Bachelor - Kunstig intelligens - Syddansk Universitet

I forhold til Adgangsbekendtgørelsen bilag 1 ønskes uddannelsen placeret under det naturvidenskabelige hovedområde (5). Ansøgere skal have en adgangsgivende eksamen samt have bestået følgende fag (specifikke adgangskrav):

• Engelsk B


• Matematik A

Derudover skal ansøgere:  

• Have et samlet et samlet karaktergennemsnit på 7,0, når de søger optagelse i kvote 1


• Bestå uddannelsens optagelsesprøve, når de søger kvote optagelse i kvote 2

Bacheloruddannelsen i Kunstig intelligens giver retskrav til kandidatuddannelsen i Kunstig intelligens, SDU Vejle

Bacheloruddannelsen i Kunstig intelligens giver direkte adgang til følgende kandidatuddannelser:

• Kunstig intelligens (SDU Odense)


• Datalogi (SDU, KU, AU, AUU, RUC)

Uddannelsens formål er at uddanne specialister i kunstig intelligens (AI) med fokus på en bred tilgang til AI. Dimittenderne vil udvikle værdiskabende AI-løsninger, der retter sig mod individer og virksomheder, og de vil identificere nye miljøer, hvor AI kan anvendes. Uddannelsen giver kompetencer til at designe, udvikle, implementere og integrere ressourcebesparende og/eller kvalitetsforøgende AI-systemer i overensstemmelse med lovgivning, etik og samfundsbehov. Dimittenderne vil fungere som brobyggere mellem tekniske aspekter og bidrage til strategisk arbejde og udbyttet af AI i beslutningsprocesser.

Uddannelsen sigter mod at uddanne specialister i AI, som kan optimere processer og styrke konkurrenceevnen for virksomheder på tværs af alle brancher. Dimittender med en bachelor i AI og en kandidatgrad i AI vil blive ansat som IT-specialister/udviklere, IT-konsulenter eller som en kombination af begge. De vil finde arbejde i regionale SMV'er og nationale og internationale virksomheder og organisationer. Mange startups, især inden for drone- og robotteknologi, har også brug for denne ekspertise. Efterspørgslen efter AI-specialister er markant og forventes at stige yderligere.

Uddannelsens konstituerende fagelementer er angivet med * og udgør mere end de 90 ECTS krævede ECTS.

Uddannelsens opbygning indgår i behovsundersøgelsen (bilag).

Uddannelsens kerne er de centrale fag i kunstig intelligens (67.5 ECTS):

• Optimering (15 ECTS),


• Vidensrepræsentation (7.5 ECTS),


• Maskinlæring (12.5 ECTS),


• Interaktion (10 ECTS),


• Sociale aspekter (12.5 ECTS) og


• Forretningsforståelse (10 ECTS)

1.semester 

Study Introduction for Artificial Intelligence and Computer Science (5 ECTS)  
Kursets formål er, at den studerende oplever en faglig identitetsskabende og fastholdende introduktion til sit   studium. Kurset udvikler og styrker den studerendes studiekompetencer gennem indføring i studiets metoder og aktiv deltagelse i faglige læringsaktiviteter.

Discrete Mathematics (10 ECTS)  
Kursets formål er at give den studerende evnen til at formalisere udsagn korrekt og logisk, udtrykke sig kort og præcist, samt bevise påstande ved hjælp af metoder som direkte bevis, kontrapositionsbevis, modstridsbevis og induktionsbevis. Derudover skal den studerende kunne anvende faglige begreber, resultater og teknikker på både kendte og nye problemstillinger samt argumentere fyldestgørende for sine løsninger.

Introduction to Computer Science * (7,5 ECTS)  
Kursets formål er at give den studerende evnen til at konvertere tal mellem decimal og binær/floating point, designe logiske kredsløb, programmere i maskinsprog, udføre datamodellering og forespørgsler i relationelle databaser, designe og implementere simple algoritmer og analysere deres egenskaber, herunder korrekthed og køretid. Derudover skal den studerende kunne beskrive RSA-kryptering og lave relaterede beregninger, anvende principper for kunstig intelligens, løse problemer med endelige automater; kontekstfri grammatikker og regulære udtryk, samt modellere kombinatoriske problemer med SAT-solvers.

Introduction to Programming * (7,5 ECTS) 
For at opnå kursets formål skal den studerende kunne designe modeller for konkrete problemer, udarbejde en programstruktur baseret på modellen, implementere det planlagte program i et valgt programmeringssprog, planlægge og gennemføre afprøvning af programmet samt designe og implementere rekursive løsninger.

2.semester 

Object Oriented Programming * (7,5 ECTS) 
Kursets læringsmål er, at den studerende opnår selvstændighed i analyse, design og programmering af komplekse systemer ved hjælp af en objektorienteret tilgang. Efter kurset forventes den studerende at kunne designe objektorienterede modeller, udarbejde et klassehierarki og dermed beskrive og dokumentere det ved hjælp af standardformater som UML og implementere det i et konkret programmeringssprog samt planlægge og gennemføre systematiske tests af klassehierarkiet og objektorienteret program (enhed, komponent, integrationstest).

Database Systems * (7,5 ECTS)
For at opnå kursets formål skal den studerende demonstrere evnen til at designe en konceptuel model for en database ud fra en problembeskrivelse, transformere den til en relationel model, skrive SQL-forespørgsler, optimere databasen ved hjælp af SQL-ækvivalenser og normalformer, tilgå en database fra et applikationsprogram og udnytte forståelsen af databasesystemer til at optimere deres anvendelse. Derudover skal den studerende kunne integrere databasesystemer i realistiske projekter, beskrive arbejdet klart og struktureret, træffe faglige beslutninger og formidle problemstillinger og resultater til både fagfæller og ikke-specialister.

Introduction to Artificial Intelligence * (7,5 ECTS)
Ved kursets afslutning forventes den studerende at kunne gengive grundlæggende logiske principper for problemløsning, ræsonnering og beslutningsprocesser, beskrive de principielle algoritmer for søgning, ræsonnering og beslutning, vurdere anvendeligheden af basalsøgning, ræsonnering og beslutningsteknikker i relevante problemer, samt udtænke og implementere intelligente systemer til at løse konkrete beregningsproblemer.

Algorithms amd Data Structures * (7,5 ECTS)
Læringsmålet for kurset er, at den studerende demonstrerer evnen til at anvende algoritmerne på konkrete problemer, argumentere præcist for deres korrekthed, bestemme deres asymptotiske køretid, tilpasse kendte algoritmer og datastrukturer til både specialtilfælde og nye problemer samt designe nye algoritmer til at løse problemer, herunder give en præcis beskrivelse af algoritmen, f.eks. ved hjælp af pseudokode.

3.semester

Ethics and Privacy (5 ECTS) 
Kursets læringsmål er, at den studerende opnår færdigheder og viden inden for it-sikkerhed, privathed og it-etik. Den studerende skal være i stand til at analysere problemstillinger relateret til it-sikkerhed, privathed og it-etik ud fra relevante etiske og juridiske perspektiver. Derudover forventes den studerende at opnå kendskab til Privacy by Design, grundlæggende retsregler for modeller inden for it-sikkerhed samt centrale etiske teorier af relevans for området.

Calculus (5 ECTS)
Kurset har til formål at introducere den studerende til de centrale værktøjer fra matematisk analyse, som benyttes i uddannelsen i AI og som vil blive anvendt i en faglig kontekst i senere kurser i studiet. Disse værktøjer vil give den studerende de nødvendige matematiske færdigheder til at ræsonnere logisk og stringent, forstå hvordan maskinlæring og optimering kan beskrives ved hjælp af matematik samt konstruere matematiske modeller, der beskriver træningsprocessen i AI.

Linear algebra with applications (7,5 ECTS)
Læringsmålet for kurset er, at den studerende demonstrerer evnen til at gengive definitioner og resultater fra pensum, anvende disse på eksempler, formulere og præsentere matematiske definitioner og udregninger stringente, udvikle programmer baseret på kursets metoder, lave modeller ved hjælp af lineær algebra til løsning af konkrete problemer, implementere modellerne i et videnskabeligt programmeringsmiljø, finde og bruge relevante elementer fra programbiblioteket samt planlægge og udføre beregningsmæssige tests.

Introduction to Machine Learning * (7,5 ECTS)
Formålet med kurset er, at den studerende opnår evnen til at beskrive de maskinlæringsproblemstillinger, algoritmer, metoder og præstationsevalueringsprocedurer, der præsenteres i et præcist matematisk sprog. Derudover skal den studerende kunne forklare de enkelte trin i de matematiske afledninger, som bliver gennemgået på kurset, og anvende samt tilpasse maskinlæringsmetoder og algoritmer til datavidenskabelige problemer efter behov. Den studerende skal også kunne beskrive fordele og ulemper ved de forskellige metoder, algoritmer og præstationsevalueringsprocedurer i forhold til løsning af et givet datavidenskabeligt problem. Endelig forventes det, at den studerende er i stand til at udvikle computerprogrammer til eksperimentel evaluering af de præsenterede maskinlæringsmetoder

Functional Programming (7,5 ECTS)
Formålet med kurset er, at den studerende opnår evnen til at løse ikke-trivielle programmeringsopgaver i et funktionelt sprog, herunder at skrive klar og korrekt kode samt anvende sprogets standardbibliotek. Derudover skal den studerende kunne udregne den mest generelle type af et funktionelt udtryk, vurdere tid- og pladsforbruget af funktionelle programmer samt bevise egenskaber ved simple funktionelle programmer.

4.semester

Knowledge Representation * (7.5 ECTS)
For at opnå kursets formål er det læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at forstå de teoretiske begreber soundness, completeness og decidability. Den studerende skal kunne vælge de logiske rammer, der er bedst egnet til specifikke anvendelser inden for kunstig intelligens. Derudover skal den studerende kunne anvende eksisterende værktøjer til ræsonnement inden for en given logik. Endelig skal den studerende forstå de teoretiske begrænsninger ved forskellige logikker og deres betydning for anvendelser i kunstig intelligens.

Optimisation * (7.5 ECTS)
Kurset har til formål at give de studerende et fundament i optimeringsteori og praktiske færdigheder til at løse den virkelige verden AI problemer. Ved at dække forskellige optimeringsteknikker og deres applikationer inden for maskinlæring, beslutningstagning, ressource tildeling og andre AI-domæner, søger kurset at forbedre problemløsningsevner, fremme kritisk tænkning og forberede studerende til avancerede studier og karriere i AI-relaterede roller.

Advanced Machine Learning * (7.5 ECTS)
For at opnå kursets formål er det læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at beskrive designet og funktionsprincipperne for de præsenterede algoritmer i et matematisk præcist sprog. Den studerende skal kunne analysere de forskellige typer avancerede maskinlæringsteknikker, argumentere for deres ideelle anvendelsesområde og træffe et oplyst valg af metode til en konkret problemstilling. Derudover skal den studerende reflektere over de forskellige tilgange til maskinlæring, deres fordele og ulemper, og kommentere på deres mest hensigtsmæssige anvendelse til specifikke problemer. Den studerende skal kunne tilpasse avancerede maskinlæringsalgoritmer til opgaver inden for et bestemt domæne. Endelig forventes det, at den studerende kan anvende biblioteker til at implementere, træne og anvende alle præsenterede metoder i praksis.

Artificial Intelligence and Society * (7.5 ECTS)
Kurset giver studerende et teoretisk og metodologisk grundlag, baseret på samfundsvidenskaberne, der ruste dem til at vurdere både muligheder og risici forbundet med brugen af AI. Studerende kan anvende denne viden i udviklingen af kunstigt intelligente systemer.

5.semester

Computer Vision * (5 ECTS)
For at opnå kursets formål er det læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at forklare og anvende de teoretiske principper bag computersyn. Den studerende skal kunne anvende metoder og teknikker fra deep learning til at træne neurale netværk, der kan analysere og fortolke billeder. Derudover forventes det, at den studerende kan implementere og bygge videre på de kendte algoritmer i nye situationer for at opnå optimale resultater. Endelig skal den studerende forstå begrænsningerne ved de forskellige metoder og vælge komplementerende teknikker fra andre områder i kunstig intelligens til løsning af konkrete problemstillinger.

Natural Language Processing * (5 ECTS)
For at opnå kursets formål er det læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at forklare og anvende de teoretiske principper bag natursprogprocessering. Den studerende skal kunne skelne mellem teknikker baseret på neurale netværk og symbolske teknikker samt kende forskelle, fordele, ulemper og deres anvendelighed i forskellige kontekster. Derudover skal den studerende kunne bruge kendte algoritmer til at udvikle computerprogrammer, der kan interpretere og generere tekst, samt træne neurale netværk til at løse sprogproblemer inden for konkrete emner. Endelig skal den studerende forstå begrænsningerne ved de forskellige metoder og vælge komplementerende teknikker fra andre områder i kunstig intelligens til løsning af konkrete problemstillinger.

Cybersecurity and Innovation (10 ECTS)
For at opnå kursets formål er det læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at redegøre for begreberne bag datafortrolighed, dataintegritet og datatilgængelighed. Den studerende skal også kunne forklare begreberne bag kryptering og autentificering samt digitale signaturer og certifikater. Desuden forventes det, at den studerende kan redegøre for begreberne bag privatliv og anonymitet, AI for cybersikkerhed og cybersikkerhed af AI, samt deanonymiseringsangreb og angreb på neurale netværk. Endelig skal den studerende overveje etiske og sikkerhedsmæssige spørgsmål om kunstig intelligens og kunne udføre en proces, der indeholder innovativ informationsprocessering. Dette sker gennem et projekt, hvor eksisterende data ekstraheres, transformeres og kombineres med henblik på værdiskabelse baseret på en forretningsmodel.

Valgfag (10 ECTS)
Den studerende kan vælge fra et udbud af relevante valgfrie kurser, og herunder lave et projekt i samarbejde med en virksomhed.

6.semester

Complexity and Computability * (10 ECTS)
For at opnå kursets formål er læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at vurdere kompleksiteten af (afgørelses)problemer og beregningsstyrken af forskellige modeller for beregning. Den studerende skal kunne konstruere stakautomater og kontekstfrie grammatiker til simple sprog samt vise, at et givet sprog, der ligner dem studeret i kurset, ikke kan genkendes af en endelig automat, stakautomat eller Turingmaskine. Derudover forventes den studerende at kunne bevise nedre grænser for kompleksiteten af algoritmer til et givet problem, designe nye approksimationsalgoritmer og bevise, at et givet afgørelsesproblem er NP-komplet eller uafgørligt. Endelig skal den studerende kunne definere fixed parameterized kompleksitet og forklare et eksempel samt give præcise definitioner og beviser for ovenstående.

Bachelor's Project in Artificial Intelligence * (10 ECTS)
Bachelorprojektet repræsenterer afslutningen på bacheloruddannelsen i kunstig intelligens. Projektet skal således demonstrere, at den studerende har erhvervet den faglige viden og de teoretiske og metodiske kvalifikationer, der gør den studerende i stand til selvstændigt at identificere, formulere, løse og diskutere problemstillinger indenfor et afgrænset emne inden for kunstig intelligens.

Valgfag (10 ECTS)
Den studerende kan vælge fra et udbud af relevante valgfrie kurser, og herunder lave et projekt i samarbejde med en virksomhed.

Kompetenceprofil for bacheloruddannelsen i Kunstig intelligens
Med en bacheloruddannelse i Kunstig intelligens tilegner den studerende sig færdigheder til at designe, implementere, vedligeholde og bruge effektive intelligente systemer (både symbolsk og datadrevet) i varierende kontekster med forskellige rammevilkår, og forklare hvordan intelligente systemer fungerer, herunder klæde beslutningstagere på til at prioritere områder, hvor intelligente systemer kan anvendes.

Dimittenden har kendskab til og forstår forskellige opfattelser af definitioner af og mål og formål med kunstig intelligens; har viden og erfaring med forskellige programmeringssprog, algoritmer og datastrukturer; kender principperne og værktøjerne til maskinlæring; er bekendt med matematiske og logiske modelleringsformalismer, ræsonnement og optimering; har indsigt i de etiske, juridiske og samfundsmæssige overvejelser, der er nødvendige ved implementering af AI-løsninger; har indgående kendskab til hyppigt anvendte metoder inden for AI, og til løsningsmuligheder i forskellige sammenhænge; er i stand til at udvikle nye løsninger inden for forskellige anvendelsesområder ved at abstrahere og overføre kendte teknikker til andre sammenhænge.

Takst tre i lighed med øvrige naturvidenskabelige IT-uddannelser i Danmark.

Som beskrevet i covernotatet er der helt generelt et stort behov for IT-kompetencer i Danmark. Dette både på nationalt plan og i særdeleshed regionalt udenfor de større byer, hvor det grundet den meget lave mobilitet er svært at tiltrække den eftertragtede IT-arbejdskraft. På landsplan viser IT-Branchens seneste IT-barometer at 32% af virksomhederne helt har opgivet rekrutteringen, da der slet ikke var ansøgere til stillingerne. En udfordring der i høj grad også er til stede i Trekantområdet grundet fraværet af lokale hårde IT-uddannelser.
Efterspørgslen efter IT-specialister, der kan udvikle og anvende AI-modeller, er steget, men der er ikke kun behov for softwareudviklere. Der er også brug for medarbejdere med tekniske færdigheder i AI samt evner inden for kritisk tænkning, problemløsning, kommunikation og samarbejde – kompetencer som AI stadig ikke behersker (ITB,2023)
SDUs behovsundersøgelse underbygger dette (bilag). Ift. Kunstig intelligens viser undersøgelsen bl.a. at

• Der er et aktuelt behov for IT-uddannelser i Trekantområdet og uddannelserne i Kunstig intelligens er især efterspurgte pga. tværfagligheden inden for AI-teknologi, etik, jura, AI-anvendelse, forretning, samfund og med fokus på mennesket.


• Der er et akut behov for specialister med tværorienterede kompetencer, som har viden og evnen til at integrere og udnytte potentialet i kunstig intelligens


• Der er mangel på IT-specialister med avanceret teknisk viden. Dette ses bl.a. i de vedlagte støtteerklæringer, hvor flere virksomheder angiver, at det er svært at rekruttere attraktive kandidater i Trekantområdet. 

Dertil søges uddannelsen som engelsk udbud for at kunne give dimittenderne de internationale kompetencer, som det lokale erhvervsliv efterspørger.

Se covernotat og behovsundersøgelsen for yderligere redegørelse om behovet.

SDU forventer at uddanne 60 dimittender om året. Der forventes en stor efterspørgsel efter dimittenderne, da uddannelserne i Kunstig intelligens er udviklet i samarbejde med erhvervslivet, og dermed imødekommer det specifikke kompetencebehov for erhvervslivet i Trekantområdet, hvilket også bekræftes i de vedlagte støtteerklæringer (Bilag).
På dialogmøderne gav flere af aftagerne udtryk for, at de gerne vil samarbejde med SDU samt tilbyde studiejobs til de studerende. Derudover vil flere af virksomhederne gerne inviteres ind i undervisningen for at skabe synlighed på virksomheden og for at sikre efterfølgende fastholdelse i området og erhvervslivet. Det store engagement fra virksomhederne tydeliggør blot yderligere den store efterspørgsel på kandidaterne.
Flere af aftagerne udtrykker et akut behov for kandidater inden for kunstig intelligens.  

Behovet blev i første omgang klarlagt af UFM via en kortlægning af behovet for fremtidige udbud af STEM- og IT-uddannelser i Trekantområdet. 
Efterfølgende har SDU konkretiseret behovet med Vejle kommune til fire uddannelsesretninger indenfor IT – herunder en uddannelse indenfor Kunstig intelligens. Behovet for disse uddannelsesretninger blev herfra undersøgt via en samlet proces, så nødvendige sammenhænge og forskelle kunne identificeres fra start. 
I august ’24 blev oplægget efterprøvet og konkretiseret af en række nøgleaktører fra området, hvilket mundede ud i et stort dialogmøde med alle relevante aftagere i nærområdet. Mødet blev afholdt i oktober måned, hvor fokus var på at identificere det egentlige kompetencebehov. 
I november ’24 bliver der afholdt endnu et stormøde for alle aftagere og interessenter. Fokus for dette møde var de egentlige uddannelsesforslag og tilpasningen heraf, samt det fremtidige samarbejde omkring SDU Vejle og læringsmiljøet. 
Efter en tilpasning af uddannelsesforslagene fik alle involverede aftagere afslutningsvis mulighed for at sende skriftlige kommentarer til det udarbejdede uddannelsesforslag. 
En samlet oversigt over inddragede aftagere er i bilaget. 

Udviklingen af uddannelsen og aftagernes udtrykte behov er uddybet i behovsundersøgelsen, herunder også de efterspurgte generelle kompetencer, der skal være tværgående for den samlede uddannelsespakke til SDU Vejle.
For uddannelsen i kunstig intelligens imødekommer uddannelsen således aftagernes udtrykte behov:

• SDUs unikke profil med et tværgående fokus på samfund, etik og forretningsforståelse


• Det samfundsmæssige perspektiv der fokuserer på data og etik i forhold til anvendelse af kunstig intelligens


• Det faglige indhold imødekommer det kompetencebehovet, særligt det unikke fokus på etik, samfund og forretning, der kobles sammen med en solid teknisk forståelse af kunstig intelligens


• Forandringsagenten er særligt efterspurgt inden for området af kunstig intelligens

SDUs ansøgte bacheloruddannelse i Kunstig intelligens er den eneste i Danmark, der udbydes på engelsk og med den største vægtning af fagligt indhold inden for kunstig intelligens i forhold til beslægtede uddannelser.
Regionalt findes SDUs bacheloruddannelse på i Kunstig intelligens på dansk i Odense. De to uddannelser vil dog udvikles i forskellige retninger, da den ansøgte uddannelse som en del af SDU Vejle formes af det tætte samarbejde med Trekantområdet og det omgivende tværfaglige læringsmiljø, der er unikt for SDU Vejle.
Derudover findes uddannelsen Kunstig Intelligens og data (DTU) som kun har lidt fokus på symbolsk AI, og vægtningen af fagelementer inden for kunstig intelligens er væsentligt mindre.
Uddannelsen i Kunstig intelligens er udviklet målrettet til og med de lokale aftagere i Trekantområdet, som ligeledes forventes at indgå i et samarbejde om læringsmiljøet omkring SDU Vejle. Bacheloruddannelsen i Kunstig intelligens uddanner som udgangspunkt til optag på kandidatuddannelsen i Kunstig intelligens, men skulle dimittender alligevel søge job efter endt bachelor, så forventer SDU, at dimittenderne som udgangspunkt vil finde beskæftigelse i selv samme geografiske område. 

Sammenhængen mellem den samlede uddannelsespakke til SDU Vejle er angivet i covernotatet (bilag).

Som beskrevet i covernotatet betyder det store behov for IT- og STEM kompetencer kombineret med de faldende ungdomsårgange, at rekrutteringsgrundlaget ikke udelukkende kan udgøres af danske studerende
Et rent dansk optag vil således være udfordrende, samt ikke mindst kunne få konsekvenser for øvrige relaterede uddannelser i nærområdet.
Skal rekrutteringen af studerende til uddannelsen både kunne sikre nok dimittender til lokalmiljøet og ikke mindst til at den nye uddannelse og campus som helhed rent økonomisk kan hænge sammen, samtidigt med at det ikke skal påvirke relaterede eksisterende udbud, er uddannelsen og SDU Vejle som helhed derved afhængig af, at kunne tilbyde de ansøgte uddannelser på Engelsk.
Rekrutteringsgrundlaget er danske og internationale studerende med interesse inden for kunstig intelligens og nye teknologier og som finder det samfundsmæssige aspekt og forretningsforståelsen interessant.
Uddannelsen forventes at have en begrænset negativ konsekvens for beslægtede uddannelser.

Bacheloruddannelsen i Kunstig intelligens giver mulighed for at fortsætte på en kandidatuddannelse i Kunstig intelligens eller Datalogi. Kandidatuddannelserne i Datalogi og Kunstig Intelligens forventes fra 2028, udover at blive udbudt som en kandidat på 120 ECTS, også at blive udbudt som kandidat på 75 ECTS og erhvervskandidat.

Vi forventer et optag på 30 studerende det første år, 45 det andet år og 60 studerende om året derefter.

ikke relevant

Høringssvar vedr. prækvalifikation af nye uddannelser til SDU’s nye campus i Vejle.
Den 17.december 2024 har SDU udsendt høringsmateriale vedr. prækvalifikation af nye bachelor- og kandidatuddannelser til SDU's kommende campus i Vejle. Høringsbrevet er udsendt til hhv. Aarhus Universitet (AU), Aalborg Universitet (AAU), VIA University College og UCL University College, der er udbydere af beslægtede eller delvist beslægtede uddannelser.
AU og AUU har ikke indsendt høringssvar til det ansøgte uddannelsesbud til SDU Vejle.
VIA og UCL har indsendt høringssvar (Se bilag). Da VIAs høringssvar konkret omhandler softwareingeniøruddannelsen henvises til ansøgningen i Software Engineering.
UCLs høringssvar omhandler muligheden for meritmodeller til datamatikere og er dermed kun relevant for de ansøgte bacheloruddannelser i datalogi og kunstig Intelligens.
På baggrund af høringen konkluderer SDU således, at de hørte institutioner ikke har bekymringer vedr. de ansøgte kandidatuddannelser i datalogi og kunstig intelligens.

For bacheloruddannelserne i Kunstig intelligens:
Som det er angivet i UCLs høringssvar ser UCL positivt på, at SDU ønsker at styrke STEM-uddannelserne i Trekantområdet samt at styrke uddannelsesmiljøet i Vejle med universitetsuddannelser.
UCL udtrykker bekymring for, at de nye uddannelser kan have en negativ indvirkning på søgningen til UCLs datamatikeruddannelse i Vejle, trods der er tale om en akademisk bacheloruddannelse, er der sammenfald i fagindhold mellem flere af de ønskede uddannelsesudbud og det eksisterende udbud af datamatikeruddannelsen.
For at imødegå denne bekymring finder UCL det væsentligt, at der etableres meritmodeller, som gør det muligt for datamatikere at blive meriteret ind ift. relevante bacheloruddannelser hos SDU.  
Dette ønske vil SDU imødekomme og for bacheloruddannelserne i datalogi og kunstig intelligens vil SDU gå i dialog med UCL for at udarbejde særlige meritmodeller, der er attraktive for datamatikere. På SDU Odense findes allerede et konkret tilbud til datamatikere på bacheloruddannelsen i datalogi, og der udarbejdes et lignende tilbud med henblik på optagelse på bacheloruddannelsen i kunstig intelligens. 
SDU vil dermed være med til at sikre, at UCLs datamatikerstuderende har mulighed for at bygge videre på deres uddannelse og kompetencer i et sammenhængende uddannelsesforløb.