI.Viktige frister
Søknadsfristen er 15. april. Dokumentasjonsfrist for vitnemål og attester er 1. juli.Opptakskrav
På dette studiet må du innfri krav om generell studiekompetanse. Du må også ha bestått matematikk R1 eller S1+S2.Pris
54 200 kr pr semester. Kvalifiserer til støtte fra Lånekassen.
- Bachelor
- Høst 2025
- Heltid
- 180 studiepoeng
- Oslo
- 3 år
- Engelsk
Hva lærer du?
Du vil utvikle ferdigheter i programmering, dataanalyse og etisk AI-design, samt få praktisk erfaring med å utvikle og implementere AI-systemer ved bruk av moderne verktøy.
Studiet vil gi deg kompetanse som vil være med på å gjøre deg til en ettertraktet kandidat i en spennende – og raskt voksende – teknologibransje.
Kunstig intelligens endrer måten vi lever på ved å automatisere prosesser, optimalisere ressurser og muliggjøre smartere beslutninger innen for eksempel helse, finans, energi og teknologi.
Det er stor etterspørsel etter dyktige kandidater som kan utvikle etiske og bærekraftige AI-løsninger for å drive innovasjon og løse samfunnsutfordringer. Dette studiet gir deg grunnlaget du trenger for å starte en spennende karriere innen fagområdet.
Studiemodell
- INA2000Introduction to Artificial Intelligence
This course is split into three main parts. In the first part, the students will learn about the history of Artificial Intelligence (AI) and ethical considerations. The second part will focus on the main concepts of AI such as different models, architectures, algorithms, etc. In this part, the students will also get some hands-on experience with supervised learning algorithms. The third part of the course will focus on how to determine if an AI system is good or not, both in terms of performance and ethically.
- PGR206Data Structures and Algorithms
The course will provide insight into algorithms and data structures that are central to the work of implementing and designing effective computer systems. Emphasis is placed on asymptotic analysis of worst-case scenarios, as well as central algorithms and data structures related to search and sorting. The course also deals with graph algorithms, optimization algorithms and data-compression algorithms.
- PRO2000Programming
The course aims to give students knowledge of fundamental and advanced programming concepts in the language C++, and to further develop students' programming knowledge to the level necessary to develop efficient and complex systems including embedded systems. In addition to C++, students will also learn to use relevant IDEs and other tools for developing software for embedded systems.
- VAL999-30BValgemner, utveksling eller praksis i bedrift
Du kan lese mer om dine valgmuligheter i dette semesteret
- USL2000Unsupervised Learning
The student learns about different unsupervised learning machine learning algorithms. The course provides the student with the basics of unsupervised learning as well as importance and applications. The student learns about the tools of performance evaluation as well as the definition and significance of different evaluation metrics. Students will also learn how to visualize the output of their methods so it can be interpreted and discussed with domain experts.
- PGR307Agile Project
The purpose of the course is to give the student an experience in mastering the whole of a project, with emphasis on applying a flexible method: Scrum. Scrum is a flexible process framework for developing innovative products and services, especially suitable for software development.
Through a process for developing a technical solution, the student will plan and implement a comprehensive project case for a company in a multidisciplinary group, and will receive training in using modern agile techniques and tools along the way.
- DAI2000Deep Learning and Explainable AI
The course provides knowledge of the key concepts, techniques and methods related to deep learning and explainable artificial intelligence methods. The students gain in-depth knowledge of mathematical foundations of deep learning, neural networks and gain advanced skills in applying the appropriate tools, techniques and development of the respective areas. Furthermore, the course provides the students with practical hands-on experience on deep learning using open source deep learning libraries in the Python programming language. After completing the course, the students will be able to apply and use appropriate deep learning techniques and explainable AI within various data science domains.
- PGR306Research Methods
The course aims to introduce research methods with a focus on methods that are especially relevant for the Data Science. The course supports the bachelor's degree project.
- BAO304Bachelorprosjekt
I dette emnet får studentene yrkeserfaring ved å gjennomføre et IT-prosjekt i en bedrift. Studentene skal demonstrere bred kunnskap om sentrale temaer og teorier, samt vise ferdigheter i metode, bruk av verktøy og teknologier innenfor fagområdet. Prosjektet gjennomføres i grupper og resultatet av arbeidet dokumenteres i en prosjektrapport. Prosjektleveransen defineres og utvikles i samråd med bedriften, samt at studentene følges opp av en intern veileder ved skolen. Dette emnet bygger også på tidligere emner i bachelorløpet, i form av blant annet kunnskap om utviklingsmetoder, risikohåndtering, prosjektarbeid og prosjektstyring. Utover dette må også studentene regne med å sette seg inn i ny kunnskap relatert til prosjektet de skal gjennomføre. Det kan være knyttet til bruk av programmeringsspråk, metode eller programvare. Emnet har en sterk arbeidslivsrelevans og studentene får reell og nyttig arbeidserfaring i løpet av prosjektperioden.
Hva kan du bli?
Som ferdig utdannet kan du se frem til spennende karrieremuligheter hos bedrifter som trenger kandidater som er gode på maskinlæring, programmering og innovative løsninger.
Du vil også være kvalifisert for roller innen dataanalyse, stordatahåndtering og datautvikling, samtidig som du også får muligheten til å spesialisere deg videre gjennom master- og PhD-programmer.
Du kan blant annet jobbe som:
- Dataanalytiker
- Kunstig intelligens / maskinlæringsspesialist
- Data Scientist
Bransjer hvor AI er i sterk vekst inkluderer:
- Helse- og omsorg
- Energi
- Finans
- Offentlig forvaltning
Møt fagmiljøet
Slik jobber vi
- Dette studiet vil introdusere deg til et innovativt og akademisk fagmiljø og er tett knyttet til forskningsavdelinger som spesialiserer seg på kunstig intelligens og datavitenskap.
- Bachelor i Artificial Intelligence er forankret i Kristianias Artificial Intelligence Laboratory (TheAILab) og samarbeider med andre ledende forskningsgrupper som AISE (Artificial Intelligence in Software Engineering), SmartSecLab og MOTEL (Mobile Technology Lab).
- Disse avdelingene gir studentene tilgang til et anerkjent nasjonalt og internasjonalt forskningsmiljø med sterke bånd til industrien, noe som fremmer innovasjon og praktisk innsikt gjennom hele studiet.
Slik er studiehverdagen
Som student på Kristiania kan du se frem til et internasjonalt miljø som fremmer samarbeid og ulike perspektiver. Du vil være med på gruppeprosjekter, workshops og gjesteforelesninger, og du vil i tillegg få mulighet for å dra på utveksling og delta på industrirelaterte arrangementer.En utdanning fra Kristiania er praktisk orientert, og du vil ofte jobbe med reelle oppdragsgivere. På slutten av studiet vil du gjennomføre et bachelorprosjekt ute hos en bedrift, der du får mulighet til å benytte teoretisk og praktisk kunnskap for å løse et problem. Det gjør at våre studenter er ettertraktede på arbeidsmarkedet, også før de er ferdig utdannet.
Slik er søknadsprosessen
Viktige frister
Søknadsfristen er 15. april. Dokumentasjonsfrist for vitnemål og attester er 1. juli.Viktige fristerBehandlingstid
For studier med rullerende opptak mottar du et betinget studietilbud i løpet av 1-3 dager etter søknad, dersom det er ledige plasser på programmet du har søkt.Les merSlik søker du
På Mitt Kristiania aksepterer du tilbudet og laster opp nødvendig dokumentasjon på dine kvalifikasjoner.Les mer
Semesterregistring
Du må registrere deg for semesteret i StudentWeb. Dette er et krav for å få utbetaling fra Lånekassen.Les merSiO (Oslo) og Sammen (Bergen)
SiO og Sammen tilbyr boliger, helsetjenester, barnehage, treningssenter og mye mer til sine medlemmer.Les merLånekassen
Alle våre studier er offentlig godkjent og gir rett til å søke lån og stipend fra Lånekassen.Les mer
Støtte og tilrettelegging
Som student kan du få rådgivning, tilrettelegging og oppfølging på studierelaterte spørsmål og utfordringer. Vi har taushetsplikt.Les merMitt Kristiania
Her finner du timeplan, pensum, tjenester og alle andre verktøy du trenger som student.Les merStudentbevis
Studentbevis er ditt adgangskort til campus, betalingskort på printere og lånekort på vårt bibliotek. Dette får du i våre resepsjoner (unntatt i Brenneriveien).Les mer
Hva lurer du på?
Ofte stilte spørsmål
Les mer om våre studenter
Kristiania-studenter utviklet strikke-app hos FrendIT-studentene ble selv hektet på strikking!
