Ansøgning om prækvalifikation af videregående uddannelser

Bachelor i teknisk videnskab, data science og kunstig intelligens

Danmarks Tekniske Universitet
02/10-2017 06:37
2017-2
Indsendt
Ansøgningstype
Ny uddannelse

Udbudssted
Danmarks Tekniske Universitet, Lyngby Campus

Kontaktperson for ansøgningen på uddannelsesinstitutionen
Trine Eltang

Er institutionen institutionsakkrediteret?
Ja

Er der tidligere søgt om godkendelse af uddannelsen eller udbuddet?
Nej

Uddannelsestype
Bachelor

Uddannelsens fagbetegnelse på dansk fx. kemi
Bachelor i teknisk videnskab, data science og kunstig intelligens

Uddannelsens fagbetegnelse på engelsk fx. chemistry
Bachelor of Science in Engineering, Data Science and Artificial

Den uddannedes titel på dansk
Bachelor i teknisk videnskab, Data Science og Kunstig Intelligens

Den uddannedes titel på engelsk
Bachelor of Science in Engineering, Data Science and Artificial

Hvilket hovedområde hører uddannelsen under?
Naturvidenskab

Hvilke adgangskrav gælder til uddannelsen?

Matematik A 


Fysik B eller Geovidenskab A 


Kemi C eller Bioteknologi A 


Dansk A 


Engelsk B


Er det et internationalt uddannelsessamarbejde, herunder Erasmus, fællesuddannelse og lign.?
Nej

Hvis ja, hvilket samarbejde?

Hvilket sprog udbydes uddannelsen på?
Dansk

Er uddannelsen primært baseret på e-læring?
Nej

ECTS-omfang
180

Beskrivelse af uddannelsens formål og erhvervssigte

Der er et stigende behov for ingeniører i krydsfeltet af mennesker, maskiner og data. Måden, hvorpå vi forsker og udvikler nye teknologier, er under hastig forandring. Den teknologiske udvikling har gjort, at vi kan lave eksperimenter på alle niveauer i samfundet og lære fra enorme mængder data – datadrevet innovation. I det danske samfund vil store sektorer som f.eks. sundhed, undervisning, finans og transport blive meget mere interaktive og effektive. Vi vil anvende intelligente datadrevne metoder til at udvikle nye lægemidler og individuel behandling. Data science og kunstig intelligens kan udvide og effektivisere menneskers samarbejde med teknologi og give os helt nye kompetencer. Undervisning baseret på kunstig intelligens, der forstår vores adfærd, kan forbedre læring for alle - hele livet. Studieplan og mål for læringsudbytte (kompetenceprofil) kan ses i bilag 1 og 2.


Uddannelsens struktur og konstituerende faglige elementer

Alle DTU’s bacheloruddannelser er sammensat af 4 grundlæggende fagblokke.


·         Naturvidenskabelige grundfag


·         Teknologiske linjefag


·         Projekter og almene fag


·         Valgfrie kurser


 


Udover det særlige fokus på det naturvidenskabelige grundlag (matematik, statistik, fysik, kemi, biologi) har bachelor i teknisk videnskab, data science og kunstig intelligens tre vigtige elementer, der dækker hele kunstig intelligens værdikæden:


1) Forståelse af eksperimentelle data og signaler


2) Machine learning og statistisk modellering


3) Real-time implementering, evaluering og brugeroplevelse, herunder overvejelser om etik og privatlivsbeskyttelse.


 


DTU Compute har særlige styrkepositioner inden for data science og kunstig intelligens, herunder betydelige kompetencer i datalogi, statistik, machine learning og kognitive systemer.


 


Sektionen for Kognitive Systemer er ved DTU’s internationale evalueringer i 2009 og 2014 blevet bedømt til topkarakter, senest konklusionen: “This is an exceptionally strong group that has consistently operated at the highest international level for over a decade and half. It has a well-known and recognized brand on the international scene…”   


Begrundet forslag til taxameterindplacering

Uddannelsen skal placeres under takst 3, da uddannelsen er i lighed med DTU’s øvrige bacheloruddannelser er baseret på et stærk teknisk-naturvidenskabeligt fundament og sikrer den færdige bachelor et solidt grundlag for at få den polytekniske helhedskompetence, som er kendetegnende for den færdiguddannede civilingeniør.  Uddannelsen forudsætter i øvrigt i lighed med andre tekniske og naturvidenskabelige uddannelser adgang til laboratoriefaciliteter. 


Forslag til censorkorps
Ingeniøruddannelsernes landsdækkende censorkorps, matematik, fysik og samfundsfag.

Dokumentation af efterspørgsel på uddannelsesprofil - Upload PDF-fil på max 30 sider. Der kan kun uploades én fil.
Bilag samlet.pdf

Kort redegørelse for det nationale og regionale behov for den nye uddannelse

En række analyser udarbejdet af forskellige interesseorganisationer de seneste år peger samstemmende på en alvorlig ingeniørmangel i Danmark inden for en ganske kort årrække. Behovet for kompetencer inden for data science og kunstig intelligens er dokumenteret meget bredt både i Danmark og internationalt. Se nærmere uddybning i bilag om kriterium 1.


Underbygget skøn over det nationale og regionale behov for dimittender

Se nærmere uddybning i bilag om kriterium 1.


Hvilke aftagere har været inddraget i behovsundersøgelsen?

Se bilag 3


Hvordan er det konkret sikret, at den nye uddannelse matcher det påviste behov?

Gennem det seneste halve år er der gennemført en omfattende dialog med mere end 20 virksomheder og offentlige institutioner med henblik på at kvalificere uddannelsens form og indhold. Dialogen har omfattet mere end 60 personer i alle typer stillinger fra administrerende direktører og afdelingschefer til forskningsledere. Alle aftagere er blevet præsenteret for uddannelsen inkl. udkast til studieplan og kompetenceprofil, og er blevet stillet en række spørgsmål (interviewguide bilag 10). Møderne med aftagerne har entydigt påpeget et stort og stigende behov for uddannelse i data science og kunstig intelligens og har derudover givet mange nyttige og relevante bidrag til justeringer af de oprindelige planer for uddannelsen. Disse bidrag er blevet brugt i processen med at definere indholdet af uddannelserne, således at den bedst muligt passer til aftagernes behov. Se uddybning i bilag om kriterium 2.


Beskriv ligheder og forskelle til beslægtede uddannelser, herunder beskæftigelse og eventual dimensionering.

I en foreløbig analyse har vi har brugt 25 karakteristika til at analysere 45 relaterede uddannelser (se bilag 6-7), og har fundet et antal beslægtede danske BSc:


Tre BSc på DTU: Matematik og Teknologi, Softwareteknologi. Begge har solidt ingeniørgrundlag og fokus på henholdsvis anvendt matematik og datalogi. Begge BSc har mindre fokus på kognition, machine learning, kunstig intelligens og ”big data”. DTU Strategisk Analyse og Systemdesign har solidt ingeniørgrundlag og fokus på organisation økonomi, og forretning. Mindre fokus på signaler, kognition, menneske/interaktivitet og den eksperimentelle tilgang.


ITU Data science BSc.  Fokus på mere traditionelle analyse og ”big data” metoder. Relativt mindre fokus på det ingeniørfaglige grundlag, kognition, mennesker, kunstig intelligens, systemforståelse og interaktivitet.


DIKU Datalogi Bachelor (Data science specialisering).  Fokus på analyse og big data metoder, datalogi og internet. Relativt mindre fokus på matematik, naturvidenskabeligt grundlag, mennesker/interaktivitet, kognition, kunstig intelligens, systemforståelse.


 


To RUC  Naturvidenskabelig BSc  i computer science og informatik har fokus på analyse, ”big data” metoder, datalogi og internet. Der er store muligheder for valg af fagkombinationer. Som udgangspunkt mindre fokus på det ingeniørvidenskabelige grundlag, mennesker/interaktivitet, fysiske signaler og kognition. Se videre uddybning af kriterium 2 i bilagssamlingen.  


Rekrutteringsgrundlag og videreuddannelsesmuligheder
Bacheloruddannelsen i data science og kunstig intelligens henvender sig til dansktalende uddannelsessøgende, der har en gymnasial ungdomsuddannelse med dansk og matematik på A-niveau og fysik og engelsk på B-niveau samt kemi på C-niveau. 

Det skal yderligere bemærkes, at der i Danmark udbydes en række uddannelser inden for matematik, software og tilgrænsende områder, men ingen uddannelser, der kombinerer de stærke matematiske kompetencer med kognition, machine learning, kunstig intelligens og big data. Uddannelsen forventes derfor ikke at få mærkbare konsekvenser for det eksisterende uddannelsesudbud.

Uddannelsen giver direkte adgang til DTU’s kandidatuddannelse i digitale medieteknologier. Derudover er det også muligt at blive optaget på DTU’s kandidatuddannelser i ’Informationsteknologi’ og ’Matematisk Modellering og Computing’.

Forventet optag på de første 3 år af uddannelsen

1. år 30, 2. år 60, 3. år 60


Hvis relevant: forventede praktikaftaler

ej relevant


Øvrige bemærkninger til ansøgningen

Hermed erklæres, at ansøgning om prækvalifikation er godkendt af institutionens rektor
Ja

Status på ansøgningen
Indsendt

Ansøgningsrunde
2017-2

Afgørelsesbilag - Upload PDF-fil

Samlet godkendelsesbrev - Upload PDF-fil