Skip to main content

Tölvunarfræði

Tölvunarfræði

Verkfræði- og náttúruvísindasvið

Tölvunarfræði

MS gráða – 120 einingar

Í meistaranámi í tölvunarfræði fræðast nemendur meðal annars um áhrif tölvutækninnar á samfélagið og fá einnig reynslu af nýtingu hennar innan ýmissa sviða. Nemendur læra um möguleika tölva til að leysa verkefni og takmarkanir á leysanleika verkefna.

Tölvur og gagnavinnsla tengjast nánast öllum þáttum nútímaþjóðfélags og því fást tölvunarfræðingar við verkefni á  mjög fjölbreyttum sviðum.

Skipulag náms

X

Lokaverkefni (TÖL431L)

X

Viðhald hugbúnaðar (HBV103M)

Kennt að jafnaði annað hvert ár (í haust þegar ártalið er oddatölu en mun breyta frá og með 2024)

The first part of the course is based on flipped-classroom style weekly reading, videos and assignments on:

  • Evolution of Software and Lehman’s laws,
  • Maintenance processes,
  • Metrics useful for maintenance,
  • Software analysis,
  • Re-engineering,
  • Reverse engineering,
  • Code Smells & Refactoring,
  • Basics of (Regression-)Testing,
  • Design principles to support change & Design Patterns,
  • Tools for software maintenance (including advanced features of an IDE).

In the second part of this course, these techniques will be applied in order to maintain a real legacy software written in Java.

Note: while this is an "M" course, it is rather on MSc. level. BSc. students who take this course need to be advanced in their BSc. studies and you need solid Java programming experience: we will maintain a complex software and being able to understand how such a grown software works and to fix bugs is even more difficult to write such a software from scratch. Hence, you should have passed HBV501G Software Project 1, preferably even HBV601G Software Project 2. (It is impossible to maintain a software if you would not even be able to develop it.) Also, BSc. students should not take this course, if they know that they are going to continue with MSc. studies, because they might then experience a lack of suitable courses in their MSc. studies.

X

Gæðastjórnun (IÐN101M)

Markmið: Nemendur fái skilning á uppruna og þróun gæðastjórnunar og hvernig fyrirtæki og stofnanir geta byggt upp stjórnkerfi á grundvelli alþjóðlegs gæðastjórnunarstaðals. Í námskeiðinu er meðal annars fjallað um gæðahugtakið, innri og ytri viðskiptavini, gæðabrag, umbótaferli, liðsvinnu, gæðakostnað og gæðahringhrás og samhengi gæðastjórnunar og hönnunar og notkun tölfræði í gæðastjórnun. Sérstök áhersla er lögð á umfjöllun um ISO9001 gæðastaðalinn og nemendur fást við hann í hópvinnu með því að skoða kröfur hans í samhengi við starfandi fyrirtæki.

X

Tímaraðagreining (IÐN113F)

Markmið: Að veita bæði hagnýta og fræðilega þekkingu í gerð líkana, mati á stikum og spám í kvikum kerfum. Námsefni: ARMAX og önnur hliðstæð ferli og helstu eiginleikar þeirra. Meðhöndlun á óstöðnuðum ferlum. Sjálffylgni- og samfylgniföll. Mismunandi aðferðir við rófgreiningar. Mat á stikum, þar á meðal aðferð minnstu kvaðrata og sennileikaaðferðin. Tölulegar aðferðir við lágmörkun markfalla. Fjallað er um ýmis vandamál sem geta komið upp við líkangerð, svo sem ef mælingar vantar eða þær eru óeðlilegar. Inngangur að ólínulegum tímaraðalíkönum. Stakræn kerfi á ástandsformi. Lögð er áhersla á að leysa hagnýt verkefni.

X

Greining á frammistöðu tölvukerfa (REI503M)

Kennt að jafnaði annað hvert ár.

Námskeiðið fjallar um gerð líkana af tölvu- og samskiptakerfum auk mælinga á frammistöðu. Stór dreifð tölvukerfi afgreiða þjónustubeiðnir (t.d. vefsíðufyrirspurnir) samhliða til að lágmarka svartíma og hámarka ánægju notenda. Aðrir mælikvarðar á frammistöðu eru afköst (afgreiddar beiðnir á tímaeiningu) og uppfylling samkomulags um þjónustustig. Meðal námsefnis eru stærðfræðilegar aðferðir til að meta og skilja slík kerfi, bæði veikleika þeirra og styrkleika, til dæmis varðandi hönnun, verkröðunaraðferðir og rekstrarstefnur. Umfjöllunin byggir á aðferðum aðgerðagreiningar, sér í lagi biðraðafræði og Markov-ferlum (fyrirfram þekking á þessum aðferðum er ekki krafa).

Eindregið er mælt með mætingu í tíma.

X

Gervigreind (REI505M)

Fjallað er um hugtök, aðferðir og reiknirit á sviði gervigreindar, með áherslu á studdan og óstuddan lærdóm. Forvinnsla og myndræn framsetning gagna. Mat á gæðum líkana og val á líkönum. Línuleg aðhvarfsgreining, næstu nágrannar, stoðvigravélar, tauganet, ákvarðanatré og safnaðferðir. Djúpur lærdómur. Þyrpingagreining og k-means aðferðin. Nemendur útfæra einföld reiknirit í Python og læra á sérhæfða forritspakka. Námskeiðinu lýkur með hagnýtu verkefni.

X

Gervigreind fyrir jarðarkönnun keyrt á ofurtölvum (REI506M)

Í þessu námskeiði er farið yfir grundvallaratriði fjarkönnunar með gervitunglum, aðferðir á sviði tölvusjónar sem byggja á djúpum tauganetum og hagnýtingu slíkra aðferða með ofurtölvum.

Námskeiðinu er skipt í fjóra hluta sem endurspegla þau fræðilegu hugtök sem farið er yfir í námskeiðinu og í hverjum hluta vinna nemendur verkefni sem tengist viðfangsefninu hverju sinni. Verkefnin tengjast öll fjarkönnun og myndaflokkun og nemendur vinna að verkefninu í gegnum misserið.

X

Hagnýtt línuleg tölfræðilíkön (STÆ312M)

Í námskeiðinu er fjallað um einfalda og fjölvíða aðhvarfsgreiningu ásamt fervikagreiningu (ANOVA) og samvikagreiningu (ANCOVA). Að auki er farið í tvíkosta aðhvarfsgreiningu (binomial regression) og rætt um hugtök því tengt, svo sem gagnlíkindi (odds) og gagnlíkindahlutfall (odds ratio).
Námskeiðið er framhald af dæmigerðu grunnnámskeiði í tölfræði sem kennd eru á hinum ýmsu sviðum skólans. Farið verður í aðferðir til að meta stika í línulegum líkönum, hvernig smíða má öryggisbil og kanna tilgátur fyrir stikana, hverjar forsendur líkananna eru og hvað hægt sé að gera sé þeim ekki fullnægt. Verkefni eru unnin í tölfræðihugbúnaðinum R.

X

Frá hugmynd að veruleika (TÖL109F)

Námskeiðið hefur verið í þróun í rúman áratug undir nafninu „Tölvukerfi og markaðsmál“. 

Námskeiðið byggist á fyrirlestrum kennara og einstaklings- og hópverkefnum sem hjálpa nemendum að hugsa út fyrir kassann. Kennari mun segja frá reynslu sinni af því að gera hugmynd að veruleika og mun hann ekki síður tala um þau mistök sem hafa verið gerð en það sem hefur heppnast.

Lokaverkefni námskeiðsins er viðskiptaáætlun sem varin er munnlega fyrir prófdómara. Viðskiptaáætlunin fjallar um hugmynd nemenda og hvernig hann vill hrinda henni í framkvæmd.

X

Dreifð kerfi (TÖL503M)

Kennt að jafnaði annað hvert ár.

This course covers concepts of distributed systems and their application. Besides foundations on characteristics and models of distributed systems, networking and security, this includes network-based low-level interprocess communication, high-level remote procedure calls, the distributed object model and remote method invocation, services relevant in distributed systems (such as name services or distributed file systems), selected topics of distributed algorithms and their implementation (such as coordination, agreement,  time, replication). Furthermore, special types of distributed systems may be covered (such as peer-to-peer systems, Cloud and Grid computing).  Current technologies (such as Java RMI, Web Services, CORBA middleware) are used as case study and as platform for developing distributed applications using high-level programming languages (such as Java).

Note: while this is an "M" course, it is rather on MSc. level. BSc. students who take this course need to be advanced in their BSc. studies. (E.g. we will implement middleware in Java, so you should have programming experience well beyond "TÖL101G Computer Science 1". As a middleware adds functionality on top of an Operating System, you should have also passed TÖL401G Operating Systems.)

X

Inngangur að djúpum tauganetum (TÖL506M)

Í þessu námskeiði förum við yfir djúp tauganet og helstu aðferðir tengdar þeim. Kynnt verða net og aðferðir fyrir mynd, hljóð og textagreiningu. Lögð verður áhersla á hagnýtingu lausna og munu nemendur t.a.m. kynna verkefni eða grein á þessu sviði.

X

Hönnun tölva (TÖV501M)

Kynning á uppbyggingu nútímatölva. Farið er í afkastamælingar tölva, hönnun skipanamengja, framkvæmd skipana og nýlegar aðferðir til að framkvæma skipanir samhliða. Hönnun skyndiminnis, aðalminnis, sýndarminnis og ytra minnis. Uppbygging fjölgjörva tölvukerfa.

Þetta er kröfuharður áfangi er varðar hönnun og útfærslu tölvubúnaðar sem notar örgjörva. Fjallað er um flókna högun og hönnun nútíma tölvukerfa. Fjölgjörvahönnun, samsíða þræðir og samsíða skipanir eru rannsakaðar. Nemendur þurfa að vinna hópverkefni sem stuðla að reynslu við teymavinnu og stjórnun, skjölun og framsetningu hugmynda á helstu þáttum verkfræðilegrar þróunarvinnu. Lokaverkefni námskeiðsins felur í sér hönnun á vélbúnaði og hugbúnaði í "rapid-prototyping" umhverfi sem byggir á Xilinx Virtex Pro2 FPGA borðum og C/C++ forritun. 

Markmið:

Aðalmarkmið námskeiðsins er að kynna flókna hönnun nútíma tölvukerfa og miðla þekkingu og reynslu af hönnun og útfærslu hugbúnaðar/vélbúnaðar verkefnum þar sem "rapid prototyping environment" er notað.

X

Nýsköpunar- og frumkvöðlafræði (VIÐ186F)

Markmiðið með námskeiðinu er að veita nemendum yfirsýn um fræðasviðið nýsköpunar- og frumkvöðlafræði og undirbúa þá undir frekara nám, bæði fræðilegt og hagnýtt.

Farið verður í helstu kenningar og álitamál innan sviðsins, nýlegar fræðigreinar rýndar og kynnt verkfæri sem nota má til að greina helstu strauma og stefnur nýsköpunar í atvinnulífinu.

X

Reiknigreind (IÐN102M)

Við hönnun á greind kerfa er þörf fyrir sjálfvirk kerfi sem læra að taka góðar ákvarðanir. Í námskeiðinu er kynnt fyrir nemendum reiknirit sem endurbætast sjálfvirkt með reynslu. Þessi reiknirit þurfa enga leiðsögn aðra en umbun fyrir teknum ákvörðunum. Hugmyndafræði er kölluð styrkingalærdómur (e. reinforcement learning) og er snertiflötur ólíkra fræða; aðgerðgreiningu, gervigreind og stýritækni. Að námskeiði loknu eiga nemendur að hafa færni í að setja upp, greina og leysa stærðfræðileg líkön sem standa fyrir ákvörðunarverkefnum. Tekin eru fyrir Markov-ákvörðunarferli, kvik-bestun, Monte-Carlo aðferðir, ákvörðunarstefnur, áætlanagerð og trjáleit, ásamt djúpum tauganetum. Nemendur kynnast einnig forritunarmálinu Python.

X

Skýjaforritun og stórgögn (REI504M)

Yfirlit yfir forritun ofurtölva og stórgögn, umhverfi ofurtölva, tölvunet og gagnalausnir og samhliða forritun. Innviðir fyrir geymslu gagna og þjónustur fyrir stórgögn, greining fyrir stórgögn, ”map-reduce” aðferðarfræðin, formuð og hálfformuð gögn. Hagnýt verkefni: (A) Nemendur nota Amazon Web Services (AWS) skýið eða sambærilega lausn til að setja upp fjöltölvuvefþjónustu og samsvarandi kerfi fyrir prófun á henni. (B) Nemendur leysa verkefni á stórgögnum með ”map-reduce” aðferðafræði á AWS skýinu.

X

Inngangur að máltækni (TÖL025M)

If requested, the course may be taught in English.

Í námskeiðinu verður farið yfir helstu atriði í máltækni með áherslu á greiningu og vinnslu ritaðs máls. Farið verður yfir helstu kjarnaverkefni í máltækni og nytsemi þeirra. Helstu tól og málföng verða kynnt, auk þess sem farið verður sérstaklega yfir stöðu íslenskrar máltækni.

Áhersla verður lögð á aðferðir sem nýta greypingar, djúp tauganet og mállíkön við lausn hagnýtra verkefna auk þess sem farið verður yfir hvernig gervigreindaraðferðir hafa nær alfarið tekið yfir við vinnslu mannlegs máls. 

Í námskeiðinu verða 10 vikuverkefni sem gilda 60% af lokaeinkunn námskeiðsins auk stærra lokaverkefnis sem gildir 40%. Markmið verkefnanna er að nemendur kynni sér tiltekin atriði innan máltækninnar og segi frá helstu niðurstöðum sínum í umræðutímum.

X

Inngangur að gagnaöryggi (TÖL029M)

This course provides the foundation for understanding the key issues associated with protecting information assets, determining the levels of protection and response to security incidents, and designing a consistent, reasonable information security system, with appropriate intrusion detection and reporting features.  The purpose of the course is to provide the student with an overview of the field of information security and assurance. Students will be exposed to the spectrum of security activities, methods, methodologies, and procedures.  Coverage will include inspection and protection of information assets, detection of and reaction to threats to information assets, and examination of pre- and post-incident procedures, technical and managerial responses and an overview of the information security planning and staffing functions.  Topics include risk assessment, authentication, securing web, application security, privacy and data protection, introduction to cryptography, security architecture, firewalls and other devices and network topologies.

X

Forritun snjalltækja (TÖL103M)

Námskeiðið býður upp á verklegan inngang að hönnun og forritun hugbúnaðar í örtölvum í samhengi IoT snjalltækja.

Svona tækieiga oft marga inn- og úttakspinnar, eitthvað af skyndiminni og geymsluminni, og þráðlausan samskiptabúnað (WiFi, Bluetooth, o.s.frv.).

Þessir eiginleikar gera tækin tilvalin fyrir ýmiss verkefni sem tengjast gagnasöfnun, úrvinnslu gagna og þráðlausum samskiptum.

Í þessum áfanga verða lögð fyrir verkefni aðra hverja viku sem tengjast meðal annars samskiptum yfir raðbundin (serial) tengi, gagnasöfnun og úrvinnsla, hönnun forrita fyrir rauntíma-stýrikerfi (RTOS), þráðlaus samskipti og TCP/IP samskipti sem miðlari/biðlari.

Áfanganum lýkur síðan með lokaverkefni sem er byggt á þessum þáttum.

X

Samskipti manns og tölvu (TÖL502M)

Kennt að jafnaði annað hvert ár.

Markmið námskeiðsins er að leyfa nemendum að kafa dýpra í einstaka afmarkaða þætti í samskiptum manns og tölvu heldur en gert er námskeiðinu Viðmótsforritun HBV201G sem er inngangsnámskeið í faginu.   Þættirnir eru hönnun notendaviðmóta með frumgerðum, forritun snjalltækja og viðtaka notenda á hugbúnaðinum.  Lögð verður áhersla á mismunandi tækni og tól til að gera frumgerðir. Áhersla er á hönnun notendaviðmóta og útfærsla þeirra í snjallsíma eða spjaldtölva (native).  Þróunarferli miðast allt við að tryggja aðgengileika búnaðarins og viðtöku notenda. Nemendur vinna að litlum einstaklingsverkefnum en einnig að stærri verkefnum í hópum. 

X

Lokaverkefni: verkefnastjórnun, ritfærni og kynning (VON001F)

Námskeiðið fjallar um inngang að vísindalegum aðferðum, siðfræði vísinda í háskólasamfélaginu. Einnig verður farið í hlutverk nemanda, leiðbeinanda og prófdómara. Tekin verða fyrir árangursrík og heiðarleg samskipti sem og gerð fræðilegrar umfjöllunar með notkun gagnasafna og réttri heimildanotkun. Gerð rannsóknaráætlunar og rannsóknaðferðir verða kynntar og einnig hagnýt framsetning tölulegra gagna. Farið verður í verklag við gerð fræðiritgerða, hvernig skipta á stóru verkefni niður í smærri einingar, gerð áætlunar og tímalínu og hvernig á að fylgja þeim. Lífið eftir brautskráningu og vinnumarkaðurinn.

X

Málstofa meistaranema (TÖL204F)

Framhaldsemendur í tölvunarfræði, hugbúnaðarverkfræði og reikniverkfræði sækja vikulega málstofu þar sem þeir flytja fyrirlestra um rannsóknarverkefni sín eða önnur áhugaverð viðfangsefni sem tengjast þeim.

X

Lokaverkefni (TÖL431L)

X

Gæðastjórnun í hugbúnaðargerð (HBV204M)

Kennt að jafnaði annað hvert ár (í vor þegar ártalið er jöfn tala, en mun breyta frá og með 2024)

The course is based on flipped-classroom style weekly reading, videos and assignments on software quality management-related aspects of the Software Development Life Cycle (SDLC) and by covering some parts of DevOps also Application Lifecycle Management (ALM). In parallel to theoretical concepts, the application of source code-centric tools relevant for quality management is trained by applying them to a codebase throughout the course using the ALM tool GitLab. The concepts and tools are independent from a particular software development process and cover:

  • Software Quality Foundations, Software Quality Models.
  • Configuration management (CM) and traceability:
    • Version management (e.g. Git),
    • Change management (e.g. issue tracker),
    • Build management (e.g. Maven),
    • Release management
  • Continuous integration (CI) (e.g. using GitLab pipelines).
  • Integrating testing into a CI pipeline (e.g. using JUnit).
  • Reviews (e.g. tool-based code review)
  • Static analysis (e.g. SonarCloud)
  • Metrics for quality management (product and process metrics).
  • Quality standards:
    • Software Life Cycle Processes,
    • Software Process Improvement and maturity assessment (e.g. CMMI).
  • Using a Wiki to create a quality plan and other documentation.

Students chose their own codebase (e.g. from the Software Project 1 or 2 course) to which they apply the concepts and tools tought in this course. While the teaching material and tools assumes Java as programming language, students are welcome to use a codebase in another programming language.

Software quality in agile development processes is covered by student presentations at the end of the course.

Note: while this is an "M" course, it is rather on MSc. level. BSc. students who take this course need to be advanced in their BSc. studies and you need Java programming experience. Hence, you should have passed HBV501G Software Project 1, preferably even HBV601G Software Project 2.
Also, BSc. students should not take this course, if they know that they are going to continue with MSc. studies, because they might then experience a lack of suitable courses in their MSc. studies.

X

Prófun hugbúnaðar (HBV205M)

Kennt að jafnaði annað hvert ár (í vor þegar ártalið er oddatölu en mun breyta frá og með 2024)

Usually taught every second year (typically in spring of odd years, but this is subject to change in 2024).

This course covers testing of software. Besides basic foundations, this includes both dynamic testing where the software under test is executed and static approaches where software and other artefacts produced during software development are investigated without executing them. The focus of this course is, however, on dynamic testing. The different levels of testing (component test, integration test, system and acceptance test) and types of testing (functional, non-functional, structural and change-related) are covered as well as different test design techniques (black box test and white box test). Furthermore, test management and principles of test tools are discussed. In addition, selected advanced topics may be covered (for example, test languages, testing of object-oriented software, test process improvement, agile testing). The covered topics are a superset of the International Software Testing Qualifications Board's (ISTQB) certified tester foundation level syllabus.

The first part of the course is based on flipped-classroom style weekly reading, videos and assignments. In the second part, students work independently on some project related to software testing.

Note: while this is an "M" course, it is rather on MSc. level. BSc. students who take this course need to be very advanced in their BSc. studies, i.e. have experience in programming languages, software development and applying it in some software project, but should also be familiar with theoretical concepts from automata theory.

Also, BSc. students should not take this course, if they know that they are going to continue with MSc. studies, because they might then experience a lack of suitable courses in their MSc. studies.

X

Nýsköpun og viðskiptaþróun í framkvæmd (II) (IÐN216F)

Námskeiðið er framhald af námskeiðinu  IÐN222F Nýsköpun og viðskiptaþróun í framkvæmd (I)“ og er kennt á vikum 8-14 á vormisseri. Þessi hluti námskeiðsins felst í ítarlegri þróun viðskiptalíkans fyrir tiltekið viðskiptatækifæri. Sú þróun fer fram í hópum þar sem áhersla er lögð á að leiða saman einstaklinga með bakgrunn í viðskiptum og stjórnun og einstaklinga með fagþekkingu á því sviði nýsköpunar sem viðskiptatækifærið byggir á. Uppruni verkefnanna getur verið í sjálfstæðu viðskiptatækifæri eða innan samstarfsfyrirtækja. Í báðum tilvikum er lögð áhersla á að verkefnin feli í sér afurðaþróun byggða á fagþekkingu þar sem viðskiptalegar forsendur tækifærisins og prófun þeirra eru í forgrunni.

X

Nýsköpun og viðskiptaþróun í framkvæmd (I) (IÐN222F)

Þetta námskeið er fyrri hluti af tveimur námskeiðum á sama misseri og  gert er ráð fyrir að nemendur taki báða hlutana (IÐN222F og IÐN216F)  Þessi fyrri hluti námskeiðsins, IÐN222F Nýsköpun og viðskiptaþróun í framkvæmd (I),  er kenndur á vikum 1-7 á vormisseri. Í námskeiðinu er farið á praktískan hátt yfir ferli nýsköpunar í viðskiptum. Farið er yfir fæðingu viðskiptahugmyndar og fyrsta mat á viðskiptatækifærinu, þróun og prófun viðskiptalíkans. Þessi hluti námskeiðsins byggir á fyrirlestrum og dæmisögum sem taka á ýmsum þáttum nýsköpunar- og viðskiptaþróunar: Greining viðskiptatækifæra, mat á markaðsstærð og einingaframlegð, stjórnun nýsköpunareininga, fjármögnun og fleira. Einnig eru unnin verkefni þar sem þar sem nemendur beita aðferðum námskeiðsins á afmörkuð verkefni í afurða- og viðskiptaþróun bæði í nýjum og starfandi fyrirtækjum.

X

Þýðendur (TÖL202M)

Hönnun forritunarmála. Skipulag og hönnun þýðenda. Lesgreinar, ofansæknir og neðansæknir þáttarar, þulusmiðir. Stórt einstaklingsverkefni.

X

Tölvugrafík (TÖL203M)

Megináhersla námskeiðsins er á grunnhugtök og stærðfræði fyrir þrívíddar tölvugrafík. Tvívíðar og þvívíðar varpanir. Sjónvörpun. Ljós og litun hluta. Mynsturvörpun, blöndun, holuvörpun. Forritanleg litun. Ferlar og yfirborð. Forritunarverkefni í WebGL.

X

Frá hugmynd að veruleika II (TÖL211F)

Námskeiðið er framhaldsnámskeið af námskeiðinu „Frá hugmynd að veruleika“. Ætlast er til að nemendur haldi áfram að þróa hugmynd sína sem þeir voru með í námskeiðinu „Frá hugmynd að veruleika“. Ef nemendur eru ekki sáttir við fyrri hugmynd sína og telja sig vera komna með betri hugmynd þá er það í lagi og ef kennari er sáttur við nýju hugmyndina.

Nemendur þurfa að sækja um styrki í samkeppnissjóði. Æfa að kynna hugmynd sína fyrir hugsanlegum fjárfestum og samnemendum sínum.

Kennari mun fara yfir bókhaldsmál og áætlanagerð byggða á líkum.

Kennari mun fara yfir stofnun fyrirtækja og skattamál.

X

Reiknirit í lífupplýsingafræði (TÖL604M)

Efni námskeiðsins eru helstu reiknirit sem notuð eru í lífupplýsingafræði. Í upphafi er stutt yfirlit yfir erfðamengjafræði og reiknirit fyrir nemendur af öðrum sviðum. Námskeiðinu er skipt upp í nokkrar einingar og er hverri ætlað að fara yfir einstök verkefni í lífupplýsingafræði sem mótast af rannsóknarverkefnum. Hver eining samanstendur af verkefnislýsingu og aðferðum sem beitt er við úrlausn. Viðfangsefnin verða m.a. mynstraleit, strengjafjarlægð, samröðun gena og erfðamengja, þyrpingagreining, raðgreining og myndun erfðamengja og að lokum aðferðir við úrvinnslu úr háhraðaraðgreiningar gögnum.

X

Forritun ofurtölva (REI204M)

Hönnun samhliða tölva og ýmis líkön af forritun þeirra. Högun tölva út frá samnota minni og út frá dreifðu minni með skeytaflutningi. Samhliða forritun tölvuklasa með MPI og samhliða forritun fjölkjarna tölva með OpenMP. Samhliða reiknirit við röðun, leit og ýmis verkefni í línulegri algebru og netafræði.

For a longer description refer to the English page.

Course topics will be very similar like HPC in Fall 2019:

http://www.morrisriedel.de/hpc-course-fall-2019

X

Lífsferill gervigreindarlausna (REI603M)

Í þessu námskeiði kynnumst við lífsferli gervigreindarlausna og hvernig þróa á rekstrarhæfar lausnir.

Við förum yfir eftirfarandi skref lífsferilsins:
- Gagnasöfnun og undirbúningur gagna
- Breytuval
- Þjálfun líkana
- Mat á gæðum líkana
- Líkön sett í rekstur
- Líkön sem þjónustur
- Hvernig vakta á líkön
- Hvernig viðhalda á líkönum
Yfir misserið verða þrjú stór verkefni þar sem nemendur keppa um að smíða gervigreindarlausnir.

X

Málstofa í gervigreind (TÖL028M)

Nemendur setji sig inn í tiltekið efni á sviði gervigreindar, t.d. aðferðir á sviði tölvusjónar, máltækni, gagnaforvinnslu, gagnagerðar, eða annarra sviða, með því að lesa viðeigandi fræðilegt efni.

Þeir halda síðan fyrirlestur um efnið fyrir kennara námskeiðsins og samnemendur. Nemendur geta stungið upp á efni sem þeir hafa áhuga á eða valið efni sem kennari stingur upp á.

Samhliða því að læra umfjöllunarefnið er markmið námskeiðsins að æfa sig í munnlegri framsetningu.

Kennslutímabil sumarnáms: júní- ágúst

X

Rökstudd forritun (TÖL212M)

Fjallað er um grundvallaratriði í rökstuddri forritun. Áhersla verður lögð á að nota rökstudda forritun til að þróa traust og sönnuð afbrigði af vel þekktum reikniritum, einkum á sviði leitar, röðunar og tvíleitartrjáa. Meðal reiknirita sem fjallað verður um eru ýmis afbrigði af insertion sort, selection sort, quicksort, helmingunarleit og leit í tvíleitartré. Áhersla verður lögð á að dýpka skilning nemenda á reikniritunum ásamt því að ná góðum tökum á rökstuddri forritun. Að hluta verða verkefni leyst með hjálp sannreyningartóla svo sem Dafny eða OpenJML.

X

Öryggisgreining (TÖL603M)

Það verður sífellt algengara að aðferðum á sviði gagnanáms, vélanáms, tölfræði og máltækni beitt á sviði tölvuöryggis og stórgagna. Sem dæmi, þá byggja vefveiðar (phishing) og vefsíðugreiningar á vélanámi, tölfræði og máltækni. Innbrotsgreining byggir að auki á vélanámi og gagnanámsaðferðum. Spornað hefur verið við atlögum að þjónustumiðlun (dos attack) á netinu með tölfræðiaðferðum. Þó verður að geta að ýmsar einstakar áskoranir fylgja því að vinna á sviði tölvuöryggis. Markmiðið með þessu námskeiði er að veita nemendum í grunnnámi víðtækan skilning á helstu hugmyndum þessara sviða með hagnýtingu þeirra á sviði tölvuöryggis, einstökum áskorunum á sviðinu og þeirri vinnu sem hefur verið unnin til að takast á við þessar áskoranir.

Öll fög eru skyldufög nemaVValfagBBundið val er háð skilyrðum ENámskeiðið er ekki kennt á misserinuNámsleiðin í Kennsluskrá
X

Íslenskt málkerfi og máltækni (MLT301F)

Námskeiðið er ætlað máltækninemum sem ekki hafa málfræðibakgrunn. Tilgangur þess er að gefa yfirlit um helstu einkenni íslensks málkerfis, einkum þau sem huga þarf sérstaklega að við vélræna greiningu. Helstu viðfangsefnin verða íslenskt hljóðkerfi og hljóðritun (IPA og SAMPA); íslenskt beygingarkerfi og orðmyndun með sérstakri áherslu á málfræðilega mörkun og markamengi; og íslensk setningagerð með áherslu á þáttun, bæði liðgerðarvensl (phrase structure) og hæðisvensl (dependency).

X

Trjábankar (MLT302F)

Í þessu námskeiði verður fjallað um setningafræðilega greindar málheildir eins og íslenska trjábankann, IcePaHC. Meðal annars verður fjallað um mismunandi tegundir trjábanka, þróun nýrra trjábanka og notkun trjábanka í máltækni og fræðilegri setningafræði. Megindlegar aðferðir í setningafræði verða kynntar í samhengi við sögulega setningafræði, samtímalegan breytileika og kenningar um samspil máltöku, málkunnáttu og málbreytinga. Nemendur munu þar að auki fá þjálfun í að nota hugbúnað sem hannaður er fyrir þróun trjábanka, leit í trjábanka og úrvinnslu á niðurstöðum og þeir munu gera tilraunir með vélræna greiningu á setningafræðilegum eiginleikum texta. Námskeiðið nýtist bæði nemendum í máltækni og málvísindum.

X

Lokaverkefni (TÖL431L)

X

Gervigreind (REI505M)

Fjallað er um hugtök, aðferðir og reiknirit á sviði gervigreindar, með áherslu á studdan og óstuddan lærdóm. Forvinnsla og myndræn framsetning gagna. Mat á gæðum líkana og val á líkönum. Línuleg aðhvarfsgreining, næstu nágrannar, stoðvigravélar, tauganet, ákvarðanatré og safnaðferðir. Djúpur lærdómur. Þyrpingagreining og k-means aðferðin. Nemendur útfæra einföld reiknirit í Python og læra á sérhæfða forritspakka. Námskeiðinu lýkur með hagnýtu verkefni.

X

Verkefni í máltækni (TÖL019F)

Nemendur vinna valið verkefni á sviði máltækni undir leiðsögn kennara. 

X

Reiknigreind (IÐN102M)

Við hönnun á greind kerfa er þörf fyrir sjálfvirk kerfi sem læra að taka góðar ákvarðanir. Í námskeiðinu er kynnt fyrir nemendum reiknirit sem endurbætast sjálfvirkt með reynslu. Þessi reiknirit þurfa enga leiðsögn aðra en umbun fyrir teknum ákvörðunum. Hugmyndafræði er kölluð styrkingalærdómur (e. reinforcement learning) og er snertiflötur ólíkra fræða; aðgerðgreiningu, gervigreind og stýritækni. Að námskeiði loknu eiga nemendur að hafa færni í að setja upp, greina og leysa stærðfræðileg líkön sem standa fyrir ákvörðunarverkefnum. Tekin eru fyrir Markov-ákvörðunarferli, kvik-bestun, Monte-Carlo aðferðir, ákvörðunarstefnur, áætlanagerð og trjáleit, ásamt djúpum tauganetum. Nemendur kynnast einnig forritunarmálinu Python.

X

Skýjaforritun og stórgögn (REI504M)

Yfirlit yfir forritun ofurtölva og stórgögn, umhverfi ofurtölva, tölvunet og gagnalausnir og samhliða forritun. Innviðir fyrir geymslu gagna og þjónustur fyrir stórgögn, greining fyrir stórgögn, ”map-reduce” aðferðarfræðin, formuð og hálfformuð gögn. Hagnýt verkefni: (A) Nemendur nota Amazon Web Services (AWS) skýið eða sambærilega lausn til að setja upp fjöltölvuvefþjónustu og samsvarandi kerfi fyrir prófun á henni. (B) Nemendur leysa verkefni á stórgögnum með ”map-reduce” aðferðafræði á AWS skýinu.

X

Inngangur að máltækni (TÖL025M)

If requested, the course may be taught in English.

Í námskeiðinu verður farið yfir helstu atriði í máltækni með áherslu á greiningu og vinnslu ritaðs máls. Farið verður yfir helstu kjarnaverkefni í máltækni og nytsemi þeirra. Helstu tól og málföng verða kynnt, auk þess sem farið verður sérstaklega yfir stöðu íslenskrar máltækni.

Áhersla verður lögð á aðferðir sem nýta greypingar, djúp tauganet og mállíkön við lausn hagnýtra verkefna auk þess sem farið verður yfir hvernig gervigreindaraðferðir hafa nær alfarið tekið yfir við vinnslu mannlegs máls. 

Í námskeiðinu verða 10 vikuverkefni sem gilda 60% af lokaeinkunn námskeiðsins auk stærra lokaverkefnis sem gildir 40%. Markmið verkefnanna er að nemendur kynni sér tiltekin atriði innan máltækninnar og segi frá helstu niðurstöðum sínum í umræðutímum.

X

Inngangur að gagnaöryggi (TÖL029M)

This course provides the foundation for understanding the key issues associated with protecting information assets, determining the levels of protection and response to security incidents, and designing a consistent, reasonable information security system, with appropriate intrusion detection and reporting features.  The purpose of the course is to provide the student with an overview of the field of information security and assurance. Students will be exposed to the spectrum of security activities, methods, methodologies, and procedures.  Coverage will include inspection and protection of information assets, detection of and reaction to threats to information assets, and examination of pre- and post-incident procedures, technical and managerial responses and an overview of the information security planning and staffing functions.  Topics include risk assessment, authentication, securing web, application security, privacy and data protection, introduction to cryptography, security architecture, firewalls and other devices and network topologies.

X

Forritun snjalltækja (TÖL103M)

Námskeiðið býður upp á verklegan inngang að hönnun og forritun hugbúnaðar í örtölvum í samhengi IoT snjalltækja.

Svona tækieiga oft marga inn- og úttakspinnar, eitthvað af skyndiminni og geymsluminni, og þráðlausan samskiptabúnað (WiFi, Bluetooth, o.s.frv.).

Þessir eiginleikar gera tækin tilvalin fyrir ýmiss verkefni sem tengjast gagnasöfnun, úrvinnslu gagna og þráðlausum samskiptum.

Í þessum áfanga verða lögð fyrir verkefni aðra hverja viku sem tengjast meðal annars samskiptum yfir raðbundin (serial) tengi, gagnasöfnun og úrvinnsla, hönnun forrita fyrir rauntíma-stýrikerfi (RTOS), þráðlaus samskipti og TCP/IP samskipti sem miðlari/biðlari.

Áfanganum lýkur síðan með lokaverkefni sem er byggt á þessum þáttum.

X

Samskipti manns og tölvu (TÖL502M)

Kennt að jafnaði annað hvert ár.

Markmið námskeiðsins er að leyfa nemendum að kafa dýpra í einstaka afmarkaða þætti í samskiptum manns og tölvu heldur en gert er námskeiðinu Viðmótsforritun HBV201G sem er inngangsnámskeið í faginu.   Þættirnir eru hönnun notendaviðmóta með frumgerðum, forritun snjalltækja og viðtaka notenda á hugbúnaðinum.  Lögð verður áhersla á mismunandi tækni og tól til að gera frumgerðir. Áhersla er á hönnun notendaviðmóta og útfærsla þeirra í snjallsíma eða spjaldtölva (native).  Þróunarferli miðast allt við að tryggja aðgengileika búnaðarins og viðtöku notenda. Nemendur vinna að litlum einstaklingsverkefnum en einnig að stærri verkefnum í hópum. 

X

Lokaverkefni: verkefnastjórnun, ritfærni og kynning (VON001F)

Námskeiðið fjallar um inngang að vísindalegum aðferðum, siðfræði vísinda í háskólasamfélaginu. Einnig verður farið í hlutverk nemanda, leiðbeinanda og prófdómara. Tekin verða fyrir árangursrík og heiðarleg samskipti sem og gerð fræðilegrar umfjöllunar með notkun gagnasafna og réttri heimildanotkun. Gerð rannsóknaráætlunar og rannsóknaðferðir verða kynntar og einnig hagnýt framsetning tölulegra gagna. Farið verður í verklag við gerð fræðiritgerða, hvernig skipta á stóru verkefni niður í smærri einingar, gerð áætlunar og tímalínu og hvernig á að fylgja þeim. Lífið eftir brautskráningu og vinnumarkaðurinn.

X

Málstofa meistaranema (TÖL204F)

Framhaldsemendur í tölvunarfræði, hugbúnaðarverkfræði og reikniverkfræði sækja vikulega málstofu þar sem þeir flytja fyrirlestra um rannsóknarverkefni sín eða önnur áhugaverð viðfangsefni sem tengjast þeim.

X

Lokaverkefni (TÖL431L)

X

Málkerfið – hljóð og orð (ÍSL209G)

Þetta er grundvallarnámskeið í íslenskri hljóðfræði, hljóðkerfisfræði, beygingarfræði og orðmyndunarfræði. Farið verður í grundvallaratriði hljóðeðlisfræði og íslenskrar hljóðmyndunar og nemendur þjálfaðir í hljóðritun. Helstu hugtök í hljóðkerfisfræði verða kynnt og gefið yfirlit yfir hljóðferli í íslensku og skilyrðingu þeirra. Einnig verða grundvallarhugtök orðhlutafræðinnar kynnt og farið yfir helstu orðmyndunarferli í íslensku og virkni þeirra. Málfræðilegar formdeildir verða skoðaðar, beygingu helstu orðflokka lýst og gerð grein fyrir beygingarflokkum og tilbrigðum.

X

Verkefni í máltækni (TÖL019F)

Nemendur vinna valið verkefni á sviði máltækni undir leiðsögn kennara. 

X

Forritun ofurtölva (REI204M)

Hönnun samhliða tölva og ýmis líkön af forritun þeirra. Högun tölva út frá samnota minni og út frá dreifðu minni með skeytaflutningi. Samhliða forritun tölvuklasa með MPI og samhliða forritun fjölkjarna tölva með OpenMP. Samhliða reiknirit við röðun, leit og ýmis verkefni í línulegri algebru og netafræði.

For a longer description refer to the English page.

Course topics will be very similar like HPC in Fall 2019:

http://www.morrisriedel.de/hpc-course-fall-2019

X

Lífsferill gervigreindarlausna (REI603M)

Í þessu námskeiði kynnumst við lífsferli gervigreindarlausna og hvernig þróa á rekstrarhæfar lausnir.

Við förum yfir eftirfarandi skref lífsferilsins:
- Gagnasöfnun og undirbúningur gagna
- Breytuval
- Þjálfun líkana
- Mat á gæðum líkana
- Líkön sett í rekstur
- Líkön sem þjónustur
- Hvernig vakta á líkön
- Hvernig viðhalda á líkönum
Yfir misserið verða þrjú stór verkefni þar sem nemendur keppa um að smíða gervigreindarlausnir.

X

Málstofa í gervigreind (TÖL028M)

Nemendur setji sig inn í tiltekið efni á sviði gervigreindar, t.d. aðferðir á sviði tölvusjónar, máltækni, gagnaforvinnslu, gagnagerðar, eða annarra sviða, með því að lesa viðeigandi fræðilegt efni.

Þeir halda síðan fyrirlestur um efnið fyrir kennara námskeiðsins og samnemendur. Nemendur geta stungið upp á efni sem þeir hafa áhuga á eða valið efni sem kennari stingur upp á.

Samhliða því að læra umfjöllunarefnið er markmið námskeiðsins að æfa sig í munnlegri framsetningu.

Kennslutímabil sumarnáms: júní- ágúst

X

Rökstudd forritun (TÖL212M)

Fjallað er um grundvallaratriði í rökstuddri forritun. Áhersla verður lögð á að nota rökstudda forritun til að þróa traust og sönnuð afbrigði af vel þekktum reikniritum, einkum á sviði leitar, röðunar og tvíleitartrjáa. Meðal reiknirita sem fjallað verður um eru ýmis afbrigði af insertion sort, selection sort, quicksort, helmingunarleit og leit í tvíleitartré. Áhersla verður lögð á að dýpka skilning nemenda á reikniritunum ásamt því að ná góðum tökum á rökstuddri forritun. Að hluta verða verkefni leyst með hjálp sannreyningartóla svo sem Dafny eða OpenJML.

X

Öryggisgreining (TÖL603M)

Það verður sífellt algengara að aðferðum á sviði gagnanáms, vélanáms, tölfræði og máltækni beitt á sviði tölvuöryggis og stórgagna. Sem dæmi, þá byggja vefveiðar (phishing) og vefsíðugreiningar á vélanámi, tölfræði og máltækni. Innbrotsgreining byggir að auki á vélanámi og gagnanámsaðferðum. Spornað hefur verið við atlögum að þjónustumiðlun (dos attack) á netinu með tölfræðiaðferðum. Þó verður að geta að ýmsar einstakar áskoranir fylgja því að vinna á sviði tölvuöryggis. Markmiðið með þessu námskeiði er að veita nemendum í grunnnámi víðtækan skilning á helstu hugmyndum þessara sviða með hagnýtingu þeirra á sviði tölvuöryggis, einstökum áskorunum á sviðinu og þeirri vinnu sem hefur verið unnin til að takast á við þessar áskoranir.

Öll fög eru skyldufög nemaVValfagBBundið val er háð skilyrðum ENámskeiðið er ekki kennt á misserinuNámsleiðin í Kennsluskrá

Hafðu samband

Nemendaþjónusta VoN
s. 525 4466 - ​nemvon@hi.is
Opið virka daga frá 09:00-15:30

Tæknigarður - Dunhaga 5, 107 Reykjavík
Askja - Sturlugata 7, 102 Reykjavík

Fylgstu með Verkfræði- og náttúruvísindasviði

 Instagram  Twitter  Youtube

 Facebook  Flickr

""

Hjálplegt efni

Ertu með fleiri spurningar? Hér finnurðu svör við ýmsum þeirra og upplýsingar um ýmislegt annað sem gott er að hafa í huga þegar þú velur nám.