Le programme de maîtrise en systèmes, contrôle et robotique fournit aux étudiants les compétences nécessaires pour analyser, concevoir et contrôler des systèmes techniques complexes tels que des robots, des véhicules autonomes ou tout autre système ayant une capacité autonome significative. Ces systèmes sont importants aujourd’hui et le deviendront encore plus à mesure que les nouvelles technologies s’infiltreront dans nos lieux de travail, nos maisons et nos espaces publics partagés.

Le programme de maîtrise commence par quelques cours obligatoires qui fournissent une base solide dans les domaines des systèmes, du contrôle et de la robotique, ainsi que de la méthodologie scientifique en général. Le programme se poursuit avec des cours sur l’une des deux pistes choisies par l’élève. En plus des cours associés aux pistes, il existe un grand nombre de cours au choix dans les vastes domaines de l'IA, de l'apprentissage automatique et du contrôle. Afin de se préparer à une diversité de carrières futures, les étudiants suivront également un cours de projet et un cours de choix non technique, et participeront à une série de séminaires offrant une occasion de réfléchir au contexte sociétal des systèmes, au contrôle et la robotique, telle que la durabilité et l’éthique.

Robotique et systèmes autonomes

Cette piste se concentre sur les systèmes mobiles autonomes qui évoluent dans un monde dynamique, notamment les robots, les drones et les véhicules autonomes. De tels systèmes doivent agir rationnellement sur la base des informations provenant de capteurs complexes tels que des caméras ou des scanners laser afin d'atteindre les objectifs à court et à long terme dans un monde en mutation.

Systèmes d'apprentissage, de décision et de contrôle

Cette piste se concentre sur l'analyse et la synthèse de systèmes de décision et de contrôle, tous deux basés sur des modèles, y compris les systèmes de contrôle classiques et l'IA, ainsi que des systèmes pilotés par les données, avec des composants d'apprentissage automatique.

Il s’agit d’un programme de deux ans (120 crédits ECTS) en anglais. Les diplômés reçoivent un Master of Science Degree. Le programme est donné principalement au campus KTH de Stockholm par l'école d'ingénierie électrique et informatique ( KTH ).

Projet de master

Tous les étudiants réaliseront un projet menant à un diplôme, généralement au cours de la seconde moitié de la deuxième année, à la fin des crédits du programme nécessaires. Le projet peut impliquer du travail dans une industrie pertinente ou dans un département de KTH et peut être combiné à des travaux de cours. Pour les étudiants souhaitant poursuivre une carrière dans la recherche, le projet de thèse offre une excellente occasion de développer des contacts et les compétences nécessaires pour travailler au sein d'un groupe de recherche; et pour les étudiants souhaitant entrer dans l'industrie, il constitue une introduction importante et une base pratique pour une carrière chez un employeur potentiel.

Carrière

Une maîtrise de deux ans en systèmes, contrôle et robotique repose sur un ensemble de cours de base sur les systèmes, le contrôle et la robotique et des sujets connexes, et offre la possibilité d'utiliser un éventail unique de cours de différentes disciplines - en intégrant, par exemple , Intelligence artificielle, apprentissage automatique et théorie du contrôle - afin de créer une éducation complète. Étant donné que les ingénieurs en systèmes, en contrôle et en robotique nécessitent une formation poussée en conception et analyse de systèmes techniques complexes, ce programme de maîtrise fournit une base solide à la fois en théorie et en pratique. Les diplômés du programme se retrouvent souvent dans l'industrie des véhicules robotiques et autonomes, tels que ABB et Scania, ou en tant que doctorat. étudiants du KTH et d’autres universités.

Élèves

Découvrez ce que les étudiants du programme pensent de leur temps à KTH .

Anna Madlener, Allemagne: "L'un de mes souvenirs préférés jusqu'à présent au KTH était un projet individuel sur lequel un autre étudiant et moi avons été autorisés à travailler pendant un semestre entier. Nous avons travaillé avec un système robotique et sonar pour cartographier les fronts glaciaires."

le développement durable

Les diplômés de la KTH possèdent les connaissances et les outils nécessaires pour orienter la société de manière plus durable, le développement durable faisant partie intégrante de tous les programmes. Les trois principaux objectifs de développement durable visés par le programme de maîtrise en systèmes, contrôle et robotique sont les suivants:

  • Bonne santé et bien-être
  • Travail décent
  • Industrie, innovation et infrastructure

C’est le développement important dans le domaine des systèmes, de la commande et de la robotique qui rend actuellement les voitures plus autonomes, les chaînes de production robotiques plus efficaces et plus sûres pour les travailleurs humains, et les personnes âgées plus indépendantes en fournissant des assistants robotiques adaptés. Ainsi, l'objectif n ° 3 (santé et bien-être) est traité par des usines plus sûres et de meilleurs soins pour les personnes âgées. L'objectif n ° 8 (travail décent et croissance économique) est traité par des usines plus sûres et plus efficaces, et l'objectif n ° 9 (industrie, innovation et infrastructures) par une combinaison de transport autonome et de lignes de production automatisées dans les usines.

Cours

Le programme de maîtrise de deux ans en systèmes, contrôle et robotique comprend trois trimestres de cours et un dernier semestre consacré au projet de maîtrise. Chaque terme comprend environ 30 crédits ECTS. Selon la piste que vous choisissez, vous étudierez différents cours. Les cours présentés sur cette page s'appliquent aux études commençant à l'automne 2020.

Année 1

Cours obligatoires pour toutes les pistes

  • Introduction à la robotique (DD2410) 7.5 crédits
  • L'ingénieur en systèmes et contrôle durables (EL2220) 3.0 crédits
  • Théorie et pratique du contrôle, cours avancé (EL2520) 7.5 crédits
  • Modélisation de systèmes dynamiques (EL2820) 7.5 crédits

Cours recommandés pour toutes les pistes

  • Deep Learning, Advanced Course (DD2412) 6.0 crédits
  • Cours de projet en robotique et systèmes autonomes (DD2419) 9.0 crédits
  • Modèles graphiques probabilistes (DD2420) 7.5 crédits
  • Apprendre en profondeur dans la science des données (DD2424) 7.5 crédits
  • Robotique et systèmes autonomes (DD2425) 9.0 crédits
  • Cours de projet en science des données (DD2430) 7.5 crédits
  • Intelligence artificielle et systèmes multi-agents (DD2438) 15.0 crédits
  • Interaction homme-machine, cours d'introduction (DH1620) 6.0 crédits
  • Interaction multimodale et interfaces (DT2140) 7.5 crédits
  • Projet en systèmes cognitifs (DT2150) 7.5 crédits
  • Analyse du marché de l'électricité (EG2210) 7.5 crédits
  • Développement des affaires et gestion de la qualité (EH2030) 7.5 crédits
  • Gestion de projets (EH2720) 7.5 crédits
  • Applications informatiques dans les systèmes d'alimentation (EH2745) 4.5 crédits
  • Construisez votre propre système radar, Cours de projet (EK2370) 7.5 crédits
  • Contrôle automatique, cours général (EL1010) 6.0 crédits
  • Contrôle automatique, Cours de projet, Cours plus petit (EL2425) 7.5 crédits
  • Systèmes de contrôle hybrides et intégrés (EL2450) 7.5 crédits
  • Contrôle non linéaire (EL2620) 7.5 crédits
  • Modèle Predictive Control (EL2700) 7.5 crédits
  • Apprentissage par renforcement (EL2805) 7.5 crédits
  • Renforcement de la sécurité des systèmes en réseau (EP2520) 7.5 crédits
  • Signal Theory (EQ1220) 7.5 crédits
  • Communications numériques (EQ2310) 9.0 crédits
  • Traitement de la parole et du son (EQ2321) 7.5 crédits
  • Mise en réseau cyber-physique (EQ2871) 7.5 crédits
  • Systèmes à capteurs (II2302) 7.5 crédits
  • Systèmes embarqués (IL2206) 7.5 crédits
  • Logiciel embarqué (IL2212) 7.5 crédits
  • Anglais pour l'emploi (LS1419) 7.5 crédits
  • Rhétorique - l'art de la persuasion (LS1464) 7.5 crédits
  • Communication technique en anglais (LS2429) 7.5 crédits
  • Anglais pour écrire et présenter un projet de diplôme en sciences et en génie (LS2439) 7.5 crédits
  • Gestion industrielle, cours de base (ME1003) 6.0 crédits
  • Leadership dans les contextes interculturel et industriel (ME2089) 6.0 crédits
  • Dynamique et contrôle de mouvement (MF2007) 9.0 crédits
  • Cours de base en mécatronique (MF2030) 6.0 crédits
  • Mechatronics Robuste (MF2043) 6.0 crédits
  • Contrôle de la dynamique du véhicule appliqué (SD2231) 7.5 crédits
  • Analyse complexe (SF1691) 7.5 crédits
  • Optimisation (SF1811) 6.0 crédits
  • Optimisation (SF1861) 6.0 crédits
  • Calculs parallèles pour les problèmes à grande échelle (SF2568) 7.5 crédits
  • Optimisation linéaire appliquée (SF2812) 7.5 crédits
  • Théorie des systèmes mathématiques (SF2832) 7.5 crédits
  • Théorie du contrôle géométrique (SF2842) 7.5 crédits
  • Théorie des probabilités (SF2940) 7.5 crédits
  • Analyse de séries chronologiques (SF2943) 7.5 crédits

Systèmes d'apprentissage, de décision et de contrôle

Cours obligatoires

  • Systèmes de contrôle hybrides et intégrés (EL2450) 7.5 crédits
  • Modèle Predictive Control (EL2700) 7.5 crédits

Cours conditionnellement facultatifs

  • Intelligence artificielle (DD2380) 6.0 crédits
  • Apprentissage automatique (DD2421) 7.5 crédits
  • Apprendre en profondeur dans la science des données (DD2424) 7.5 crédits
  • Apprentissage automatique, Cours avancé (DD2434) 7.5 crédits
  • Contrôle automatique, cours de projet (EL2421) 15.0 crédits
  • Contrôle automatique, Cours de projet, Cours plus petit (EL2425) 7.5 crédits
  • Contrôle non linéaire (EL2620) 7.5 crédits
  • Apprentissage par renforcement (EL2805) 7.5 crédits
  • Traitement du signal numérique (EQ2300) 7.5 crédits
  • Traitement adaptatif du signal (EQ2401) 7.5 crédits
  • Analyse complexe (SF1691) 7.5 crédits
  • Optimisation non linéaire appliquée (SF2822) 7.5 crédits
  • Théorie des systèmes mathématiques (SF2832) 7.5 crédits
  • Théorie du contrôle géométrique (SF2842) 7.5 crédits

Parcours robotique et systèmes autonomes

Cours obligatoires

  • Analyse d'images et vision par ordinateur (DD2423) 7.5 crédits
  • Estimation appliquée (EL2320) 7.5 crédits

Cours conditionnellement facultatifs

  • Intelligence artificielle (DD2380) 6.0 crédits
  • Projet de recherche en robotique, perception et apprentissage (DD2411) 15.0 crédits
  • Cours de projet en robotique et systèmes autonomes (DD2419) 9.0 crédits
  • Apprentissage automatique (DD2421) 7.5 crédits
  • Apprendre en profondeur dans la science des données (DD2424) 7.5 crédits
  • Robotique et systèmes autonomes (DD2425) 9.0 crédits
  • Photographie numérique (DD2429) 6.0 crédits
  • Apprentissage automatique, Cours avancé (DD2434) 7.5 crédits
  • Réseaux de neurones artificiels et architectures profondes (DD2437) 7.5 crédits
  • Reconnaissance de la parole et des locuteurs (DT2119) 7.5 crédits
  • Contrôle automatique, Cours de projet, Cours plus petit (EL2425) 7.5 crédits
  • Systèmes de contrôle hybrides et intégrés (EL2450) 7.5 crédits
  • Contrôle non linéaire (EL2620) 7.5 crédits
  • Modèle Predictive Control (EL2700) 7.5 crédits
  • Apprentissage par renforcement (EL2805) 7.5 crédits
  • Traitement du signal numérique (EQ2300) 7.5 crédits
  • Traitement de la parole et du son (EQ2321) 7.5 crédits
  • Dynamique et contrôle de mouvement (MF2007) 9.0 crédits

Année 2

Cours obligatoires pour toutes les pistes

  • Théorie et méthodologie de la science avec applications (Sciences naturelles et technologiques) (AK2036) 7.5 crédits
  • L'ingénieur en systèmes et contrôle durables (EL2220) 3.0 crédits

Cours recommandés pour toutes les pistes

  • Génie logiciel (DD1385) 6.0 crédits
  • Programme System Construction Using C (DD1388) 7.5 crédits
  • Algorithmes et complexité (DD2352) 7.5 crédits
  • Neuroscience (DD2401) 7.5 crédits
  • Modèles graphiques probabilistes (DD2420) 7.5 crédits
  • Robotique et systèmes autonomes (DD2425) 9.0 crédits
  • Modélisation mathématique des systèmes biologiques (DD2435) 9.0 crédits
  • Intelligence artificielle et systèmes multi-agents (DD2438) 15.0 crédits
  • Méthodes statistiques en informatique appliquée (DD2447) 6.0 crédits
  • Fiabilité du logiciel (DD2459) 7.5 crédits
  • Cours individuel plus avancé et plus avancé en informatique (DD2464) 9.0 crédits
  • Moteurs de recherche et systèmes de recherche d'information (DD2476) 9.0 crédits
  • Interaction homme-machine, cours d'introduction (DH1620) 6.0 crédits
  • Interaction multimodale et interfaces (DT2140) 7.5 crédits
  • Analyse du marché de l'électricité (EG2210) 7.5 crédits
  • Développement des affaires et gestion de la qualité (EH2030) 7.5 crédits
  • Gestion de projets (EH2720) 7.5 crédits
  • Applications informatiques dans les systèmes d'alimentation (EH2745) 4.5 crédits
  • Construisez votre propre système radar, Cours de projet (EK2370) 7.5 crédits
  • Contrôle automatique, Cours de projet, Cours plus petit (EL2425) 7.5 crédits
  • Systèmes de contrôle hybrides et intégrés (EL2450) 7.5 crédits
  • Contrôle non linéaire (EL2620) 7.5 crédits
  • Modèle Predictive Control (EL2700) 7.5 crédits
  • Apprentissage par renforcement (EL2805) 7.5 crédits
  • Renforcement de la sécurité des systèmes en réseau (EP2520) 7.5 crédits
  • Communications numériques (EQ2310) 9.0 crédits
  • Traitement de la parole et du son (EQ2321) 7.5 crédits
  • Traitement adaptatif du signal (EQ2401) 7.5 crédits
  • Mise en réseau cyber-physique (EQ2871) 7.5 crédits
  • Systèmes à capteurs (II2302) 7.5 crédits
  • Systèmes embarqués (IL2206) 7.5 crédits
  • Logiciel embarqué (IL2212) 7.5 crédits
  • Anglais pour l'emploi (LS1419) 7.5 crédits
  • Rhétorique - l'art de la persuasion (LS1464) 7.5 crédits
  • Allemand B2 pour ingénieurs (LS2426) 7.5 crédits
  • Communication technique en anglais (LS2429) 7.5 crédits
  • Français B2 pour ingénieurs (LS2436) 7.5 crédits
  • Anglais pour écrire et présenter un projet de diplôme en sciences et en génie (LS2439) 7.5 crédits
  • Espagnol B2 pour ingénieurs (LS2449) 7.5 crédits
  • Gestion industrielle, cours de base (ME1003) 6.0 crédits
  • Leadership dans les contextes interculturel et industriel (ME2089) 6.0 crédits
  • Dynamique et contrôle de mouvement (MF2007) 9.0 crédits
  • Cours de base en mécatronique (MF2030) 6.0 crédits
  • Mechatronics Robuste (MF2043) 6.0 crédits
  • Contrôle de la dynamique du véhicule appliqué (SD2231) 7.5 crédits
  • Analyse complexe (SF1691) 7.5 crédits
  • Optimisation (SF1811) 6.0 crédits
  • Optimisation (SF1861) 6.0 crédits
  • Calculs parallèles pour les problèmes à grande échelle (SF2568) 7.5 crédits
  • Optimisation linéaire appliquée (SF2812) 7.5 crédits
  • Théorie des systèmes mathématiques (SF2832) 7.5 crédits
  • Théorie du contrôle géométrique (SF2842) 7.5 crédits
  • Théorie du contrôle optimal (SF2852) 7.5 crédits
  • Théorie des probabilités (SF2940) 7.5 crédits
  • Analyse de séries chronologiques (SF2943) 7.5 crédits

Systèmes d'apprentissage, de décision et de contrôle

Cours conditionnellement facultatifs

  • Intelligence artificielle (DD2380) 6.0 crédits
  • Apprentissage automatique (DD2421) 7.5 crédits
  • Apprendre en profondeur dans la science des données (DD2424) 7.5 crédits
  • Apprentissage automatique, Cours avancé (DD2434) 7.5 crédits
  • Contrôle automatique, cours de projet (EL2421) 15.0 crédits
  • Contrôle automatique, Cours de projet, Cours plus petit (EL2425) 7.5 crédits
  • Systèmes de contrôle hybrides et intégrés (EL2450) 7.5 crédits
  • Contrôle non linéaire (EL2620) 7.5 crédits
  • Apprentissage par renforcement (EL2805) 7.5 crédits
  • Traitement du signal numérique (EQ2300) 7.5 crédits
  • Traitement adaptatif du signal (EQ2401) 7.5 crédits
  • Filtrage optimal (EQ2801) 7.5 crédits
  • Analyse complexe (SF1691) 7.5 crédits
  • Optimisation non linéaire appliquée (SF2822) 7.5 crédits
  • Théorie des systèmes mathématiques (SF2832) 7.5 crédits
  • Théorie du contrôle géométrique (SF2842) 7.5 crédits
  • Théorie du contrôle optimal (SF2852) 7.5 crédits

Parcours robotique et systèmes autonomes

Cours conditionnellement facultatifs

  • Intelligence artificielle (DD2380) 6.0 crédits
  • Projet de recherche en robotique, perception et apprentissage (DD2411) 15.0 crédits
  • Cours de projet en robotique et systèmes autonomes (DD2419) 9.0 crédits
  • Apprentissage automatique (DD2421) 7.5 crédits
  • Robotique et systèmes autonomes (DD2425) 9.0 crédits
  • Photographie numérique (DD2429) 6.0 crédits
  • Apprentissage automatique, Cours avancé (DD2434) 7.5 crédits
  • Réseaux de neurones artificiels et architectures profondes (DD2437) 7.5 crédits
  • Contrôle automatique, Cours de projet, Cours plus petit (EL2425) 7.5 crédits
  • Systèmes de contrôle hybrides et intégrés (EL2450) 7.5 crédits
  • Contrôle non linéaire (EL2620) 7.5 crédits
  • Modèle Predictive Control (EL2700) 7.5 crédits
  • Apprentissage par renforcement (EL2805) 7.5 crédits
  • Traitement du signal numérique (EQ2300) 7.5 crédits
  • Traitement de la parole et du son (EQ2321) 7.5 crédits
  • Dynamique et contrôle de mouvement (MF2007) 9.0 crédits

Conditions d'admission

Pour être admissible au programme, vous devez avoir obtenu un baccalauréat, maîtriser l'anglais et satisfaire aux exigences spécifiques du programme.

licence

Un baccalauréat, équivalent à un baccalauréat suédois, ou un diplôme universitaire équivalent délivré par une université de renommée internationale, est exigé. Les étudiants qui suivent des programmes techniques plus longs et ont suivi des cours équivalents à un baccalauréat seront considérés au cas par cas.

maîtrise de l'anglais

Maîtrise de l'anglais équivalente au cours d'anglais B / 6 (lycée suédois) est requise. L'exigence peut être satisfaite par un résultat égal ou supérieur à celui indiqué dans les tests d'anglais reconnus ci-après et internationalement reconnus:

  • TOEFL sur papier: score de 4,5 (échelle 1 à 6) en test écrit, score total de 575.
    TOEFL ITP n'est pas accepté.
  • TOEFL iBT basé sur Internet: score de 20 (échelle de 0 à 30) au test écrit, score total de 90
  • IELTS Academic: Une note globale minimale de 6,5, sans section inférieure à 5,5
  • Cambridge ESOL: Certificat Cambridge English: Advanced (CAE) en anglais avancé ou Cambridge English: Proficiency (CPE) (Certificat de compétence en anglais)
  • Batterie d'évaluation de l'anglais du Michigan (MELAB): note minimale de 90
  • Université du Michigan, ECPE (Examen de certificat de compétence en anglais)
  • Pearson PTE Academic: Score de 62 (écrit 61)

Exigences spécifiques pour le programme de maîtrise en systèmes, contrôle et robotique

Un baccalauréat, correspondant à 180 crédits ECTS, comprenant des cours de base en mathématiques en algèbre linéaire, en calcul à une ou plusieurs variables, en théorie des probabilités et en informatique. En outre, un cours sur les signaux et les systèmes, comprenant des informations sur les systèmes temps-continu et discret, l'échantillonnage, les filtres linéaires et les systèmes, les méthodes de transformation (Laplace et Z), ainsi qu'un cours sur le contrôle, est nécessaire. Ce qui précède peut également être décrit comme l’étudiant ayant suivi les cours correspondant aux cours KTH suivants:

  • SF1624 Algèbre et géométrie
  • SF1625 Calcul en une variable
  • SF1626 Calcul en plusieurs variables
  • Théorie des probabilités et statistique SF1920
  • SF1683 équations différentielles et transformées
  • EL1000 Contrôle automatique, cours général
  • DD1315 Techniques de programmation

Documents d'application

  1. Certificats et diplômes d'études universitaires précédentes
  2. Relevé de notes des cours suivis et des notes incluses dans votre diplôme
  3. Preuve de compétence en anglais
  4. Une copie de votre passeport, y compris vos données personnelles et votre photo, ou tout autre document d'identification

Documents spécifiques pour le programme de maîtrise en systèmes, contrôle et robotique

  • Lettre de motivation expliquant pourquoi ce programme vous intéresse.
  • Deux lettres de recommandation (en anglais).
  • Expérience de travail, le cas échéant, en rapport avec le sujet / domaine du programme.
  • Curriculum vitae
  • Fiche récapitulative Systèmes, commande et robotique, KTH (à partir de 2020) *

* Pour que votre demande soit considérée comme complète, vous devez remplir la fiche de résumé en ligne. Si vous n'incluez pas de feuille de résumé, cela pourrait affecter négativement votre score d'évaluation. Assurez-vous de remplir toutes les informations requises avant de soumettre le formulaire.

Programme enseigné dans l'établissement suivant :
  • Anglais

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Mis à jour le Octobre 25, 2019
Ce cours est Sur le campus
Date de début
Août 2020
Duration
2 années
À temps plein
Prix
310,000 SEK
frais de scolarité complets du programme pour les citoyens non membres de l'UE / de l'EEE / de la Suisse
Date-limite
Janv. 15, 2020
Par lieux
Par date
Date de début
Août 2020
Date de fin
Juin 2022
Date limite d'inscription
Janv. 15, 2020

Août 2020

Location
Date limite d'inscription
Janv. 15, 2020
Date de fin
Juin 2022