Nám í rafmagns- og tölvuverkfræði, á grunn- og framhaldsstigi, er kynnt og skoðað hvar og hvernig námið mun nýtast í hinum margvíslegu störfum. Heimsótt eru fyrirtæki og stofnanir til að kynnast störfum rafmagns- og tölvuverkfræðinga og gestir flytja erindi og ræða við nemendur í kennslustundum til að varpa ljósi á hin fjölbreytilegu viðfangsefni sem fengist er við í rafmagns- og tölvuverkfræði. Kynnt eru fagfélög rafmagns- og tölvuverkfræðinga og fjallað er um siðareglur þeirra. Í námskeiðinu er nemendum gefinn kostur á að fást við afmörkuð viðfangsefni sem gefur þeim innsýn í nám í greininni og þau störf sem taka við að því loknu.

Markmið: Að kynna nemendum aðferðir og grundvallarlögmál aflfræði, stöðufræði og bylgjufræði til þeirrar hlítar að þeir geti beitt þeim við lausn dæma. Námskeiðinu er m.a. ætlað að vera undirstaða í þessum greinum fyrir frekara nám í verkfræði.

Námsefni: Hugtök, einingar, tölur, víddir. Vigrar. Gangfræði. Hreyfifræði agna, tregða, kraftar og lögmál Newtons. Núningur. Vinna og orka og varðveisla orkunnar. Skriðþungi, árekstrar. Agnakerfi, massamiðja. Snúningur stjarfhlutar. Hverfiþungi og hverfitregða. Stöðufræði. Þyngd. Storka og straumefni, jafna Bernoullis. Sveiflur: Hreinar, deyfðar og þvingaðar. Bylgjur. Hljóð.

Verklegt: Gerðar eru 3 verklegar æfingar þar sem viðfangsefnin eru einkum sótt í aflfræði og áhersla lögð á að kynna nemendum verklag við gagnasöfnun og úrvinnslu gagna.  Nemendur skila vinnubókum fyrir verklegu æfingarnar og fá einkunn.

Athugið að kennslubókin er aðgengileg nemendum í gegnum Canvas án endurgjalds.

Þetta er grunnnámskeið um stærðfræðigreiningu í einni breytistærð. Æskilegur undirbúningur er að nemendur hafi lokið námskeiðum á framhaldsskólastigi sem fjalla um algebru, rúmfræði, hornaföll, diffrun og heildun. Námskeiðið leggur grunn að skilningi á greinum á borð við náttúrufræði, verkfræði, hagfræði og tölvunarfræði. Umfjöllunarefni námskeiðsins eru meðal annars:

• Rauntölur.
• Markgildi og samfelld föll.
• Deildanleg föll, reglur um afleiður, hærri afleiður, hagnýtingar deildareiknings (útgildisverkefni, línuleg nálgun).
• Torræð föll.
• Meðalgildissetning, setningar l'Hôpitals og Taylors.
• Heildun, ákveðin heildi og reiknireglur fyrir þau, stofnföll, óeiginleg heildi.
• Undirstöðusetning stærðfræðigreiningarinnar.
• Hagnýtingar heildareiknings: Bogalengd, flatarmál, rúmmál, þungamiðjur.
• Venjulegar afleiðujöfnur: fyrsta stigs línulegar diffurjöfnur, annars stigs línulegar diffurjöfnur með fastastuðlum.
• Runur og raðir, samleitnipróf.
• Veldaraðir, Taylor-raðir.

Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort REI201G  Stærðfræði og reiknifræði eða STÆ107G Línuleg algebra.

Fjallað er um undirstöðuatriði línulegar algebru yfir rauntölurnar.

Viðfangsefni: Línuleg jöfnuhneppi,fylkjareikningur, Gauss-Jordan aðferð.  Vigurrúm og hlutrúm þeirra.  Línulega óháð hlutmengi, grunnar og vídd.  Línulegar varpanir, myndrúm og kjarni.  Depilfargfeldið, lengd og horn.  Rúmmál í margvíðu hnitarúmi og krossfeldi í þrívíðu.  Flatneskjur, stikaframsetning og fólgin framsetning.  Hornrétt ofanvörp og einingaréttir grunnar.  Aðferð Grams og Schmidts.  Ákveður og andhverfur fylkja.  Eigingildi, eiginvigrar og hornalínugerningur.

Ath.: Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort TÖL101G Tölvunarfræði 1 eða TÖL105G Tölvunarfræði 1a.

Java forritunarmálið er notað til að kynna grunnhugtök í tölvuforritun: Tjáning og fullyrðingar, texta- og tölulegar gagnategundir, aðstæður og lykkjur, fylki, aðferðir, flokkar og hluti, inntak og úttak. Forritun og kembiforrit eru stunduð í spurningakeppnum og verkefnum alla önnina.

Námskeiðið mun nota forritunarmálið Java. Fjallað er um gagnaskipan, reiknirit og huglæg gagnatög. Meðal gagnaskipana, sem farið er yfir, eru listar, hlaðar, biðraðir, forgangsbiðraðir, tré, tvítré, tvíleitartré og hrúgur auk viðkomandi reiknirita. Kynnt verða ýmis leitar- og röðunarreiknirit. Reiknirit eru greind, hvað þau taka langan tíma í vinnslu og hve mikið minnisrými. Forritunarverkefni, sem nota áðurnefnda gagnaskipan og reiknirit, eru leyst í Java. Mörg lítil forritunarverkefni verða í námskeiðinu.

Kennt í 12 vikur. Markmið: Að kynna nemendum aðferðir og grundvallarlögmál rafsegulfræði og ljósfræði. Námsefni: Hleðsla og rafsvið. Lögmál Gauss. Rafmætti. Þéttar og rafsvarar. Rafstraumur, viðnám, rafrásir. Segulsvið. Lögmál Ampères og Faradays. Span. Rafsveiflur og riðstraumur. Jöfnur Maxwells. Rafsegulbylgjur. Endurkast og ljósbrot. Linsur og speglar. Bylgjuljósfræði. Verklegt: Gerðar eru fjórar tilraunir í ljósfræði og almennri rafsegulfræði. Nemendur skila vinnubókum fyrir allar tilraunir og formlegri skýrslu um eina tíma tilraun.

Skilgreining á ýmsum hugtökum og rásaeiningum. Lögmál Kirchhoffs, möskva- og hnútapunktajöfnur. Rásir með viðnámi, fylkjareikningur. Stýrðar lindir. Thévenin- og Norton-jafngildisrásir. Aðgerðamagnarar. Merki. Rásir með viðnámi, rýmd, spani og gagnkvæmu spani. Greining í tímarúmi: Kerfisjöfnur, fyrstu og annarrar gráðu rásir. Greining í vísaplani. Reikniæfingar með PSpice og Matlab.

Í námskeiðinu er fengist við stærðfræðigreiningu falla af mörgum breytistærðum. Helstu hugtök sem koma vip sögu eru:

Opin mengi og lokuð. Varpanir, markgildi og samfelldni. Deildanlegar varpanir, hlutafleiður og keðjuregla. Jacobi-fylki. Stiglar og stefnuafleiður. Blandaðar hlutafleiður. Ferlar. Vigursvið og streymi. Sívalningshnit og kúluhnit. Taylor-margliður. Útgildi og flokkun stöðupunkta. Skilyrt útgildi. Fólgin föll og staðbundnar andhverfur. Ferilheildi, stofnföll. Heildun falla af tveimur breytistærðum. Óeiginleg heildi. Setning Greens. Einfaldlega samanhangandi svæði. Breytuskipti í tvöföldu heildi. Margföld heildi. Breytuskipti í margföldu heildi. Heildun á flötum. Flatarheildi vigursviðs. Setningar Stokes og Gauss.

Virkni og notkun flétturása, kóðara, afkóðara, lesminni (ROM), og forritanlegs rökrásabúnaðar við rásahönnun. Hönnun og greining reiknirása, samleggjari/frádragari, margfaldari. Hönnun og greining runurása bæði samhæfðar og ósamhæfðar. Farið verður í hönnun rása með D og JK vippum. Sérstakar runurásir, teljarar og hliðrunargisti. Meðhöndlun og notkun stöðuvéla (FSM). Stöðulágmörkun, stöðustjórnun, stöðukennsl. Runuvinnsla með stöðuvélum. Grundvallaratriði í notkun vélhermimáls (HDL) og forritanlegs rása búnaðar (FPGA) í samræmi við fyrrnefndar rásir. Nemendur munu skila sjö verklegum verkefnum sem byggja á stafrænni rásahönnun, Verilog og FPGA. Auk þess munu nemendur kynnast eldri aðferðum með notkun á tengibrettum til að byggja rásir nokkurra valinna verkefna.

Á síðari vikum námskeiðsins verður farið í hönnun flóknari rása með verilog og FPGA. Fjallað verður um kerfi á kubb ofl. Sem tengist notkunn FPGA og Xilinx hönnunarumhverfisins.

Markmið: Meðal markmiða námskeiðsins er að nemendur átti sig á grundvallaratriðum á greiningu og hönnun stafrænna rása og öðlist reynslu og þekkingu á leiðandi aðferðum við hönnun stafrænna rása.

Þetta er kynningaráfangi á tölvuhögun og hönnun. Lýsing á grundvallaratriðum í uppbyggingu vélbúnaðar og hugbúnaðar algengra tölva. Farið er yfir vistunaraðferðir, pípun og vélamál. Miðstýrieining, örforritun, inn/út-flutningur, reikniaðferðir. Lýst er mismunandi högun á aðalminni, flýtiminni og jaðarskilum. Minnishögun í CISC og RISC-tölvum er borin saman. Farið er yfir ígreipt tölvukerfi og gjörvastýringar (microcontrollers). Í lokin er kynnt flokkun Flynns á stórum tölvukerfum. Verklegar smalamáls æfingar byggjast á notkun Motorolla 68k hermis. Xilinx Virtex 2Pro FPGA borð notuð við verklegar æfingar er lúta að högun gjörvans og afköstum hans.

Markmið:
Aðalmarkmið námskeiðsins er að nemendur átti sig á grundvallaratriðum er varða uppbyggingu og högun aðal og undirkerfa í tölvum og tölvubúnaði, og hvernig þessi kerfi vinna saman. Önnur markmið námskeiðsins lúta að afkastagetu miðað við ólíka högun gjörva, útfærslu mjúkra gjörva í FPGA og hvernig æðri forritunarmál og þýðendur notfæra sér vélbúnað tölvunar.

Kennslufyrirkomulag:
Fyrirlestrar 2 x 75 mínútur á viku, auk þess eru dæma- og verklegir tímar eftir þörfum, 1 x 100 mínútur á viku. Ætlast er til frumkvæði nemenda við að leysa verklegar æfingar og leyta sér aðstoðar kennara ef með þarf.

Verklegur hluti námskeiðsins TÖV301G Tölvuhögun.

Undirstöðuatriði almennrar skammtafræði og safneðlisfræði. Gerð atómsins. Atómkraftar og uppbygging efnisins. Borðalíkanið. Rafeiginleikar málma og hálfleiðara. Ljóseiginleikar hálfleiðara. Samskeyti hálfleiðara. P-N Tvistar og Schottky-tvistar. Rafsviðssmárar (FET) og nórar (BJT). CMOS. Ljóstvistar, sólarhlöð og hálfleiðaraleisar.

Stakræn og samfelld merki. Yfirfærsluföll og földun. Mismunajöfnur og diffurjöfnur. Fourier-raðir og Fourier-varpanir. Fourier-greining stakrænna merkja. Laplace-vörpun og notkun hennar til greiningar samfelldra merkja. Z-vörpun og notkun hennar til greiningar stakrænna merkja. Heimadæmi og reikniverkefni með Matlab.

Kynning á rafrænum merkjum, eiginleikum og mælingu þeirra.
Umfjöllun um mæliskekkjur og útbreiðslu þeirra í mælikerfum
Aflgjafar og merkjagjafar.
Kynning á skynjurum sem breyta mældum stærðum í rafmerki.
Kynning á einstökum hlutum mælikerfa.
Rafmælingar með hliðrænum og stafrænum fjölmælum.
Mælingar með sveiflusjám.
Mælingar á viðnámum, spólum og þéttum með fjölmælum, sveiflusjám og mælibrúm.
Truflanir og takmörkun þeirra.
Viðnám, þéttar, spólur og aðrir íhlutir, uppbygging þeirra, litakóðar, meðferð hálfleiðara.
Rafkerfi húss og tilraunastofu, meðferð rafmagns og tækja í tilraunastofu.
Slysahætta, umgengnisreglur.
Heimadæmi og heimaverkefni.
Verklegar æfingar í tilraunastofu.
Hönnunarverkefni: Hönnun mælibúnaðar.

Námskeiðið er á haustmisseri og er þannig sett upp að vikulega eru tveir fyrirlestrar, unnar eru þrjár verklegar æfingar á misserinu og nemendur fá tvö smíðaverkefni þar sem þeir eiga að setja saman rafeindarásir og fá þær til að virka á réttan hátt. Fyrra smíðaverkefnið er mjög einfalt þar sem fólk lærir t.d. að lóða saman íhluti skv. gefinni teikningu en í seinna verkefninu fá nemendur frjálsar hendur og þurfa að hanna rás sem mælir einhverja stærð og framkvæmir aðgerðir á grundvelli mælingarinnar. Nemendur skila skýrslu um bæði verkefni og einnig myndbandi um seinna verkefnið. Auk þessa verður lagt fyrir einfalt mælingaverkefni þar sem nemendur safna mæligildum og vinna þau tölfræðilega. Hið einfalda fyrra smíðaverkefni er ætlað hverjum nemanda en seinna verkefnið mega nemendur vinna allt að fjórir saman. Algengast hefur verið að þrír nemendur vinni saman í hópi.

Verklegur hluti námskeiðsins RAF301G Merki og kerfi.

Í námskeiðinu er fjallað undistöðuatriði um tvö svið stærðfræðigreiningar, tvinnfallagreiningu og afleiðujöfnur, með áherslu á hagnýtingu og útreikninga á lausnum.

Viðfangsefni: Tvinntölur og varpanir á svæðum í tvinntalnasléttunni. Föll af einni tvinnbreytistærð. Fáguð föll. Veldisvísisfallið, lograr, rætur og horn. Cauchy-setningin og Cauchy-formúlan. Samleitni í jöfnum mæli. Veldaraðir. Laurent-raðir. Leifareikningur. Hagnýtingar á tvinnfallagreiningu í straumfræði. Venjulegar afleiðujöfnur og afleiðujöfnuhneppi. Línulegar afleiðujöfnur  með fastastuðlum. Ýmsar aðferðir til að reikna út sérlausnir. Green-föll fyrir upphafsgildisverkefni. Línuleg afleiðujöfnuhneppi. Veldisvísisfylkið. Veldaraðalausnir og aðferð Frobeniusar. Laplace-ummyndun og notkun hennar við lausn á afleiðujöfnum. Leifaformúlur fyrir Fourier-myndir og andhverfar Laplace-myndir.

Í þessu námskeiði læra nemendur að nota Laplace vörpun til þess að greina rafrásir í s-plani. Nemendur kynnast eiginleikum tvígáttunga. Sérstök áhersla er lögð á annarrar gráðu kerfi og nemendur læra að teikna Bode-rit, reikna yfirfærsluföll og finna kritískar tíðnir fyrir slík kerfi. Farið er í nálgunarföll fyrir hliðrænar síur og tíðnivarpanir. Farið er í uppbyggingu hliðrænna yfirfærslufalla, bæði með LC- og RC-stigarásum, sem og virkun rásareiningum.

Í námskeiðinu fá nemendur þekkingu og færni til að beita rafsegulfræði og tengja hana viðfangsefnum á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Fjallað er um merkjalínur, útbreiðslu og endurkast púlsa og sínusmerkja, víxlverkun, standbylgjur, töp og aðlögun. Farið er yfir rafstöðufræði, lögmál Coulombs og Gauss, jöfnur Laplace og Poissons og notkun þeirra, segulstöðufræði, lögmál Ampere og Biot-Savart og beitingu þeirra. Kynntar eru jöfnur Maxwells, lausnir sem rafsegulbylgjur, afl og útbreiðslu þeirra, Poynting vigur, pólun, endurkast og brot. Unnið er með einföld loftnet og loftnetastæður, móttöku rafsegulbylgna með loftnetum, fæðingu afls inn í loftnet og útgeislun frá þeim.

Almennir eiginleikar magnara, tíðnisvörun og Bode gröf. Aðgerðamagnarar og algengar gerðir rása sem byggja á þeim, mismunaháttar- og samháttarmerki, skekkjur í aðgerðamögnurum. Díóður og líkön þeirra, brotspenna og zener virkni díóða, afriðlar, klippirásir og klemmurásir með díóðum. Grunnvirkni tvískeyttra nóra (BJT) og feta (MOSFET), upprifjun úr eðlisfræði hálfleiðara, tengsl straums og spennu, stórmerkislíkön. Grunngerðir transistormagnara, smámerkisgreining, reglun DC vinnupunkts með afturvirkni, algengar magnararásir.

Námskeiðinu er ætlað að kynna nemendum hugtökin líkindi og slembiferli. Notkun þeirra er síðan rædd í tengslum við verkfræðileg vandamál. Sérstök áhersla er lögð á notkun líkindafræði og slembiferla í kerfisgreiningu. Undirstöðuatriði líkindafræði (mengi, háðar og óháðar hendingar, líkindi). Slembibreytur, einvíðar dreifingar, dreififöll, þéttiföll, normaldreifing og helsta markgildissetning tölfræðinnar. Fylgni og margvíðar dreifingar. Undirstöðuatriði tölfræði. Slembiferli. Sjálf- og þverfylgni. Aflróf. Svörun línulegra kerfa við slembiinnmerkjum.

Verklegur þáttur RAF401G Greining og uppbygging rása.

Námskeiðið byggir á verklegum æfingum með námskeiðinu Rafeindatækni 1. Framkvæmdar eru verklegar æfingar þar sem búnar eru til rafeindarásir, framkvæmdar mælingar og prófanir skv. verklýsingu. Skilað er skriflegum skýrslum um æfingarnar þar sem með skýrum og vönduðum hætti er gerð grein fyrir æfingunum og helstu niðurstöðum. Kennt er um virkni helsta búnaðar, íhluta og verkfæra í rafeindatækni og þjálfuð færni í notkun. Einnig er kynnt virkni helstu tækja, s.s. fjölmæla, sveiflusjár og merkjagjafa, og þjálfuð færni í notkun þeirra. Kynnt er hermun rafeindarása, s.s. með SPICE, og hermun notuð við greiningu rása.

Æfingar í RAF404G Líkindaaðferðir.

Ekki fyrir nemendur í BS námi í líffræði. Samkennt með LÍF109G Erfðafræði.

Fyrirlestrar: Lögmál Mendels. Erfðamynstur. Kynlitningar, mannerfðafræði, umfrymiserfðir. Litningar, bygging litninga. Frumuskipting (mítósa og meiósa), lífsferlarTengsl, endurröðun og kortlagning gena í heilkjörnungum. Bakteríuerfðafræði. Kortlagning gena í heilkjörnungum, fernugreining. Litningabreytingar. Arfgerð og svipgerð. Erfðaefnið DNA. Eftirmyndun. Umritun. Próteinmyndun. Stjórn genastarfs. Erfðatækni. Erfðamengjafræði. Stökklar. Stökkbreytingar. Viðgerðir og endurröðun. Greiningartækni erfðavísinda. Tilraunalífverur.

Próf: Dæmatímar og símat 10%, skriflegt 90%. Lágmarkseinkunnar er krafist í báðum prófhlutum.

Farið í byggingu og starfsemi frumna og frumulíffæra, lífsameindir, stjórnun orkubúskapar og efnaskipta, boðskipti á milli frumna, lífeðlislega starfsemi taugakerfa, hormónakerfa og vöðva. Sérstök áhersla á rafritsmælingar sem notaðar eru í heilbrigðisvísindum.

Helstu aðferðir hefðbundinnar sjálfvirkrar stýritækni. Líkön ýmissa kerfa á formi yfirfærslufalla og ástandsjafna, hermun, tíma- og tíðnisvörun kerfa. Eiginleikar stýrikerfa með afturvirkni, stöðugleiki, næmni, þol gegn truflunum, skekkjustuðlar. Stöðugleikagreining, regla Routh. Greining og hönnun með rótarferlum og í tíðnirúmi, fasaflýtir, fasaseinkari, PID stýringar. Tölvustýrð kerfi, A/D og D/A breytur, vörpun á samfelldum stýringum yfir á stakrænt form. Greining og hönnun stakrænna kerfa.

Markmið námskeiðsins er að leggja grunn að hönnun stafrænna sía. Helstu atriði: Stakræn, endanleg stakræn og hröð Fourier vörpun. Byggingarform stakrænna sía. Afturleitnar síur (IIR), framleitnar síur (FIR), áhrif endanlegrar orðlengdar í stafrænum síum. Síun hvikulla merkja og greining eiginleika þeirra byggt á Fourier-greiningu. Lotubundin stakræn merkjafræði.

Fjarskipti mynda eina af grunnstoðum nútíma þjóðfélags og eru nýtt á sífellt fleiri sviðum. Fjarskiptatæknin hefur þróast mjög hratt á undanförnum árum og er þróuninni hvergi nærri lokið, hvorki er varðar tæknina sjálfa né nýtingu hennar. Því er ljóst að þekking á fjarskiptaverkfræði verður eftirsótt um langa framtíð. 

Þetta námskeið veitir grunnþekkingu á fjarskiptaverkfræði með áherslu á kerfissýn. Byrjað verður á að fjalla lauslega um sögu fjarskiptanna. Fjallað verður um helstu leiðir til að meðhöndla merki fyrir og eftir sendingu yfir rás, bæði fyrir hliðrænar og stafrænar sendingar. Fjarskiptamiðlar verða kynntir, þráðlaus og þráðbundin fjarskipti, styrk- og hornmótun, fléttun og margnýting fjarskiptarása, kynning á slembibreytum og –ferlum, suð í fjarskiptakerfum og hvernig velja þarf merkisstyrk, stafrænar mótunaraðferðir, augarit og lögmál  Shannons um rásarrýmd. Að lokum verður fjallað um kóðun gagna og hvernig skynja má villur og jafnvel leiðrétta þær.  Kennsla mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi og verkefni unnin í tímum. Ætlast er til að nemendur skili heimadæmum.

Í námskeiðinu fá nemendur þjálfun í hönnun, smíði og prófunum rafbúnaðar með þátttöku í hinu alþjóðlega Formula Student verkefni, þar sem rafknúinn kappakstursbíll er hannaður, smíðaður, prófaður og sendur til alþjóðlegrar keppnisþátttöku háskóla.
Jafnframt því sem nemendur fá þjálfun í þverfaglegri verkefnavinnu er megináhersla lögð á að þeir nýti í námskeiðinu þekkingu sína á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Unnið verður að rafkerfi bílsins, s.s. rafhlöðum og rafhleðslubúnaði, rafdrifum og stýringum þeirra, skynjurum og öryggiskerfi. Ennfremur verður unnið að tölvustýringum, rauntímahugbúnaði og tækjasamskiptum. Þá verður lögð áhersla á frágang rafbúnaðar, prófanir og sannreynt að raf- og tölvubúnaðurinn uppfylli staðla fyrir bílinn.
Námskeiðið fer fram í nánu samstarfi við námskeiðið VÉL606M, þar sem nemendur námskeiðanna starfa að sameiginlegu verkefni, þróun rafknúins kappakstursbíls. Unnið verður í teymum og mun kennari hafa umsjón með nemendum námskeiðsins í hverju teymi og bera ábyrgð á námsmati.

Verkefnadrifin kúrs þar sem nemendur leita til leiðbeinanda eftir þörfum, innan þeirra marka sem reglur um Formula Student leyfa.

Helstu atriði magnara gerða úr samrásum (integrated circuits) og samanburður við rásir samsettar úr aðskildum íhlutum (discrete components). Algengar rásaeiningar sem notaðar eru í samrásamögnurum, s.s. straumspeglar, mismunapör, kaskóðumagnarar, fjölstigamagnarar og útgangsstig. Hátíðnieiginleikar magnara, afturverkun og Miller virkni. Unnið er með framangreind atriði jöfnum höndum fyrir MOS og BJT rásir. Jafnhliða kennslu yfir misserið vinna nemendur í hópum að hönnunarverkefnum þar sem beitt er fræðilegri þekkingu, hönnun og prófun rafeindarása.

Kynning á grundvallaratriðum læknisfræðilegra myndgreiningartækja frá merkjafræðilegu sjónarhorni. Farið verður yfir tækjabúnaðinn, eðlisfræðina og merkjafræðina sem notuð er í röntgen, tölvusneiðmynd, geislamyndgerð (þ.e. SPECT og PET), sónar og segulómun (MRI).  Aðaláhersla verður lögð á fræðin hvernig myndir verða til í þessum tækjum, hvaða merki frá líkamanum er verið að mæla og hvernig merkið/mælingin er notuð til að búa til mynd. Auk þess verður fjallað um gæði myndanna í hverju tæki, þ. á m. upplausn, skerpu, SNR og bjögun.

Í námskeiðinu kynnast nemendur hagnýtingu á rafmagns- og tölvuverkfræði í læknisfræði og heilbrigðistækni.  Fengnir verða gestafyrirlesarar úr fyrirtækjum landsins, sem sérhæfa sig í notkun rafmagns- og tölvuverkfræði við lausn vandamála á sviði læknisfræði og heilbrigðistækni. Nemendur fá þannig að kynnast þróun og nýsköpun, sem er í fararbroddi á sviðinu. Fjallað verður m.a. um merkjafræði og myndgreiningu í læknisfræði og erfðafræði, merkjafræði og skynjara m.a. í tengslum við svefn og merki taugakerfisins, stoðtækni, gervigreind, o.fl.  Að lokum fá nemendur tækifæri til að þróa og vinna að eigin rannsóknarhugmynd þar sem verkfræðilausnum er beitt til að leysa læknisfræðileg vandamál. Í gegnum verkefnið fá nemendur að kynnast skrifum og kynningu rannsóknaáætlana og styrkumsókna, sem snúa að rannsóknum bæði í iðnaði og háskólum.

Vélrænt nám (e. machine learning) er svið innan gervigreindar (e. artificial intelligence) sem fjallar um aðferðir sem gera tölvum kleift að læra mynstur í gögnum og nýta þau til að leysa verkefni eins og til dæmis að greina hluti í myndum.  Notkunarsvið vélræns náms er víðtækt og má þar nefna: merkjafræði, stýritækni, tölvusjón, læknisfræðileg verkfræði og margt fleira.  Tilgangur námskeiðsins er að kynna fyrir nemendum helstu aðferðir vélræns lærdóms ásamt helstu notkunarsviðum hennar.  Einnig verður farið yfir helstu aðferðir djúps lærdóms (e. deep learning) sem er grundvöllur stóra mállíkana (e. large language models). Áhersla verður lögð á bæði fræðilegar undirstöðu og hagnýta þjálfun, með það að markmiði að nemendur geti beitt tölvum til að leysa hagnýt verkefni. Mikilvægur þáttur þessa námskeiðs er lokaverkefni þar sem nemendum gefst tækifæri á því að beita aðferðum þessa námskeiðs til að leysa áhugaverð verkefni.

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.

Inngangur um afl í riðstraumsrás. Skilgreining launafls og raunafls í raforkukerfi, 3-fasa kerfi og 1-fasa jafngildi. Samhverfir þættir og einfasa jafngildi viðnáms, spenna og rafala fyrir jákvæða, neikvæða og núllröð. Álag og áhrifaþættir svo sem spenna og tíðni. Tímasveiflur álags. Einlínumyndir og einingakerfið. Samfasarafalinn í raforkukerfi og hegðun rafalans við stöðugt ástand. Spennirinn í raforkukerfi. Helstu gerðir spenna í 1-fasa og 3-fasa kerfi og notkunarsvið þeirra. Kjörspennir, auto-spennir, tappastilltir spennar og stýrispennar. Líkan af spenninum í raforkukerfi. Háspennulínur. Útreikningur á rýmd, spani og viðnámi fyrir kerfi samsíða leiðara, með sérstöku tilliti til 3-fasa háspennulína. Háspennulínur með mörgum leiðurum í hverjum fasa og kerfislíkön háspennulína. Langar línur. Flutningstakmarkanir háspennulína. Aflflæðigreining kerfis. Aflflæðijöfnur og notkun tölulegra aðferða til lausnar aflflæðivandamálsins með tölvu með Gauss og Newtonsaðferðum með Matlab og/eða öðrum hugbúnaði. Hraðvirkt ótengt aflflæði og jafnstraumsígildi (DC) aflflæðis. 3-fasa samhverft skammhlaup í raforkukerfi. Einfaldar aðferðir við útreikning á skammhlaupi. Skammhlaupsafl, z-fylki og notkun fylkjaaðferða við skammhlaupsreikninga með notkun Matlab.

Stafræn farsímakerfi komu á sjónarsviðið snemma á 10. áratugnum. Segja má að þau hafi valdið þjóðfélagslegri byltingu sem fólst í því að hægt er að ná sambandi við fólk hvar og hvenær sem er. Tilkoma snjallsíma og háhraða farsímakerfa hefur jafnframt stóraukið möguleika fólks til að afla sér upplýsinga á texta-, hljóð- eða myndformi, nærri hvar og hvenær sem er. Wi-Fi hefur einnig þróast hratt undanfarin ár og vegna þess nýtur fólk „frelsis“ þráðlausra fjarskipta á heimilum og í fyrirtækjum. Þráðlaus fjarskipti snerta fleiri svið tilverunnar, sjónvarpi og útvarpi er m.a. dreift með þráðlausum fjarskiptakerfum og fjarskipti við farartæki eru þráðlaus. Staðsetningartækni með gervitunglum, Internet hlutanna (e. Internet of Things, IoT) og „Machine-To-Machine“ (M2M) byggja á þráðlausum fjarskiptum og verður því gerð nokkur skil.

Í námskeiðinu verður farið yfir undirstöður þráðlausra fjarskipta, sem eru m.a. loftnet og bylgjuútbreiðsla, flutningslínur og hegðun rása á hátíðni. Lýst verður eiginleikum kynslóða farsímatækninnar allt frá fyrstu kynslóð til þeirra fimmtu. Má þar nefna mótunartækni QAM og fléttunartækni FDMA, CDMA, TDMA, W-CDMA og OFDM(A) og loftnetatækni sem byggir á MIMO. Enn fremur verður fjallað um tvírásaraðferðirnar TDD og FDD. Þjónustuþættir farsímatækni verða til umfjöllunar eins og gagnatengingar, talþjónusta þ.á m. VoLTE.

Fjallað verður um staðlana fyrir Wi-Fi, IEEE 802.11, Blátönn og Zigbee sem byggja á 802.15 staðlaröðinni og Z-Wave. Þráðlaus skynjaranet eru gjarnan byggð á þessari tækni og verða þeim gerð stutt skil.

Til viðbótar verður tæpt á öðrum sviðum þráðlausra fjarskipta eins og stafrænum þráðlausum sendingum sjónvarps með DVB-T og DVB-S tækni og lítillega fjallað um fjarskipti um gervitungl og staðsetningarækni með gervitunglum.

Kennslan mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi. Unnin verða verkefni en auk þess eiga nemendur að skrifa fjórar greinar um valið efni og halda stutta fyrirlestra um efnið.

Í námskeiðinu er kynntar forritunaraðferðir fyrir ígreypt kerfi. Sérstök áhersla er lögð á samskeiðni, rauntímavinnslu og atburðadrifna forritun. Farið verður yfir hvaða stuðning ýmis forritunarmál hafa við áðurnefnd atriði. Kynnt er Unified Modeling Language (UML) fyrir rauntímakerfi, hönnun fjölverkavinnslu og útfærsla í ígreyptum kerfum, forritun samskeiða þráða og forritun þráða sem deila minni og hafa samskipti sín á milli. Í námskeiðinu eru verklegar æfingar sem nota þróunarumhverfi og borð frá Xilinx.

• Stýringar fyrir erfið kerfi
• Hönnun ástandsafturverkandi stýringa
• Hönnun á aðfelluskoðurum
• Einsleitar varpanir yfir á sértæk ástandsform
• Stýranleiki og skoðanleiki
• Bestun (Linear Quadratic Regulator - LQR) - línulegar kvaðratískar ástandsafturverkandi stýringar)
• Kalman síun (Kalman filtering)
• Ástandsafturverkandi stýringar og skoðarar á formi yfirfærslufalla, skertir skoðarar
• Truflanaskoðarar
• Framverkandi stýringar (FeedForward -FF) og stýringar byggðar á innra líkani (Internal Model Control - IMC)
• Stuðlajafnandi PID stýringar
• Stýringar byggðar á spálíkani (Model Prediction Control - MPC)
• Líkansauðkenning (System Identification) 

Markmiðið með námskeiðinu er að þjálfa nemendur í að skilja og spá fyrir um samspil tækniþróunar og nýsköpunar. Sérstök áhersla er á að geta gert grein fyrir og útskýrt grundvallaratriði tæknilegrar nýsköpunar og að setja fram rökstudda spá um tækifæri til nýsköpunar á tæknisviði sem er í mótun. Námið fer fyrst og fremst fram með aðstoð gervigreindar (stór mállíkön) þar sem niðurstöður gervigreindarinnar eru rýndar á skipulegan hátt m.a. með astoð gagna og með hjálp frá hópnum, kennara og sérfræðingum.

Í námskeiðinu fá nemendur þjálfun í hönnun, smíði og prófunum rafbúnaðar með þátttöku í hinu alþjóðlega Formula Student verkefni, þar sem rafknúinn kappakstursbíll er hannaður, smíðaður, prófaður og sendur til alþjóðlegrar keppnisþátttöku háskóla.

Jafnframt því sem nemendur fá þjálfun í þverfaglegri verkefnavinnu er megináhersla lögð á að þeir nýti í námskeiðinu þekkingu sína á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Unnið verður að rafkerfi bílsins, s.s. rafhlöðum og rafhleðslubúnaði, rafdrifum og stýringum þeirra, skynjurum og öryggiskerfi. Ennfremur verður unnið að tölvustýringum, rauntímahugbúnaði og tækjasamskiptum. Þá verður lögð áhersla á frágang rafbúnaðar, prófanir og sannreynt að raf- og tölvubúnaðurinn uppfylli staðla fyrir bílinn.

Námskeiðið fer fram í nánu samstarfi við námskeiðið VÉL606M, þar sem nemendur námskeiðanna starfa að sameiginlegu verkefni, þróun rafknúins kappakstursbíls. Unnið verður í teymum og mun kennari hafa umsjón með nemendum námskeiðsins í hverju teymi og bera ábyrgð á námsmati.

Verkefnadrifinn kúrs þar sem nemendur leita til leiðbeinanda eftir þörfum, innan þeirra marka sem reglur um Formula Student leyfa.

Kerfislíffræði er þverfaglegt svið sem rannsakar líffræðileg fyrirbæri byggt á samverkandi líffræðilegum þáttum. Í kerfislíffræði er sérstök áhersla lögð á það hvernig líffræðileg kerfi breytast yfir tíma. Í þessu námskeiði munum við fjalla sérstaklega um þá þætti kerfislíffræðinnar sem snúa að heilsu og sjúkdómum manna.

Þetta námskeið mun kynna 1) notkun líkana fyrir líffræðileg ferli (bæði genastjórnunarlíkön og efnaskiptalíkön); 2) frumulíffræðileg fyrirbæri sem stuðla að samvægi (e. homeostasis), t.d. þroskun vefja og seiglu örvera og 3) greiningu á sameindamynstri sem finnast í stórum erfðagreiningargögnum, sem tengjast sjúkdómum í mönnum og geta nýst í flokkun sjúklinga og uppgötvun lífmerkja. Þannig mun námskeiðið fjalla um notkun kerfislíffræðilegra aðferða á þremur helstu stigum líffræðinnar, þ.e. á sameindum, frumum og lífverum.

Námskeiðið felur í sér lestur og túlkun vísindagreina, útfærslu reiknirita, vinnslu á rannsóknarverkefni og kynningu á vísindalegum niðurstöðum.

Fyrirlestrar munu samanstanda af bæði (1) kynningu á grunnhugtökum kerfislíffræðinnar og (2) tölvukennslu þar sem Python forritunarmálið er notað. Námskeiðið verður kennt á ensku.

Markmið: Að kynna fyrir nemendum Fourier-greiningu og hlutafleiðujöfnur og hagnýtingu á þeim.

Lýsing: Fourier-raðir og þverstöðluð fallakerfi, jaðargildisverkefni fyrir venjulega afleiðuvirkja, eigingildisverkefni fyrir Sturm-Liouville-virkja, Fourier-ummyndun, bylgjujafnan, varmaleiðnijafnan og Laplace-jafnan leystar á ýmsum svæðum í einni, tveimur og þremur víddum með aðferðum úr fyrri hluta námskeiðsins, aðskilnaður breytistærða, grunnlausn, Green-föll, speglunaraðferðin.

Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort REI201G Stærðfræði og reiknifræði eða STÆ405G Töluleg greining.

Undirstöðuhugtök um nálgun og skekkjumat. Lausn línulegra og ólínulegra jöfnuhneppa. PLU-þáttun. Margliðubrúun, splæsibrúun og aðhvarfsgreining. Töluleg nálgun afleiða og heilda. Útgiskun. Töluleg lausn upphafshafsgildisverkefna fyrir venjuleg afleiðujöfnuhneppi. Fjölskrefaaðferðir. Töluleg lausn jaðargildisverkefna fyrir venjulegar afleiðujöfnur.

Gefin er einkunn fyrir skriflegar úrlausnir á forritunarverkefnum og vegur hún 30% af heildareinkunn. Stúdent verður að hafa lágmarkseinkunn 5 bæði fyrir verkefni og lokapróf.

Þetta er yfirgripsmikið námskeið um hlutanetið og skynjaranet, sem nær yfir alla þætti er snerta notkun, högun og fjarskiptareglur. Athyglinni er ekki aðeins beint að netum á þurrlendi heldur einnig að netum neðansjávar, neðanjarðar og í geimnum. 

Stærðfræðileg undirstaða hnitakerfa og varpana. Hreyfifræði (kinematics), framvirkar og bakvirkar lausnir. Greining og stýring hraða hreyfinga. Hreyfiferlar í þrívíðu rúmi og brúun milli forritaðra punkta á hreyfiferlum. Notkun tölvusjónar, skynjara og endatóla með róbótum. Stýring og forritun róbóta. Æfingar og hermanir.

Námskeiðið veitir ítarlega  umfjöllun um vélrænt nám og afkastamikla reiknivinnslu (High-Performance Computing, HPC) með áherslu á gervihnattafjarkönnun og jarðathuganir (Earth Observation, EO). Fjallað er um sögulega þróun jarðathugana, allt frá fyrstu loftmyndum til nútímalegra gervihnattakerfa á borð við Sentinel og Landsat, og sett er fram samhengi nútíma EO innan fordæmalauss stórgagnaumhverfis þar sem terabætum af myndgögnum er safnað daglega.

Námskeiðið byggir á grunnhugtökum hefðbundinnar pixlamiðaðrar myndgreiningar og leiðir nemendur áfram í nútímalegar aðferðir sem byggja á djúpnámi og svokölluðum grunngerðarlíkönum gervigreindar (AI foundation models). Lögð er áhersla á sjálfsnám og Transformer-byggðar tauganetsskipanir, sem gera kleift að draga fram mynstur og merkingu úr stórum, ómerktum gagnasöfnum. Fjallað er um hvernig þessar aðferðir eru að umbreyta greiningu EO-gagna umfram hefðbundnar, handsmíðaðar aðferðir.

Megináhersla námskeiðsins er á samspil stórskalavélræns náms og HPC. Nemendur kynnast því hvernig ofurtölvur og dreifð reiknivinnsla gera mögulega þjálfun, keyrslu og hagnýtingu landfræðilegra gervigreindarlíkana (Geospatial AI) fyrir jarðathuganir. Fjallað er um dreifða þjálfun, samsíða reiknirit, afkastabestun og nýtingu HPC-innviða. Einnig er farið yfir viðmiðunarprófanir og frammistöðumat, þar sem nemendur læra að nota stöðluð matskerfi og mælikvarða til að meta stigstærð, nýtni og nákvæmni líkana í raunverulegum EO-verkefnum.

Námskeiðið er að hluta til verklegt. Nemendur vinna að lokaverkefni yfir heilt misseri þar sem þeir hanna, innleiða og meta vélrænar námslausnir á raunverulegum EO-gagnasöfnum. Verkefnið er unnið með Python, opnum hugbúnaði og aðgengilegum líkanum. Markmið verkefnisins er að samþætta fræðilega þekkingu og hagnýta færni og undirbúa nemendur fyrir rannsóknir eða störf á sviði gervigreindar og jarðathugana.

Fjarskipti nútímans einkennast af því að gögnin eru send eftir fastlínunetum stærstan hluta leiðarinnar en við seinasta spölinn er oft notuð þráðlaus tækni sem veitir þægindi þráðlausrar upplifunar. Nærri öll gögn sem send eru milli fólks eða tækja fara eftir fastlínukerfum stærstan hluta leiðarinnar. Fyrir verkfræðinga á sviði fjarskipta skiptir því afar miklu að hafa yfirgripsmikla þekkingu á fastlínunetum og þeim fjölbreyttu aðferðum sem beitt er á því sviði.

Í námskeiðinu verða kenndar helstu aðferðir við uppbyggingu stofnneta, ljósleiðaratækni verður kynnt og m.a.farið yfir DWDM, SDH, Ethernet, ATM og MPLS-TP. Á sviði aðgangsneta verður ítarlega fjallað um kopar-, kóax- og ljósleiðaranet, ADSL, VDSL, G.fast og fleiri meðlimi DSL fjölskyldunnar, kapalkerfi og DOCSIS staðalinn, FTTH og mismunandi útfærslur þeirra eins og virkt Ethernet og GPON.

Grunntækni fastlínuneta nútímans er IP tæknin og verða henni gerð góð skil allt frá bitaflutningslagi til notkunarlags. Á greinalagi verður lögð áhersla á Ethernet og MPLS. Farið verður í rása- og pakkaskiptingu, rásamiðuð og rásalaus fjarskipti. Þjónustuþáttum eins og PSTN, VoIP, IPTV, OTT og P2P verður lýst. Jafnframt verður fjallað um bakfæðingu þráðlausra neta eins og farsíma og Wi-Fi. Sýndarvæðing í fjarskiptum verður kynnt og fjallað um hugbúnaðardrifin net (SDN) ásamt sýndarvæðingu netaðgerða (NFV). Farið verður yfir laga- og regluumhverfi fjarskipta og fjallað um þætti eins og nethlutleysi, netnjósnir, skerðingu netfrelsis og aðila eins og Google, Apple, Microsoft og Netflix. Að lokum verður stuttlega farið í staðarnet (LAN) með áherslu á heimanet. Fjallað verður um beina, myndlykla, NAS, fjarskipti um raflínur (PLC), plastljósleiðara, MOCA og Wi-Fi kynnt til sögunnar.

Kennslan mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi. Unnin verða verkefni á sviði IP fjarskipta en auk þess eiga nemendur að skrifa fjórar greinar um valið efni og halda stutta fyrirlestra um efnið.

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.

Aðstoðartímar í ýmsum námskeiðum fyrir alla grunnnema í rafmagns- og tölvuverkfræði. Nýnemar sérstaklega hvattir til að mæta þar sem þetta er frábær vettvangur til að hitta aðra nemendur í sama fagi. Ekki er skylda að skrá sig í námskeiðið heldur má bara mæta.

Aðstoðartímar í ýmsum námskeiðum fyrir alla grunnnema í rafmagns- og tölvuverkfræði. Nýnemar sérstaklega hvattir til að mæta þar sem þetta er frábær vettvangur til að hitta aðra nemendur í sama fagi. Ekki er skylda að skrá sig í námskeiðið heldur má bara mæta.

Nám í rafmagns- og tölvuverkfræði, á grunn- og framhaldsstigi, er kynnt og skoðað hvar og hvernig námið mun nýtast í hinum margvíslegu störfum. Heimsótt eru fyrirtæki og stofnanir til að kynnast störfum rafmagns- og tölvuverkfræðinga og gestir flytja erindi og ræða við nemendur í kennslustundum til að varpa ljósi á hin fjölbreytilegu viðfangsefni sem fengist er við í rafmagns- og tölvuverkfræði. Kynnt eru fagfélög rafmagns- og tölvuverkfræðinga og fjallað er um siðareglur þeirra. Í námskeiðinu er nemendum gefinn kostur á að fást við afmörkuð viðfangsefni sem gefur þeim innsýn í nám í greininni og þau störf sem taka við að því loknu.

Markmið: Að kynna nemendum aðferðir og grundvallarlögmál aflfræði, stöðufræði og bylgjufræði til þeirrar hlítar að þeir geti beitt þeim við lausn dæma. Námskeiðinu er m.a. ætlað að vera undirstaða í þessum greinum fyrir frekara nám í verkfræði.

Námsefni: Hugtök, einingar, tölur, víddir. Vigrar. Gangfræði. Hreyfifræði agna, tregða, kraftar og lögmál Newtons. Núningur. Vinna og orka og varðveisla orkunnar. Skriðþungi, árekstrar. Agnakerfi, massamiðja. Snúningur stjarfhlutar. Hverfiþungi og hverfitregða. Stöðufræði. Þyngd. Storka og straumefni, jafna Bernoullis. Sveiflur: Hreinar, deyfðar og þvingaðar. Bylgjur. Hljóð.

Verklegt: Gerðar eru 3 verklegar æfingar þar sem viðfangsefnin eru einkum sótt í aflfræði og áhersla lögð á að kynna nemendum verklag við gagnasöfnun og úrvinnslu gagna.  Nemendur skila vinnubókum fyrir verklegu æfingarnar og fá einkunn.

Athugið að kennslubókin er aðgengileg nemendum í gegnum Canvas án endurgjalds.

Þetta er grunnnámskeið um stærðfræðigreiningu í einni breytistærð. Æskilegur undirbúningur er að nemendur hafi lokið námskeiðum á framhaldsskólastigi sem fjalla um algebru, rúmfræði, hornaföll, diffrun og heildun. Námskeiðið leggur grunn að skilningi á greinum á borð við náttúrufræði, verkfræði, hagfræði og tölvunarfræði. Umfjöllunarefni námskeiðsins eru meðal annars:

• Rauntölur.
• Markgildi og samfelld föll.
• Deildanleg föll, reglur um afleiður, hærri afleiður, hagnýtingar deildareiknings (útgildisverkefni, línuleg nálgun).
• Torræð föll.
• Meðalgildissetning, setningar l'Hôpitals og Taylors.
• Heildun, ákveðin heildi og reiknireglur fyrir þau, stofnföll, óeiginleg heildi.
• Undirstöðusetning stærðfræðigreiningarinnar.
• Hagnýtingar heildareiknings: Bogalengd, flatarmál, rúmmál, þungamiðjur.
• Venjulegar afleiðujöfnur: fyrsta stigs línulegar diffurjöfnur, annars stigs línulegar diffurjöfnur með fastastuðlum.
• Runur og raðir, samleitnipróf.
• Veldaraðir, Taylor-raðir.

Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort REI201G  Stærðfræði og reiknifræði eða STÆ107G Línuleg algebra.

Fjallað er um undirstöðuatriði línulegar algebru yfir rauntölurnar.

Viðfangsefni: Línuleg jöfnuhneppi,fylkjareikningur, Gauss-Jordan aðferð.  Vigurrúm og hlutrúm þeirra.  Línulega óháð hlutmengi, grunnar og vídd.  Línulegar varpanir, myndrúm og kjarni.  Depilfargfeldið, lengd og horn.  Rúmmál í margvíðu hnitarúmi og krossfeldi í þrívíðu.  Flatneskjur, stikaframsetning og fólgin framsetning.  Hornrétt ofanvörp og einingaréttir grunnar.  Aðferð Grams og Schmidts.  Ákveður og andhverfur fylkja.  Eigingildi, eiginvigrar og hornalínugerningur.

Ath.: Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort TÖL101G Tölvunarfræði 1 eða TÖL105G Tölvunarfræði 1a.

Java forritunarmálið er notað til að kynna grunnhugtök í tölvuforritun: Tjáning og fullyrðingar, texta- og tölulegar gagnategundir, aðstæður og lykkjur, fylki, aðferðir, flokkar og hluti, inntak og úttak. Forritun og kembiforrit eru stunduð í spurningakeppnum og verkefnum alla önnina.

Námskeiðið mun nota forritunarmálið Java. Fjallað er um gagnaskipan, reiknirit og huglæg gagnatög. Meðal gagnaskipana, sem farið er yfir, eru listar, hlaðar, biðraðir, forgangsbiðraðir, tré, tvítré, tvíleitartré og hrúgur auk viðkomandi reiknirita. Kynnt verða ýmis leitar- og röðunarreiknirit. Reiknirit eru greind, hvað þau taka langan tíma í vinnslu og hve mikið minnisrými. Forritunarverkefni, sem nota áðurnefnda gagnaskipan og reiknirit, eru leyst í Java. Mörg lítil forritunarverkefni verða í námskeiðinu.

Kennt í 12 vikur. Markmið: Að kynna nemendum aðferðir og grundvallarlögmál rafsegulfræði og ljósfræði. Námsefni: Hleðsla og rafsvið. Lögmál Gauss. Rafmætti. Þéttar og rafsvarar. Rafstraumur, viðnám, rafrásir. Segulsvið. Lögmál Ampères og Faradays. Span. Rafsveiflur og riðstraumur. Jöfnur Maxwells. Rafsegulbylgjur. Endurkast og ljósbrot. Linsur og speglar. Bylgjuljósfræði. Verklegt: Gerðar eru fjórar tilraunir í ljósfræði og almennri rafsegulfræði. Nemendur skila vinnubókum fyrir allar tilraunir og formlegri skýrslu um eina tíma tilraun.

Skilgreining á ýmsum hugtökum og rásaeiningum. Lögmál Kirchhoffs, möskva- og hnútapunktajöfnur. Rásir með viðnámi, fylkjareikningur. Stýrðar lindir. Thévenin- og Norton-jafngildisrásir. Aðgerðamagnarar. Merki. Rásir með viðnámi, rýmd, spani og gagnkvæmu spani. Greining í tímarúmi: Kerfisjöfnur, fyrstu og annarrar gráðu rásir. Greining í vísaplani. Reikniæfingar með PSpice og Matlab.

Í námskeiðinu er fengist við stærðfræðigreiningu falla af mörgum breytistærðum. Helstu hugtök sem koma vip sögu eru:

Opin mengi og lokuð. Varpanir, markgildi og samfelldni. Deildanlegar varpanir, hlutafleiður og keðjuregla. Jacobi-fylki. Stiglar og stefnuafleiður. Blandaðar hlutafleiður. Ferlar. Vigursvið og streymi. Sívalningshnit og kúluhnit. Taylor-margliður. Útgildi og flokkun stöðupunkta. Skilyrt útgildi. Fólgin föll og staðbundnar andhverfur. Ferilheildi, stofnföll. Heildun falla af tveimur breytistærðum. Óeiginleg heildi. Setning Greens. Einfaldlega samanhangandi svæði. Breytuskipti í tvöföldu heildi. Margföld heildi. Breytuskipti í margföldu heildi. Heildun á flötum. Flatarheildi vigursviðs. Setningar Stokes og Gauss.

Virkni og notkun flétturása, kóðara, afkóðara, lesminni (ROM), og forritanlegs rökrásabúnaðar við rásahönnun. Hönnun og greining reiknirása, samleggjari/frádragari, margfaldari. Hönnun og greining runurása bæði samhæfðar og ósamhæfðar. Farið verður í hönnun rása með D og JK vippum. Sérstakar runurásir, teljarar og hliðrunargisti. Meðhöndlun og notkun stöðuvéla (FSM). Stöðulágmörkun, stöðustjórnun, stöðukennsl. Runuvinnsla með stöðuvélum. Grundvallaratriði í notkun vélhermimáls (HDL) og forritanlegs rása búnaðar (FPGA) í samræmi við fyrrnefndar rásir. Nemendur munu skila sjö verklegum verkefnum sem byggja á stafrænni rásahönnun, Verilog og FPGA. Auk þess munu nemendur kynnast eldri aðferðum með notkun á tengibrettum til að byggja rásir nokkurra valinna verkefna.

Á síðari vikum námskeiðsins verður farið í hönnun flóknari rása með verilog og FPGA. Fjallað verður um kerfi á kubb ofl. Sem tengist notkunn FPGA og Xilinx hönnunarumhverfisins.

Markmið: Meðal markmiða námskeiðsins er að nemendur átti sig á grundvallaratriðum á greiningu og hönnun stafrænna rása og öðlist reynslu og þekkingu á leiðandi aðferðum við hönnun stafrænna rása.

Þetta er kynningaráfangi á tölvuhögun og hönnun. Lýsing á grundvallaratriðum í uppbyggingu vélbúnaðar og hugbúnaðar algengra tölva. Farið er yfir vistunaraðferðir, pípun og vélamál. Miðstýrieining, örforritun, inn/út-flutningur, reikniaðferðir. Lýst er mismunandi högun á aðalminni, flýtiminni og jaðarskilum. Minnishögun í CISC og RISC-tölvum er borin saman. Farið er yfir ígreipt tölvukerfi og gjörvastýringar (microcontrollers). Í lokin er kynnt flokkun Flynns á stórum tölvukerfum. Verklegar smalamáls æfingar byggjast á notkun Motorolla 68k hermis. Xilinx Virtex 2Pro FPGA borð notuð við verklegar æfingar er lúta að högun gjörvans og afköstum hans.

Markmið:
Aðalmarkmið námskeiðsins er að nemendur átti sig á grundvallaratriðum er varða uppbyggingu og högun aðal og undirkerfa í tölvum og tölvubúnaði, og hvernig þessi kerfi vinna saman. Önnur markmið námskeiðsins lúta að afkastagetu miðað við ólíka högun gjörva, útfærslu mjúkra gjörva í FPGA og hvernig æðri forritunarmál og þýðendur notfæra sér vélbúnað tölvunar.

Kennslufyrirkomulag:
Fyrirlestrar 2 x 75 mínútur á viku, auk þess eru dæma- og verklegir tímar eftir þörfum, 1 x 100 mínútur á viku. Ætlast er til frumkvæði nemenda við að leysa verklegar æfingar og leyta sér aðstoðar kennara ef með þarf.

Verklegur hluti námskeiðsins TÖV301G Tölvuhögun.

Undirstöðuatriði almennrar skammtafræði og safneðlisfræði. Gerð atómsins. Atómkraftar og uppbygging efnisins. Borðalíkanið. Rafeiginleikar málma og hálfleiðara. Ljóseiginleikar hálfleiðara. Samskeyti hálfleiðara. P-N Tvistar og Schottky-tvistar. Rafsviðssmárar (FET) og nórar (BJT). CMOS. Ljóstvistar, sólarhlöð og hálfleiðaraleisar.

Stakræn og samfelld merki. Yfirfærsluföll og földun. Mismunajöfnur og diffurjöfnur. Fourier-raðir og Fourier-varpanir. Fourier-greining stakrænna merkja. Laplace-vörpun og notkun hennar til greiningar samfelldra merkja. Z-vörpun og notkun hennar til greiningar stakrænna merkja. Heimadæmi og reikniverkefni með Matlab.

Kynning á rafrænum merkjum, eiginleikum og mælingu þeirra.
Umfjöllun um mæliskekkjur og útbreiðslu þeirra í mælikerfum
Aflgjafar og merkjagjafar.
Kynning á skynjurum sem breyta mældum stærðum í rafmerki.
Kynning á einstökum hlutum mælikerfa.
Rafmælingar með hliðrænum og stafrænum fjölmælum.
Mælingar með sveiflusjám.
Mælingar á viðnámum, spólum og þéttum með fjölmælum, sveiflusjám og mælibrúm.
Truflanir og takmörkun þeirra.
Viðnám, þéttar, spólur og aðrir íhlutir, uppbygging þeirra, litakóðar, meðferð hálfleiðara.
Rafkerfi húss og tilraunastofu, meðferð rafmagns og tækja í tilraunastofu.
Slysahætta, umgengnisreglur.
Heimadæmi og heimaverkefni.
Verklegar æfingar í tilraunastofu.
Hönnunarverkefni: Hönnun mælibúnaðar.

Námskeiðið er á haustmisseri og er þannig sett upp að vikulega eru tveir fyrirlestrar, unnar eru þrjár verklegar æfingar á misserinu og nemendur fá tvö smíðaverkefni þar sem þeir eiga að setja saman rafeindarásir og fá þær til að virka á réttan hátt. Fyrra smíðaverkefnið er mjög einfalt þar sem fólk lærir t.d. að lóða saman íhluti skv. gefinni teikningu en í seinna verkefninu fá nemendur frjálsar hendur og þurfa að hanna rás sem mælir einhverja stærð og framkvæmir aðgerðir á grundvelli mælingarinnar. Nemendur skila skýrslu um bæði verkefni og einnig myndbandi um seinna verkefnið. Auk þessa verður lagt fyrir einfalt mælingaverkefni þar sem nemendur safna mæligildum og vinna þau tölfræðilega. Hið einfalda fyrra smíðaverkefni er ætlað hverjum nemanda en seinna verkefnið mega nemendur vinna allt að fjórir saman. Algengast hefur verið að þrír nemendur vinni saman í hópi.

Verklegur hluti námskeiðsins RAF301G Merki og kerfi.

Í námskeiðinu er fjallað undistöðuatriði um tvö svið stærðfræðigreiningar, tvinnfallagreiningu og afleiðujöfnur, með áherslu á hagnýtingu og útreikninga á lausnum.

Viðfangsefni: Tvinntölur og varpanir á svæðum í tvinntalnasléttunni. Föll af einni tvinnbreytistærð. Fáguð föll. Veldisvísisfallið, lograr, rætur og horn. Cauchy-setningin og Cauchy-formúlan. Samleitni í jöfnum mæli. Veldaraðir. Laurent-raðir. Leifareikningur. Hagnýtingar á tvinnfallagreiningu í straumfræði. Venjulegar afleiðujöfnur og afleiðujöfnuhneppi. Línulegar afleiðujöfnur  með fastastuðlum. Ýmsar aðferðir til að reikna út sérlausnir. Green-föll fyrir upphafsgildisverkefni. Línuleg afleiðujöfnuhneppi. Veldisvísisfylkið. Veldaraðalausnir og aðferð Frobeniusar. Laplace-ummyndun og notkun hennar við lausn á afleiðujöfnum. Leifaformúlur fyrir Fourier-myndir og andhverfar Laplace-myndir.

Í þessu námskeiði læra nemendur að nota Laplace vörpun til þess að greina rafrásir í s-plani. Nemendur kynnast eiginleikum tvígáttunga. Sérstök áhersla er lögð á annarrar gráðu kerfi og nemendur læra að teikna Bode-rit, reikna yfirfærsluföll og finna kritískar tíðnir fyrir slík kerfi. Farið er í nálgunarföll fyrir hliðrænar síur og tíðnivarpanir. Farið er í uppbyggingu hliðrænna yfirfærslufalla, bæði með LC- og RC-stigarásum, sem og virkun rásareiningum.

Í námskeiðinu fá nemendur þekkingu og færni til að beita rafsegulfræði og tengja hana viðfangsefnum á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Fjallað er um merkjalínur, útbreiðslu og endurkast púlsa og sínusmerkja, víxlverkun, standbylgjur, töp og aðlögun. Farið er yfir rafstöðufræði, lögmál Coulombs og Gauss, jöfnur Laplace og Poissons og notkun þeirra, segulstöðufræði, lögmál Ampere og Biot-Savart og beitingu þeirra. Kynntar eru jöfnur Maxwells, lausnir sem rafsegulbylgjur, afl og útbreiðslu þeirra, Poynting vigur, pólun, endurkast og brot. Unnið er með einföld loftnet og loftnetastæður, móttöku rafsegulbylgna með loftnetum, fæðingu afls inn í loftnet og útgeislun frá þeim.

Almennir eiginleikar magnara, tíðnisvörun og Bode gröf. Aðgerðamagnarar og algengar gerðir rása sem byggja á þeim, mismunaháttar- og samháttarmerki, skekkjur í aðgerðamögnurum. Díóður og líkön þeirra, brotspenna og zener virkni díóða, afriðlar, klippirásir og klemmurásir með díóðum. Grunnvirkni tvískeyttra nóra (BJT) og feta (MOSFET), upprifjun úr eðlisfræði hálfleiðara, tengsl straums og spennu, stórmerkislíkön. Grunngerðir transistormagnara, smámerkisgreining, reglun DC vinnupunkts með afturvirkni, algengar magnararásir.

Námskeiðinu er ætlað að kynna nemendum hugtökin líkindi og slembiferli. Notkun þeirra er síðan rædd í tengslum við verkfræðileg vandamál. Sérstök áhersla er lögð á notkun líkindafræði og slembiferla í kerfisgreiningu. Undirstöðuatriði líkindafræði (mengi, háðar og óháðar hendingar, líkindi). Slembibreytur, einvíðar dreifingar, dreififöll, þéttiföll, normaldreifing og helsta markgildissetning tölfræðinnar. Fylgni og margvíðar dreifingar. Undirstöðuatriði tölfræði. Slembiferli. Sjálf- og þverfylgni. Aflróf. Svörun línulegra kerfa við slembiinnmerkjum.

Verklegur þáttur RAF401G Greining og uppbygging rása.

Námskeiðið byggir á verklegum æfingum með námskeiðinu Rafeindatækni 1. Framkvæmdar eru verklegar æfingar þar sem búnar eru til rafeindarásir, framkvæmdar mælingar og prófanir skv. verklýsingu. Skilað er skriflegum skýrslum um æfingarnar þar sem með skýrum og vönduðum hætti er gerð grein fyrir æfingunum og helstu niðurstöðum. Kennt er um virkni helsta búnaðar, íhluta og verkfæra í rafeindatækni og þjálfuð færni í notkun. Einnig er kynnt virkni helstu tækja, s.s. fjölmæla, sveiflusjár og merkjagjafa, og þjálfuð færni í notkun þeirra. Kynnt er hermun rafeindarása, s.s. með SPICE, og hermun notuð við greiningu rása.

Æfingar í RAF404G Líkindaaðferðir.

Ekki fyrir nemendur í BS námi í líffræði. Samkennt með LÍF109G Erfðafræði.

Fyrirlestrar: Lögmál Mendels. Erfðamynstur. Kynlitningar, mannerfðafræði, umfrymiserfðir. Litningar, bygging litninga. Frumuskipting (mítósa og meiósa), lífsferlarTengsl, endurröðun og kortlagning gena í heilkjörnungum. Bakteríuerfðafræði. Kortlagning gena í heilkjörnungum, fernugreining. Litningabreytingar. Arfgerð og svipgerð. Erfðaefnið DNA. Eftirmyndun. Umritun. Próteinmyndun. Stjórn genastarfs. Erfðatækni. Erfðamengjafræði. Stökklar. Stökkbreytingar. Viðgerðir og endurröðun. Greiningartækni erfðavísinda. Tilraunalífverur.

Próf: Dæmatímar og símat 10%, skriflegt 90%. Lágmarkseinkunnar er krafist í báðum prófhlutum.

Farið í byggingu og starfsemi frumna og frumulíffæra, lífsameindir, stjórnun orkubúskapar og efnaskipta, boðskipti á milli frumna, lífeðlislega starfsemi taugakerfa, hormónakerfa og vöðva. Sérstök áhersla á rafritsmælingar sem notaðar eru í heilbrigðisvísindum.

Helstu aðferðir hefðbundinnar sjálfvirkrar stýritækni. Líkön ýmissa kerfa á formi yfirfærslufalla og ástandsjafna, hermun, tíma- og tíðnisvörun kerfa. Eiginleikar stýrikerfa með afturvirkni, stöðugleiki, næmni, þol gegn truflunum, skekkjustuðlar. Stöðugleikagreining, regla Routh. Greining og hönnun með rótarferlum og í tíðnirúmi, fasaflýtir, fasaseinkari, PID stýringar. Tölvustýrð kerfi, A/D og D/A breytur, vörpun á samfelldum stýringum yfir á stakrænt form. Greining og hönnun stakrænna kerfa.

Markmið námskeiðsins er að leggja grunn að hönnun stafrænna sía. Helstu atriði: Stakræn, endanleg stakræn og hröð Fourier vörpun. Byggingarform stakrænna sía. Afturleitnar síur (IIR), framleitnar síur (FIR), áhrif endanlegrar orðlengdar í stafrænum síum. Síun hvikulla merkja og greining eiginleika þeirra byggt á Fourier-greiningu. Lotubundin stakræn merkjafræði.

Fjarskipti mynda eina af grunnstoðum nútíma þjóðfélags og eru nýtt á sífellt fleiri sviðum. Fjarskiptatæknin hefur þróast mjög hratt á undanförnum árum og er þróuninni hvergi nærri lokið, hvorki er varðar tæknina sjálfa né nýtingu hennar. Því er ljóst að þekking á fjarskiptaverkfræði verður eftirsótt um langa framtíð. 

Þetta námskeið veitir grunnþekkingu á fjarskiptaverkfræði með áherslu á kerfissýn. Byrjað verður á að fjalla lauslega um sögu fjarskiptanna. Fjallað verður um helstu leiðir til að meðhöndla merki fyrir og eftir sendingu yfir rás, bæði fyrir hliðrænar og stafrænar sendingar. Fjarskiptamiðlar verða kynntir, þráðlaus og þráðbundin fjarskipti, styrk- og hornmótun, fléttun og margnýting fjarskiptarása, kynning á slembibreytum og –ferlum, suð í fjarskiptakerfum og hvernig velja þarf merkisstyrk, stafrænar mótunaraðferðir, augarit og lögmál  Shannons um rásarrýmd. Að lokum verður fjallað um kóðun gagna og hvernig skynja má villur og jafnvel leiðrétta þær.  Kennsla mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi og verkefni unnin í tímum. Ætlast er til að nemendur skili heimadæmum.

Í námskeiðinu fá nemendur þjálfun í hönnun, smíði og prófunum rafbúnaðar með þátttöku í hinu alþjóðlega Formula Student verkefni, þar sem rafknúinn kappakstursbíll er hannaður, smíðaður, prófaður og sendur til alþjóðlegrar keppnisþátttöku háskóla.
Jafnframt því sem nemendur fá þjálfun í þverfaglegri verkefnavinnu er megináhersla lögð á að þeir nýti í námskeiðinu þekkingu sína á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Unnið verður að rafkerfi bílsins, s.s. rafhlöðum og rafhleðslubúnaði, rafdrifum og stýringum þeirra, skynjurum og öryggiskerfi. Ennfremur verður unnið að tölvustýringum, rauntímahugbúnaði og tækjasamskiptum. Þá verður lögð áhersla á frágang rafbúnaðar, prófanir og sannreynt að raf- og tölvubúnaðurinn uppfylli staðla fyrir bílinn.
Námskeiðið fer fram í nánu samstarfi við námskeiðið VÉL606M, þar sem nemendur námskeiðanna starfa að sameiginlegu verkefni, þróun rafknúins kappakstursbíls. Unnið verður í teymum og mun kennari hafa umsjón með nemendum námskeiðsins í hverju teymi og bera ábyrgð á námsmati.

Verkefnadrifin kúrs þar sem nemendur leita til leiðbeinanda eftir þörfum, innan þeirra marka sem reglur um Formula Student leyfa.

Helstu atriði magnara gerða úr samrásum (integrated circuits) og samanburður við rásir samsettar úr aðskildum íhlutum (discrete components). Algengar rásaeiningar sem notaðar eru í samrásamögnurum, s.s. straumspeglar, mismunapör, kaskóðumagnarar, fjölstigamagnarar og útgangsstig. Hátíðnieiginleikar magnara, afturverkun og Miller virkni. Unnið er með framangreind atriði jöfnum höndum fyrir MOS og BJT rásir. Jafnhliða kennslu yfir misserið vinna nemendur í hópum að hönnunarverkefnum þar sem beitt er fræðilegri þekkingu, hönnun og prófun rafeindarása.

Kynning á grundvallaratriðum læknisfræðilegra myndgreiningartækja frá merkjafræðilegu sjónarhorni. Farið verður yfir tækjabúnaðinn, eðlisfræðina og merkjafræðina sem notuð er í röntgen, tölvusneiðmynd, geislamyndgerð (þ.e. SPECT og PET), sónar og segulómun (MRI).  Aðaláhersla verður lögð á fræðin hvernig myndir verða til í þessum tækjum, hvaða merki frá líkamanum er verið að mæla og hvernig merkið/mælingin er notuð til að búa til mynd. Auk þess verður fjallað um gæði myndanna í hverju tæki, þ. á m. upplausn, skerpu, SNR og bjögun.

Í námskeiðinu kynnast nemendur hagnýtingu á rafmagns- og tölvuverkfræði í læknisfræði og heilbrigðistækni.  Fengnir verða gestafyrirlesarar úr fyrirtækjum landsins, sem sérhæfa sig í notkun rafmagns- og tölvuverkfræði við lausn vandamála á sviði læknisfræði og heilbrigðistækni. Nemendur fá þannig að kynnast þróun og nýsköpun, sem er í fararbroddi á sviðinu. Fjallað verður m.a. um merkjafræði og myndgreiningu í læknisfræði og erfðafræði, merkjafræði og skynjara m.a. í tengslum við svefn og merki taugakerfisins, stoðtækni, gervigreind, o.fl.  Að lokum fá nemendur tækifæri til að þróa og vinna að eigin rannsóknarhugmynd þar sem verkfræðilausnum er beitt til að leysa læknisfræðileg vandamál. Í gegnum verkefnið fá nemendur að kynnast skrifum og kynningu rannsóknaáætlana og styrkumsókna, sem snúa að rannsóknum bæði í iðnaði og háskólum.

Vélrænt nám (e. machine learning) er svið innan gervigreindar (e. artificial intelligence) sem fjallar um aðferðir sem gera tölvum kleift að læra mynstur í gögnum og nýta þau til að leysa verkefni eins og til dæmis að greina hluti í myndum.  Notkunarsvið vélræns náms er víðtækt og má þar nefna: merkjafræði, stýritækni, tölvusjón, læknisfræðileg verkfræði og margt fleira.  Tilgangur námskeiðsins er að kynna fyrir nemendum helstu aðferðir vélræns lærdóms ásamt helstu notkunarsviðum hennar.  Einnig verður farið yfir helstu aðferðir djúps lærdóms (e. deep learning) sem er grundvöllur stóra mállíkana (e. large language models). Áhersla verður lögð á bæði fræðilegar undirstöðu og hagnýta þjálfun, með það að markmiði að nemendur geti beitt tölvum til að leysa hagnýt verkefni. Mikilvægur þáttur þessa námskeiðs er lokaverkefni þar sem nemendum gefst tækifæri á því að beita aðferðum þessa námskeiðs til að leysa áhugaverð verkefni.

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.

Inngangur um afl í riðstraumsrás. Skilgreining launafls og raunafls í raforkukerfi, 3-fasa kerfi og 1-fasa jafngildi. Samhverfir þættir og einfasa jafngildi viðnáms, spenna og rafala fyrir jákvæða, neikvæða og núllröð. Álag og áhrifaþættir svo sem spenna og tíðni. Tímasveiflur álags. Einlínumyndir og einingakerfið. Samfasarafalinn í raforkukerfi og hegðun rafalans við stöðugt ástand. Spennirinn í raforkukerfi. Helstu gerðir spenna í 1-fasa og 3-fasa kerfi og notkunarsvið þeirra. Kjörspennir, auto-spennir, tappastilltir spennar og stýrispennar. Líkan af spenninum í raforkukerfi. Háspennulínur. Útreikningur á rýmd, spani og viðnámi fyrir kerfi samsíða leiðara, með sérstöku tilliti til 3-fasa háspennulína. Háspennulínur með mörgum leiðurum í hverjum fasa og kerfislíkön háspennulína. Langar línur. Flutningstakmarkanir háspennulína. Aflflæðigreining kerfis. Aflflæðijöfnur og notkun tölulegra aðferða til lausnar aflflæðivandamálsins með tölvu með Gauss og Newtonsaðferðum með Matlab og/eða öðrum hugbúnaði. Hraðvirkt ótengt aflflæði og jafnstraumsígildi (DC) aflflæðis. 3-fasa samhverft skammhlaup í raforkukerfi. Einfaldar aðferðir við útreikning á skammhlaupi. Skammhlaupsafl, z-fylki og notkun fylkjaaðferða við skammhlaupsreikninga með notkun Matlab.

Stafræn farsímakerfi komu á sjónarsviðið snemma á 10. áratugnum. Segja má að þau hafi valdið þjóðfélagslegri byltingu sem fólst í því að hægt er að ná sambandi við fólk hvar og hvenær sem er. Tilkoma snjallsíma og háhraða farsímakerfa hefur jafnframt stóraukið möguleika fólks til að afla sér upplýsinga á texta-, hljóð- eða myndformi, nærri hvar og hvenær sem er. Wi-Fi hefur einnig þróast hratt undanfarin ár og vegna þess nýtur fólk „frelsis“ þráðlausra fjarskipta á heimilum og í fyrirtækjum. Þráðlaus fjarskipti snerta fleiri svið tilverunnar, sjónvarpi og útvarpi er m.a. dreift með þráðlausum fjarskiptakerfum og fjarskipti við farartæki eru þráðlaus. Staðsetningartækni með gervitunglum, Internet hlutanna (e. Internet of Things, IoT) og „Machine-To-Machine“ (M2M) byggja á þráðlausum fjarskiptum og verður því gerð nokkur skil.

Í námskeiðinu verður farið yfir undirstöður þráðlausra fjarskipta, sem eru m.a. loftnet og bylgjuútbreiðsla, flutningslínur og hegðun rása á hátíðni. Lýst verður eiginleikum kynslóða farsímatækninnar allt frá fyrstu kynslóð til þeirra fimmtu. Má þar nefna mótunartækni QAM og fléttunartækni FDMA, CDMA, TDMA, W-CDMA og OFDM(A) og loftnetatækni sem byggir á MIMO. Enn fremur verður fjallað um tvírásaraðferðirnar TDD og FDD. Þjónustuþættir farsímatækni verða til umfjöllunar eins og gagnatengingar, talþjónusta þ.á m. VoLTE.

Fjallað verður um staðlana fyrir Wi-Fi, IEEE 802.11, Blátönn og Zigbee sem byggja á 802.15 staðlaröðinni og Z-Wave. Þráðlaus skynjaranet eru gjarnan byggð á þessari tækni og verða þeim gerð stutt skil.

Til viðbótar verður tæpt á öðrum sviðum þráðlausra fjarskipta eins og stafrænum þráðlausum sendingum sjónvarps með DVB-T og DVB-S tækni og lítillega fjallað um fjarskipti um gervitungl og staðsetningarækni með gervitunglum.

Kennslan mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi. Unnin verða verkefni en auk þess eiga nemendur að skrifa fjórar greinar um valið efni og halda stutta fyrirlestra um efnið.

Í námskeiðinu er kynntar forritunaraðferðir fyrir ígreypt kerfi. Sérstök áhersla er lögð á samskeiðni, rauntímavinnslu og atburðadrifna forritun. Farið verður yfir hvaða stuðning ýmis forritunarmál hafa við áðurnefnd atriði. Kynnt er Unified Modeling Language (UML) fyrir rauntímakerfi, hönnun fjölverkavinnslu og útfærsla í ígreyptum kerfum, forritun samskeiða þráða og forritun þráða sem deila minni og hafa samskipti sín á milli. Í námskeiðinu eru verklegar æfingar sem nota þróunarumhverfi og borð frá Xilinx.

• Stýringar fyrir erfið kerfi
• Hönnun ástandsafturverkandi stýringa
• Hönnun á aðfelluskoðurum
• Einsleitar varpanir yfir á sértæk ástandsform
• Stýranleiki og skoðanleiki
• Bestun (Linear Quadratic Regulator - LQR) - línulegar kvaðratískar ástandsafturverkandi stýringar)
• Kalman síun (Kalman filtering)
• Ástandsafturverkandi stýringar og skoðarar á formi yfirfærslufalla, skertir skoðarar
• Truflanaskoðarar
• Framverkandi stýringar (FeedForward -FF) og stýringar byggðar á innra líkani (Internal Model Control - IMC)
• Stuðlajafnandi PID stýringar
• Stýringar byggðar á spálíkani (Model Prediction Control - MPC)
• Líkansauðkenning (System Identification) 

Markmiðið með námskeiðinu er að þjálfa nemendur í að skilja og spá fyrir um samspil tækniþróunar og nýsköpunar. Sérstök áhersla er á að geta gert grein fyrir og útskýrt grundvallaratriði tæknilegrar nýsköpunar og að setja fram rökstudda spá um tækifæri til nýsköpunar á tæknisviði sem er í mótun. Námið fer fyrst og fremst fram með aðstoð gervigreindar (stór mállíkön) þar sem niðurstöður gervigreindarinnar eru rýndar á skipulegan hátt m.a. með astoð gagna og með hjálp frá hópnum, kennara og sérfræðingum.

Í námskeiðinu fá nemendur þjálfun í hönnun, smíði og prófunum rafbúnaðar með þátttöku í hinu alþjóðlega Formula Student verkefni, þar sem rafknúinn kappakstursbíll er hannaður, smíðaður, prófaður og sendur til alþjóðlegrar keppnisþátttöku háskóla.

Jafnframt því sem nemendur fá þjálfun í þverfaglegri verkefnavinnu er megináhersla lögð á að þeir nýti í námskeiðinu þekkingu sína á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Unnið verður að rafkerfi bílsins, s.s. rafhlöðum og rafhleðslubúnaði, rafdrifum og stýringum þeirra, skynjurum og öryggiskerfi. Ennfremur verður unnið að tölvustýringum, rauntímahugbúnaði og tækjasamskiptum. Þá verður lögð áhersla á frágang rafbúnaðar, prófanir og sannreynt að raf- og tölvubúnaðurinn uppfylli staðla fyrir bílinn.

Námskeiðið fer fram í nánu samstarfi við námskeiðið VÉL606M, þar sem nemendur námskeiðanna starfa að sameiginlegu verkefni, þróun rafknúins kappakstursbíls. Unnið verður í teymum og mun kennari hafa umsjón með nemendum námskeiðsins í hverju teymi og bera ábyrgð á námsmati.

Verkefnadrifinn kúrs þar sem nemendur leita til leiðbeinanda eftir þörfum, innan þeirra marka sem reglur um Formula Student leyfa.

Kerfislíffræði er þverfaglegt svið sem rannsakar líffræðileg fyrirbæri byggt á samverkandi líffræðilegum þáttum. Í kerfislíffræði er sérstök áhersla lögð á það hvernig líffræðileg kerfi breytast yfir tíma. Í þessu námskeiði munum við fjalla sérstaklega um þá þætti kerfislíffræðinnar sem snúa að heilsu og sjúkdómum manna.

Þetta námskeið mun kynna 1) notkun líkana fyrir líffræðileg ferli (bæði genastjórnunarlíkön og efnaskiptalíkön); 2) frumulíffræðileg fyrirbæri sem stuðla að samvægi (e. homeostasis), t.d. þroskun vefja og seiglu örvera og 3) greiningu á sameindamynstri sem finnast í stórum erfðagreiningargögnum, sem tengjast sjúkdómum í mönnum og geta nýst í flokkun sjúklinga og uppgötvun lífmerkja. Þannig mun námskeiðið fjalla um notkun kerfislíffræðilegra aðferða á þremur helstu stigum líffræðinnar, þ.e. á sameindum, frumum og lífverum.

Námskeiðið felur í sér lestur og túlkun vísindagreina, útfærslu reiknirita, vinnslu á rannsóknarverkefni og kynningu á vísindalegum niðurstöðum.

Fyrirlestrar munu samanstanda af bæði (1) kynningu á grunnhugtökum kerfislíffræðinnar og (2) tölvukennslu þar sem Python forritunarmálið er notað. Námskeiðið verður kennt á ensku.

Markmið: Að kynna fyrir nemendum Fourier-greiningu og hlutafleiðujöfnur og hagnýtingu á þeim.

Lýsing: Fourier-raðir og þverstöðluð fallakerfi, jaðargildisverkefni fyrir venjulega afleiðuvirkja, eigingildisverkefni fyrir Sturm-Liouville-virkja, Fourier-ummyndun, bylgjujafnan, varmaleiðnijafnan og Laplace-jafnan leystar á ýmsum svæðum í einni, tveimur og þremur víddum með aðferðum úr fyrri hluta námskeiðsins, aðskilnaður breytistærða, grunnlausn, Green-föll, speglunaraðferðin.

Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort REI201G Stærðfræði og reiknifræði eða STÆ405G Töluleg greining.

Undirstöðuhugtök um nálgun og skekkjumat. Lausn línulegra og ólínulegra jöfnuhneppa. PLU-þáttun. Margliðubrúun, splæsibrúun og aðhvarfsgreining. Töluleg nálgun afleiða og heilda. Útgiskun. Töluleg lausn upphafshafsgildisverkefna fyrir venjuleg afleiðujöfnuhneppi. Fjölskrefaaðferðir. Töluleg lausn jaðargildisverkefna fyrir venjulegar afleiðujöfnur.

Gefin er einkunn fyrir skriflegar úrlausnir á forritunarverkefnum og vegur hún 30% af heildareinkunn. Stúdent verður að hafa lágmarkseinkunn 5 bæði fyrir verkefni og lokapróf.

Þetta er yfirgripsmikið námskeið um hlutanetið og skynjaranet, sem nær yfir alla þætti er snerta notkun, högun og fjarskiptareglur. Athyglinni er ekki aðeins beint að netum á þurrlendi heldur einnig að netum neðansjávar, neðanjarðar og í geimnum. 

Stærðfræðileg undirstaða hnitakerfa og varpana. Hreyfifræði (kinematics), framvirkar og bakvirkar lausnir. Greining og stýring hraða hreyfinga. Hreyfiferlar í þrívíðu rúmi og brúun milli forritaðra punkta á hreyfiferlum. Notkun tölvusjónar, skynjara og endatóla með róbótum. Stýring og forritun róbóta. Æfingar og hermanir.

Námskeiðið veitir ítarlega  umfjöllun um vélrænt nám og afkastamikla reiknivinnslu (High-Performance Computing, HPC) með áherslu á gervihnattafjarkönnun og jarðathuganir (Earth Observation, EO). Fjallað er um sögulega þróun jarðathugana, allt frá fyrstu loftmyndum til nútímalegra gervihnattakerfa á borð við Sentinel og Landsat, og sett er fram samhengi nútíma EO innan fordæmalauss stórgagnaumhverfis þar sem terabætum af myndgögnum er safnað daglega.

Námskeiðið byggir á grunnhugtökum hefðbundinnar pixlamiðaðrar myndgreiningar og leiðir nemendur áfram í nútímalegar aðferðir sem byggja á djúpnámi og svokölluðum grunngerðarlíkönum gervigreindar (AI foundation models). Lögð er áhersla á sjálfsnám og Transformer-byggðar tauganetsskipanir, sem gera kleift að draga fram mynstur og merkingu úr stórum, ómerktum gagnasöfnum. Fjallað er um hvernig þessar aðferðir eru að umbreyta greiningu EO-gagna umfram hefðbundnar, handsmíðaðar aðferðir.

Megináhersla námskeiðsins er á samspil stórskalavélræns náms og HPC. Nemendur kynnast því hvernig ofurtölvur og dreifð reiknivinnsla gera mögulega þjálfun, keyrslu og hagnýtingu landfræðilegra gervigreindarlíkana (Geospatial AI) fyrir jarðathuganir. Fjallað er um dreifða þjálfun, samsíða reiknirit, afkastabestun og nýtingu HPC-innviða. Einnig er farið yfir viðmiðunarprófanir og frammistöðumat, þar sem nemendur læra að nota stöðluð matskerfi og mælikvarða til að meta stigstærð, nýtni og nákvæmni líkana í raunverulegum EO-verkefnum.

Námskeiðið er að hluta til verklegt. Nemendur vinna að lokaverkefni yfir heilt misseri þar sem þeir hanna, innleiða og meta vélrænar námslausnir á raunverulegum EO-gagnasöfnum. Verkefnið er unnið með Python, opnum hugbúnaði og aðgengilegum líkanum. Markmið verkefnisins er að samþætta fræðilega þekkingu og hagnýta færni og undirbúa nemendur fyrir rannsóknir eða störf á sviði gervigreindar og jarðathugana.

Fjarskipti nútímans einkennast af því að gögnin eru send eftir fastlínunetum stærstan hluta leiðarinnar en við seinasta spölinn er oft notuð þráðlaus tækni sem veitir þægindi þráðlausrar upplifunar. Nærri öll gögn sem send eru milli fólks eða tækja fara eftir fastlínukerfum stærstan hluta leiðarinnar. Fyrir verkfræðinga á sviði fjarskipta skiptir því afar miklu að hafa yfirgripsmikla þekkingu á fastlínunetum og þeim fjölbreyttu aðferðum sem beitt er á því sviði.

Í námskeiðinu verða kenndar helstu aðferðir við uppbyggingu stofnneta, ljósleiðaratækni verður kynnt og m.a.farið yfir DWDM, SDH, Ethernet, ATM og MPLS-TP. Á sviði aðgangsneta verður ítarlega fjallað um kopar-, kóax- og ljósleiðaranet, ADSL, VDSL, G.fast og fleiri meðlimi DSL fjölskyldunnar, kapalkerfi og DOCSIS staðalinn, FTTH og mismunandi útfærslur þeirra eins og virkt Ethernet og GPON.

Grunntækni fastlínuneta nútímans er IP tæknin og verða henni gerð góð skil allt frá bitaflutningslagi til notkunarlags. Á greinalagi verður lögð áhersla á Ethernet og MPLS. Farið verður í rása- og pakkaskiptingu, rásamiðuð og rásalaus fjarskipti. Þjónustuþáttum eins og PSTN, VoIP, IPTV, OTT og P2P verður lýst. Jafnframt verður fjallað um bakfæðingu þráðlausra neta eins og farsíma og Wi-Fi. Sýndarvæðing í fjarskiptum verður kynnt og fjallað um hugbúnaðardrifin net (SDN) ásamt sýndarvæðingu netaðgerða (NFV). Farið verður yfir laga- og regluumhverfi fjarskipta og fjallað um þætti eins og nethlutleysi, netnjósnir, skerðingu netfrelsis og aðila eins og Google, Apple, Microsoft og Netflix. Að lokum verður stuttlega farið í staðarnet (LAN) með áherslu á heimanet. Fjallað verður um beina, myndlykla, NAS, fjarskipti um raflínur (PLC), plastljósleiðara, MOCA og Wi-Fi kynnt til sögunnar.

Kennslan mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi. Unnin verða verkefni á sviði IP fjarskipta en auk þess eiga nemendur að skrifa fjórar greinar um valið efni og halda stutta fyrirlestra um efnið.

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.

Aðstoðartímar í ýmsum námskeiðum fyrir alla grunnnema í rafmagns- og tölvuverkfræði. Nýnemar sérstaklega hvattir til að mæta þar sem þetta er frábær vettvangur til að hitta aðra nemendur í sama fagi. Ekki er skylda að skrá sig í námskeiðið heldur má bara mæta.

Aðstoðartímar í ýmsum námskeiðum fyrir alla grunnnema í rafmagns- og tölvuverkfræði. Nýnemar sérstaklega hvattir til að mæta þar sem þetta er frábær vettvangur til að hitta aðra nemendur í sama fagi. Ekki er skylda að skrá sig í námskeiðið heldur má bara mæta.

Nám í rafmagns- og tölvuverkfræði, á grunn- og framhaldsstigi, er kynnt og skoðað hvar og hvernig námið mun nýtast í hinum margvíslegu störfum. Heimsótt eru fyrirtæki og stofnanir til að kynnast störfum rafmagns- og tölvuverkfræðinga og gestir flytja erindi og ræða við nemendur í kennslustundum til að varpa ljósi á hin fjölbreytilegu viðfangsefni sem fengist er við í rafmagns- og tölvuverkfræði. Kynnt eru fagfélög rafmagns- og tölvuverkfræðinga og fjallað er um siðareglur þeirra. Í námskeiðinu er nemendum gefinn kostur á að fást við afmörkuð viðfangsefni sem gefur þeim innsýn í nám í greininni og þau störf sem taka við að því loknu.

Markmið: Að kynna nemendum aðferðir og grundvallarlögmál aflfræði, stöðufræði og bylgjufræði til þeirrar hlítar að þeir geti beitt þeim við lausn dæma. Námskeiðinu er m.a. ætlað að vera undirstaða í þessum greinum fyrir frekara nám í verkfræði.

Námsefni: Hugtök, einingar, tölur, víddir. Vigrar. Gangfræði. Hreyfifræði agna, tregða, kraftar og lögmál Newtons. Núningur. Vinna og orka og varðveisla orkunnar. Skriðþungi, árekstrar. Agnakerfi, massamiðja. Snúningur stjarfhlutar. Hverfiþungi og hverfitregða. Stöðufræði. Þyngd. Storka og straumefni, jafna Bernoullis. Sveiflur: Hreinar, deyfðar og þvingaðar. Bylgjur. Hljóð.

Verklegt: Gerðar eru 3 verklegar æfingar þar sem viðfangsefnin eru einkum sótt í aflfræði og áhersla lögð á að kynna nemendum verklag við gagnasöfnun og úrvinnslu gagna.  Nemendur skila vinnubókum fyrir verklegu æfingarnar og fá einkunn.

Athugið að kennslubókin er aðgengileg nemendum í gegnum Canvas án endurgjalds.

Þetta er grunnnámskeið um stærðfræðigreiningu í einni breytistærð. Æskilegur undirbúningur er að nemendur hafi lokið námskeiðum á framhaldsskólastigi sem fjalla um algebru, rúmfræði, hornaföll, diffrun og heildun. Námskeiðið leggur grunn að skilningi á greinum á borð við náttúrufræði, verkfræði, hagfræði og tölvunarfræði. Umfjöllunarefni námskeiðsins eru meðal annars:

• Rauntölur.
• Markgildi og samfelld föll.
• Deildanleg föll, reglur um afleiður, hærri afleiður, hagnýtingar deildareiknings (útgildisverkefni, línuleg nálgun).
• Torræð föll.
• Meðalgildissetning, setningar l'Hôpitals og Taylors.
• Heildun, ákveðin heildi og reiknireglur fyrir þau, stofnföll, óeiginleg heildi.
• Undirstöðusetning stærðfræðigreiningarinnar.
• Hagnýtingar heildareiknings: Bogalengd, flatarmál, rúmmál, þungamiðjur.
• Venjulegar afleiðujöfnur: fyrsta stigs línulegar diffurjöfnur, annars stigs línulegar diffurjöfnur með fastastuðlum.
• Runur og raðir, samleitnipróf.
• Veldaraðir, Taylor-raðir.

Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort REI201G  Stærðfræði og reiknifræði eða STÆ107G Línuleg algebra.

Fjallað er um undirstöðuatriði línulegar algebru yfir rauntölurnar.

Viðfangsefni: Línuleg jöfnuhneppi,fylkjareikningur, Gauss-Jordan aðferð.  Vigurrúm og hlutrúm þeirra.  Línulega óháð hlutmengi, grunnar og vídd.  Línulegar varpanir, myndrúm og kjarni.  Depilfargfeldið, lengd og horn.  Rúmmál í margvíðu hnitarúmi og krossfeldi í þrívíðu.  Flatneskjur, stikaframsetning og fólgin framsetning.  Hornrétt ofanvörp og einingaréttir grunnar.  Aðferð Grams og Schmidts.  Ákveður og andhverfur fylkja.  Eigingildi, eiginvigrar og hornalínugerningur.

Ath.: Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort TÖL101G Tölvunarfræði 1 eða TÖL105G Tölvunarfræði 1a.

Java forritunarmálið er notað til að kynna grunnhugtök í tölvuforritun: Tjáning og fullyrðingar, texta- og tölulegar gagnategundir, aðstæður og lykkjur, fylki, aðferðir, flokkar og hluti, inntak og úttak. Forritun og kembiforrit eru stunduð í spurningakeppnum og verkefnum alla önnina.

Námskeiðið mun nota forritunarmálið Java. Fjallað er um gagnaskipan, reiknirit og huglæg gagnatög. Meðal gagnaskipana, sem farið er yfir, eru listar, hlaðar, biðraðir, forgangsbiðraðir, tré, tvítré, tvíleitartré og hrúgur auk viðkomandi reiknirita. Kynnt verða ýmis leitar- og röðunarreiknirit. Reiknirit eru greind, hvað þau taka langan tíma í vinnslu og hve mikið minnisrými. Forritunarverkefni, sem nota áðurnefnda gagnaskipan og reiknirit, eru leyst í Java. Mörg lítil forritunarverkefni verða í námskeiðinu.

Kennt í 12 vikur. Markmið: Að kynna nemendum aðferðir og grundvallarlögmál rafsegulfræði og ljósfræði. Námsefni: Hleðsla og rafsvið. Lögmál Gauss. Rafmætti. Þéttar og rafsvarar. Rafstraumur, viðnám, rafrásir. Segulsvið. Lögmál Ampères og Faradays. Span. Rafsveiflur og riðstraumur. Jöfnur Maxwells. Rafsegulbylgjur. Endurkast og ljósbrot. Linsur og speglar. Bylgjuljósfræði. Verklegt: Gerðar eru fjórar tilraunir í ljósfræði og almennri rafsegulfræði. Nemendur skila vinnubókum fyrir allar tilraunir og formlegri skýrslu um eina tíma tilraun.

Skilgreining á ýmsum hugtökum og rásaeiningum. Lögmál Kirchhoffs, möskva- og hnútapunktajöfnur. Rásir með viðnámi, fylkjareikningur. Stýrðar lindir. Thévenin- og Norton-jafngildisrásir. Aðgerðamagnarar. Merki. Rásir með viðnámi, rýmd, spani og gagnkvæmu spani. Greining í tímarúmi: Kerfisjöfnur, fyrstu og annarrar gráðu rásir. Greining í vísaplani. Reikniæfingar með PSpice og Matlab.

Í námskeiðinu er fengist við stærðfræðigreiningu falla af mörgum breytistærðum. Helstu hugtök sem koma vip sögu eru:

Opin mengi og lokuð. Varpanir, markgildi og samfelldni. Deildanlegar varpanir, hlutafleiður og keðjuregla. Jacobi-fylki. Stiglar og stefnuafleiður. Blandaðar hlutafleiður. Ferlar. Vigursvið og streymi. Sívalningshnit og kúluhnit. Taylor-margliður. Útgildi og flokkun stöðupunkta. Skilyrt útgildi. Fólgin föll og staðbundnar andhverfur. Ferilheildi, stofnföll. Heildun falla af tveimur breytistærðum. Óeiginleg heildi. Setning Greens. Einfaldlega samanhangandi svæði. Breytuskipti í tvöföldu heildi. Margföld heildi. Breytuskipti í margföldu heildi. Heildun á flötum. Flatarheildi vigursviðs. Setningar Stokes og Gauss.

Virkni og notkun flétturása, kóðara, afkóðara, lesminni (ROM), og forritanlegs rökrásabúnaðar við rásahönnun. Hönnun og greining reiknirása, samleggjari/frádragari, margfaldari. Hönnun og greining runurása bæði samhæfðar og ósamhæfðar. Farið verður í hönnun rása með D og JK vippum. Sérstakar runurásir, teljarar og hliðrunargisti. Meðhöndlun og notkun stöðuvéla (FSM). Stöðulágmörkun, stöðustjórnun, stöðukennsl. Runuvinnsla með stöðuvélum. Grundvallaratriði í notkun vélhermimáls (HDL) og forritanlegs rása búnaðar (FPGA) í samræmi við fyrrnefndar rásir. Nemendur munu skila sjö verklegum verkefnum sem byggja á stafrænni rásahönnun, Verilog og FPGA. Auk þess munu nemendur kynnast eldri aðferðum með notkun á tengibrettum til að byggja rásir nokkurra valinna verkefna.

Á síðari vikum námskeiðsins verður farið í hönnun flóknari rása með verilog og FPGA. Fjallað verður um kerfi á kubb ofl. Sem tengist notkunn FPGA og Xilinx hönnunarumhverfisins.

Markmið: Meðal markmiða námskeiðsins er að nemendur átti sig á grundvallaratriðum á greiningu og hönnun stafrænna rása og öðlist reynslu og þekkingu á leiðandi aðferðum við hönnun stafrænna rása.

Þetta er kynningaráfangi á tölvuhögun og hönnun. Lýsing á grundvallaratriðum í uppbyggingu vélbúnaðar og hugbúnaðar algengra tölva. Farið er yfir vistunaraðferðir, pípun og vélamál. Miðstýrieining, örforritun, inn/út-flutningur, reikniaðferðir. Lýst er mismunandi högun á aðalminni, flýtiminni og jaðarskilum. Minnishögun í CISC og RISC-tölvum er borin saman. Farið er yfir ígreipt tölvukerfi og gjörvastýringar (microcontrollers). Í lokin er kynnt flokkun Flynns á stórum tölvukerfum. Verklegar smalamáls æfingar byggjast á notkun Motorolla 68k hermis. Xilinx Virtex 2Pro FPGA borð notuð við verklegar æfingar er lúta að högun gjörvans og afköstum hans.

Markmið:
Aðalmarkmið námskeiðsins er að nemendur átti sig á grundvallaratriðum er varða uppbyggingu og högun aðal og undirkerfa í tölvum og tölvubúnaði, og hvernig þessi kerfi vinna saman. Önnur markmið námskeiðsins lúta að afkastagetu miðað við ólíka högun gjörva, útfærslu mjúkra gjörva í FPGA og hvernig æðri forritunarmál og þýðendur notfæra sér vélbúnað tölvunar.

Kennslufyrirkomulag:
Fyrirlestrar 2 x 75 mínútur á viku, auk þess eru dæma- og verklegir tímar eftir þörfum, 1 x 100 mínútur á viku. Ætlast er til frumkvæði nemenda við að leysa verklegar æfingar og leyta sér aðstoðar kennara ef með þarf.

Verklegur hluti námskeiðsins TÖV301G Tölvuhögun.

Undirstöðuatriði almennrar skammtafræði og safneðlisfræði. Gerð atómsins. Atómkraftar og uppbygging efnisins. Borðalíkanið. Rafeiginleikar málma og hálfleiðara. Ljóseiginleikar hálfleiðara. Samskeyti hálfleiðara. P-N Tvistar og Schottky-tvistar. Rafsviðssmárar (FET) og nórar (BJT). CMOS. Ljóstvistar, sólarhlöð og hálfleiðaraleisar.

Stakræn og samfelld merki. Yfirfærsluföll og földun. Mismunajöfnur og diffurjöfnur. Fourier-raðir og Fourier-varpanir. Fourier-greining stakrænna merkja. Laplace-vörpun og notkun hennar til greiningar samfelldra merkja. Z-vörpun og notkun hennar til greiningar stakrænna merkja. Heimadæmi og reikniverkefni með Matlab.

Kynning á rafrænum merkjum, eiginleikum og mælingu þeirra.
Umfjöllun um mæliskekkjur og útbreiðslu þeirra í mælikerfum
Aflgjafar og merkjagjafar.
Kynning á skynjurum sem breyta mældum stærðum í rafmerki.
Kynning á einstökum hlutum mælikerfa.
Rafmælingar með hliðrænum og stafrænum fjölmælum.
Mælingar með sveiflusjám.
Mælingar á viðnámum, spólum og þéttum með fjölmælum, sveiflusjám og mælibrúm.
Truflanir og takmörkun þeirra.
Viðnám, þéttar, spólur og aðrir íhlutir, uppbygging þeirra, litakóðar, meðferð hálfleiðara.
Rafkerfi húss og tilraunastofu, meðferð rafmagns og tækja í tilraunastofu.
Slysahætta, umgengnisreglur.
Heimadæmi og heimaverkefni.
Verklegar æfingar í tilraunastofu.
Hönnunarverkefni: Hönnun mælibúnaðar.

Námskeiðið er á haustmisseri og er þannig sett upp að vikulega eru tveir fyrirlestrar, unnar eru þrjár verklegar æfingar á misserinu og nemendur fá tvö smíðaverkefni þar sem þeir eiga að setja saman rafeindarásir og fá þær til að virka á réttan hátt. Fyrra smíðaverkefnið er mjög einfalt þar sem fólk lærir t.d. að lóða saman íhluti skv. gefinni teikningu en í seinna verkefninu fá nemendur frjálsar hendur og þurfa að hanna rás sem mælir einhverja stærð og framkvæmir aðgerðir á grundvelli mælingarinnar. Nemendur skila skýrslu um bæði verkefni og einnig myndbandi um seinna verkefnið. Auk þessa verður lagt fyrir einfalt mælingaverkefni þar sem nemendur safna mæligildum og vinna þau tölfræðilega. Hið einfalda fyrra smíðaverkefni er ætlað hverjum nemanda en seinna verkefnið mega nemendur vinna allt að fjórir saman. Algengast hefur verið að þrír nemendur vinni saman í hópi.

Verklegur hluti námskeiðsins RAF301G Merki og kerfi.

Í námskeiðinu er fjallað undistöðuatriði um tvö svið stærðfræðigreiningar, tvinnfallagreiningu og afleiðujöfnur, með áherslu á hagnýtingu og útreikninga á lausnum.

Viðfangsefni: Tvinntölur og varpanir á svæðum í tvinntalnasléttunni. Föll af einni tvinnbreytistærð. Fáguð föll. Veldisvísisfallið, lograr, rætur og horn. Cauchy-setningin og Cauchy-formúlan. Samleitni í jöfnum mæli. Veldaraðir. Laurent-raðir. Leifareikningur. Hagnýtingar á tvinnfallagreiningu í straumfræði. Venjulegar afleiðujöfnur og afleiðujöfnuhneppi. Línulegar afleiðujöfnur  með fastastuðlum. Ýmsar aðferðir til að reikna út sérlausnir. Green-föll fyrir upphafsgildisverkefni. Línuleg afleiðujöfnuhneppi. Veldisvísisfylkið. Veldaraðalausnir og aðferð Frobeniusar. Laplace-ummyndun og notkun hennar við lausn á afleiðujöfnum. Leifaformúlur fyrir Fourier-myndir og andhverfar Laplace-myndir.

Í þessu námskeiði læra nemendur að nota Laplace vörpun til þess að greina rafrásir í s-plani. Nemendur kynnast eiginleikum tvígáttunga. Sérstök áhersla er lögð á annarrar gráðu kerfi og nemendur læra að teikna Bode-rit, reikna yfirfærsluföll og finna kritískar tíðnir fyrir slík kerfi. Farið er í nálgunarföll fyrir hliðrænar síur og tíðnivarpanir. Farið er í uppbyggingu hliðrænna yfirfærslufalla, bæði með LC- og RC-stigarásum, sem og virkun rásareiningum.

Í námskeiðinu fá nemendur þekkingu og færni til að beita rafsegulfræði og tengja hana viðfangsefnum á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Fjallað er um merkjalínur, útbreiðslu og endurkast púlsa og sínusmerkja, víxlverkun, standbylgjur, töp og aðlögun. Farið er yfir rafstöðufræði, lögmál Coulombs og Gauss, jöfnur Laplace og Poissons og notkun þeirra, segulstöðufræði, lögmál Ampere og Biot-Savart og beitingu þeirra. Kynntar eru jöfnur Maxwells, lausnir sem rafsegulbylgjur, afl og útbreiðslu þeirra, Poynting vigur, pólun, endurkast og brot. Unnið er með einföld loftnet og loftnetastæður, móttöku rafsegulbylgna með loftnetum, fæðingu afls inn í loftnet og útgeislun frá þeim.

Almennir eiginleikar magnara, tíðnisvörun og Bode gröf. Aðgerðamagnarar og algengar gerðir rása sem byggja á þeim, mismunaháttar- og samháttarmerki, skekkjur í aðgerðamögnurum. Díóður og líkön þeirra, brotspenna og zener virkni díóða, afriðlar, klippirásir og klemmurásir með díóðum. Grunnvirkni tvískeyttra nóra (BJT) og feta (MOSFET), upprifjun úr eðlisfræði hálfleiðara, tengsl straums og spennu, stórmerkislíkön. Grunngerðir transistormagnara, smámerkisgreining, reglun DC vinnupunkts með afturvirkni, algengar magnararásir.

Námskeiðinu er ætlað að kynna nemendum hugtökin líkindi og slembiferli. Notkun þeirra er síðan rædd í tengslum við verkfræðileg vandamál. Sérstök áhersla er lögð á notkun líkindafræði og slembiferla í kerfisgreiningu. Undirstöðuatriði líkindafræði (mengi, háðar og óháðar hendingar, líkindi). Slembibreytur, einvíðar dreifingar, dreififöll, þéttiföll, normaldreifing og helsta markgildissetning tölfræðinnar. Fylgni og margvíðar dreifingar. Undirstöðuatriði tölfræði. Slembiferli. Sjálf- og þverfylgni. Aflróf. Svörun línulegra kerfa við slembiinnmerkjum.

Verklegur þáttur RAF401G Greining og uppbygging rása.

Námskeiðið byggir á verklegum æfingum með námskeiðinu Rafeindatækni 1. Framkvæmdar eru verklegar æfingar þar sem búnar eru til rafeindarásir, framkvæmdar mælingar og prófanir skv. verklýsingu. Skilað er skriflegum skýrslum um æfingarnar þar sem með skýrum og vönduðum hætti er gerð grein fyrir æfingunum og helstu niðurstöðum. Kennt er um virkni helsta búnaðar, íhluta og verkfæra í rafeindatækni og þjálfuð færni í notkun. Einnig er kynnt virkni helstu tækja, s.s. fjölmæla, sveiflusjár og merkjagjafa, og þjálfuð færni í notkun þeirra. Kynnt er hermun rafeindarása, s.s. með SPICE, og hermun notuð við greiningu rása.

Æfingar í RAF404G Líkindaaðferðir.

Ekki fyrir nemendur í BS námi í líffræði. Samkennt með LÍF109G Erfðafræði.

Fyrirlestrar: Lögmál Mendels. Erfðamynstur. Kynlitningar, mannerfðafræði, umfrymiserfðir. Litningar, bygging litninga. Frumuskipting (mítósa og meiósa), lífsferlarTengsl, endurröðun og kortlagning gena í heilkjörnungum. Bakteríuerfðafræði. Kortlagning gena í heilkjörnungum, fernugreining. Litningabreytingar. Arfgerð og svipgerð. Erfðaefnið DNA. Eftirmyndun. Umritun. Próteinmyndun. Stjórn genastarfs. Erfðatækni. Erfðamengjafræði. Stökklar. Stökkbreytingar. Viðgerðir og endurröðun. Greiningartækni erfðavísinda. Tilraunalífverur.

Próf: Dæmatímar og símat 10%, skriflegt 90%. Lágmarkseinkunnar er krafist í báðum prófhlutum.

Farið í byggingu og starfsemi frumna og frumulíffæra, lífsameindir, stjórnun orkubúskapar og efnaskipta, boðskipti á milli frumna, lífeðlislega starfsemi taugakerfa, hormónakerfa og vöðva. Sérstök áhersla á rafritsmælingar sem notaðar eru í heilbrigðisvísindum.

Helstu aðferðir hefðbundinnar sjálfvirkrar stýritækni. Líkön ýmissa kerfa á formi yfirfærslufalla og ástandsjafna, hermun, tíma- og tíðnisvörun kerfa. Eiginleikar stýrikerfa með afturvirkni, stöðugleiki, næmni, þol gegn truflunum, skekkjustuðlar. Stöðugleikagreining, regla Routh. Greining og hönnun með rótarferlum og í tíðnirúmi, fasaflýtir, fasaseinkari, PID stýringar. Tölvustýrð kerfi, A/D og D/A breytur, vörpun á samfelldum stýringum yfir á stakrænt form. Greining og hönnun stakrænna kerfa.

Markmið námskeiðsins er að leggja grunn að hönnun stafrænna sía. Helstu atriði: Stakræn, endanleg stakræn og hröð Fourier vörpun. Byggingarform stakrænna sía. Afturleitnar síur (IIR), framleitnar síur (FIR), áhrif endanlegrar orðlengdar í stafrænum síum. Síun hvikulla merkja og greining eiginleika þeirra byggt á Fourier-greiningu. Lotubundin stakræn merkjafræði.

Fjarskipti mynda eina af grunnstoðum nútíma þjóðfélags og eru nýtt á sífellt fleiri sviðum. Fjarskiptatæknin hefur þróast mjög hratt á undanförnum árum og er þróuninni hvergi nærri lokið, hvorki er varðar tæknina sjálfa né nýtingu hennar. Því er ljóst að þekking á fjarskiptaverkfræði verður eftirsótt um langa framtíð. 

Þetta námskeið veitir grunnþekkingu á fjarskiptaverkfræði með áherslu á kerfissýn. Byrjað verður á að fjalla lauslega um sögu fjarskiptanna. Fjallað verður um helstu leiðir til að meðhöndla merki fyrir og eftir sendingu yfir rás, bæði fyrir hliðrænar og stafrænar sendingar. Fjarskiptamiðlar verða kynntir, þráðlaus og þráðbundin fjarskipti, styrk- og hornmótun, fléttun og margnýting fjarskiptarása, kynning á slembibreytum og –ferlum, suð í fjarskiptakerfum og hvernig velja þarf merkisstyrk, stafrænar mótunaraðferðir, augarit og lögmál  Shannons um rásarrýmd. Að lokum verður fjallað um kóðun gagna og hvernig skynja má villur og jafnvel leiðrétta þær.  Kennsla mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi og verkefni unnin í tímum. Ætlast er til að nemendur skili heimadæmum.

Í námskeiðinu fá nemendur þjálfun í hönnun, smíði og prófunum rafbúnaðar með þátttöku í hinu alþjóðlega Formula Student verkefni, þar sem rafknúinn kappakstursbíll er hannaður, smíðaður, prófaður og sendur til alþjóðlegrar keppnisþátttöku háskóla.
Jafnframt því sem nemendur fá þjálfun í þverfaglegri verkefnavinnu er megináhersla lögð á að þeir nýti í námskeiðinu þekkingu sína á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Unnið verður að rafkerfi bílsins, s.s. rafhlöðum og rafhleðslubúnaði, rafdrifum og stýringum þeirra, skynjurum og öryggiskerfi. Ennfremur verður unnið að tölvustýringum, rauntímahugbúnaði og tækjasamskiptum. Þá verður lögð áhersla á frágang rafbúnaðar, prófanir og sannreynt að raf- og tölvubúnaðurinn uppfylli staðla fyrir bílinn.
Námskeiðið fer fram í nánu samstarfi við námskeiðið VÉL606M, þar sem nemendur námskeiðanna starfa að sameiginlegu verkefni, þróun rafknúins kappakstursbíls. Unnið verður í teymum og mun kennari hafa umsjón með nemendum námskeiðsins í hverju teymi og bera ábyrgð á námsmati.

Verkefnadrifin kúrs þar sem nemendur leita til leiðbeinanda eftir þörfum, innan þeirra marka sem reglur um Formula Student leyfa.

Helstu atriði magnara gerða úr samrásum (integrated circuits) og samanburður við rásir samsettar úr aðskildum íhlutum (discrete components). Algengar rásaeiningar sem notaðar eru í samrásamögnurum, s.s. straumspeglar, mismunapör, kaskóðumagnarar, fjölstigamagnarar og útgangsstig. Hátíðnieiginleikar magnara, afturverkun og Miller virkni. Unnið er með framangreind atriði jöfnum höndum fyrir MOS og BJT rásir. Jafnhliða kennslu yfir misserið vinna nemendur í hópum að hönnunarverkefnum þar sem beitt er fræðilegri þekkingu, hönnun og prófun rafeindarása.

Kynning á grundvallaratriðum læknisfræðilegra myndgreiningartækja frá merkjafræðilegu sjónarhorni. Farið verður yfir tækjabúnaðinn, eðlisfræðina og merkjafræðina sem notuð er í röntgen, tölvusneiðmynd, geislamyndgerð (þ.e. SPECT og PET), sónar og segulómun (MRI).  Aðaláhersla verður lögð á fræðin hvernig myndir verða til í þessum tækjum, hvaða merki frá líkamanum er verið að mæla og hvernig merkið/mælingin er notuð til að búa til mynd. Auk þess verður fjallað um gæði myndanna í hverju tæki, þ. á m. upplausn, skerpu, SNR og bjögun.

Í námskeiðinu kynnast nemendur hagnýtingu á rafmagns- og tölvuverkfræði í læknisfræði og heilbrigðistækni.  Fengnir verða gestafyrirlesarar úr fyrirtækjum landsins, sem sérhæfa sig í notkun rafmagns- og tölvuverkfræði við lausn vandamála á sviði læknisfræði og heilbrigðistækni. Nemendur fá þannig að kynnast þróun og nýsköpun, sem er í fararbroddi á sviðinu. Fjallað verður m.a. um merkjafræði og myndgreiningu í læknisfræði og erfðafræði, merkjafræði og skynjara m.a. í tengslum við svefn og merki taugakerfisins, stoðtækni, gervigreind, o.fl.  Að lokum fá nemendur tækifæri til að þróa og vinna að eigin rannsóknarhugmynd þar sem verkfræðilausnum er beitt til að leysa læknisfræðileg vandamál. Í gegnum verkefnið fá nemendur að kynnast skrifum og kynningu rannsóknaáætlana og styrkumsókna, sem snúa að rannsóknum bæði í iðnaði og háskólum.

Vélrænt nám (e. machine learning) er svið innan gervigreindar (e. artificial intelligence) sem fjallar um aðferðir sem gera tölvum kleift að læra mynstur í gögnum og nýta þau til að leysa verkefni eins og til dæmis að greina hluti í myndum.  Notkunarsvið vélræns náms er víðtækt og má þar nefna: merkjafræði, stýritækni, tölvusjón, læknisfræðileg verkfræði og margt fleira.  Tilgangur námskeiðsins er að kynna fyrir nemendum helstu aðferðir vélræns lærdóms ásamt helstu notkunarsviðum hennar.  Einnig verður farið yfir helstu aðferðir djúps lærdóms (e. deep learning) sem er grundvöllur stóra mállíkana (e. large language models). Áhersla verður lögð á bæði fræðilegar undirstöðu og hagnýta þjálfun, með það að markmiði að nemendur geti beitt tölvum til að leysa hagnýt verkefni. Mikilvægur þáttur þessa námskeiðs er lokaverkefni þar sem nemendum gefst tækifæri á því að beita aðferðum þessa námskeiðs til að leysa áhugaverð verkefni.

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.

Inngangur um afl í riðstraumsrás. Skilgreining launafls og raunafls í raforkukerfi, 3-fasa kerfi og 1-fasa jafngildi. Samhverfir þættir og einfasa jafngildi viðnáms, spenna og rafala fyrir jákvæða, neikvæða og núllröð. Álag og áhrifaþættir svo sem spenna og tíðni. Tímasveiflur álags. Einlínumyndir og einingakerfið. Samfasarafalinn í raforkukerfi og hegðun rafalans við stöðugt ástand. Spennirinn í raforkukerfi. Helstu gerðir spenna í 1-fasa og 3-fasa kerfi og notkunarsvið þeirra. Kjörspennir, auto-spennir, tappastilltir spennar og stýrispennar. Líkan af spenninum í raforkukerfi. Háspennulínur. Útreikningur á rýmd, spani og viðnámi fyrir kerfi samsíða leiðara, með sérstöku tilliti til 3-fasa háspennulína. Háspennulínur með mörgum leiðurum í hverjum fasa og kerfislíkön háspennulína. Langar línur. Flutningstakmarkanir háspennulína. Aflflæðigreining kerfis. Aflflæðijöfnur og notkun tölulegra aðferða til lausnar aflflæðivandamálsins með tölvu með Gauss og Newtonsaðferðum með Matlab og/eða öðrum hugbúnaði. Hraðvirkt ótengt aflflæði og jafnstraumsígildi (DC) aflflæðis. 3-fasa samhverft skammhlaup í raforkukerfi. Einfaldar aðferðir við útreikning á skammhlaupi. Skammhlaupsafl, z-fylki og notkun fylkjaaðferða við skammhlaupsreikninga með notkun Matlab.

Stafræn farsímakerfi komu á sjónarsviðið snemma á 10. áratugnum. Segja má að þau hafi valdið þjóðfélagslegri byltingu sem fólst í því að hægt er að ná sambandi við fólk hvar og hvenær sem er. Tilkoma snjallsíma og háhraða farsímakerfa hefur jafnframt stóraukið möguleika fólks til að afla sér upplýsinga á texta-, hljóð- eða myndformi, nærri hvar og hvenær sem er. Wi-Fi hefur einnig þróast hratt undanfarin ár og vegna þess nýtur fólk „frelsis“ þráðlausra fjarskipta á heimilum og í fyrirtækjum. Þráðlaus fjarskipti snerta fleiri svið tilverunnar, sjónvarpi og útvarpi er m.a. dreift með þráðlausum fjarskiptakerfum og fjarskipti við farartæki eru þráðlaus. Staðsetningartækni með gervitunglum, Internet hlutanna (e. Internet of Things, IoT) og „Machine-To-Machine“ (M2M) byggja á þráðlausum fjarskiptum og verður því gerð nokkur skil.

Í námskeiðinu verður farið yfir undirstöður þráðlausra fjarskipta, sem eru m.a. loftnet og bylgjuútbreiðsla, flutningslínur og hegðun rása á hátíðni. Lýst verður eiginleikum kynslóða farsímatækninnar allt frá fyrstu kynslóð til þeirra fimmtu. Má þar nefna mótunartækni QAM og fléttunartækni FDMA, CDMA, TDMA, W-CDMA og OFDM(A) og loftnetatækni sem byggir á MIMO. Enn fremur verður fjallað um tvírásaraðferðirnar TDD og FDD. Þjónustuþættir farsímatækni verða til umfjöllunar eins og gagnatengingar, talþjónusta þ.á m. VoLTE.

Fjallað verður um staðlana fyrir Wi-Fi, IEEE 802.11, Blátönn og Zigbee sem byggja á 802.15 staðlaröðinni og Z-Wave. Þráðlaus skynjaranet eru gjarnan byggð á þessari tækni og verða þeim gerð stutt skil.

Til viðbótar verður tæpt á öðrum sviðum þráðlausra fjarskipta eins og stafrænum þráðlausum sendingum sjónvarps með DVB-T og DVB-S tækni og lítillega fjallað um fjarskipti um gervitungl og staðsetningarækni með gervitunglum.

Kennslan mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi. Unnin verða verkefni en auk þess eiga nemendur að skrifa fjórar greinar um valið efni og halda stutta fyrirlestra um efnið.

Í námskeiðinu er kynntar forritunaraðferðir fyrir ígreypt kerfi. Sérstök áhersla er lögð á samskeiðni, rauntímavinnslu og atburðadrifna forritun. Farið verður yfir hvaða stuðning ýmis forritunarmál hafa við áðurnefnd atriði. Kynnt er Unified Modeling Language (UML) fyrir rauntímakerfi, hönnun fjölverkavinnslu og útfærsla í ígreyptum kerfum, forritun samskeiða þráða og forritun þráða sem deila minni og hafa samskipti sín á milli. Í námskeiðinu eru verklegar æfingar sem nota þróunarumhverfi og borð frá Xilinx.

• Stýringar fyrir erfið kerfi
• Hönnun ástandsafturverkandi stýringa
• Hönnun á aðfelluskoðurum
• Einsleitar varpanir yfir á sértæk ástandsform
• Stýranleiki og skoðanleiki
• Bestun (Linear Quadratic Regulator - LQR) - línulegar kvaðratískar ástandsafturverkandi stýringar)
• Kalman síun (Kalman filtering)
• Ástandsafturverkandi stýringar og skoðarar á formi yfirfærslufalla, skertir skoðarar
• Truflanaskoðarar
• Framverkandi stýringar (FeedForward -FF) og stýringar byggðar á innra líkani (Internal Model Control - IMC)
• Stuðlajafnandi PID stýringar
• Stýringar byggðar á spálíkani (Model Prediction Control - MPC)
• Líkansauðkenning (System Identification) 

Markmiðið með námskeiðinu er að þjálfa nemendur í að skilja og spá fyrir um samspil tækniþróunar og nýsköpunar. Sérstök áhersla er á að geta gert grein fyrir og útskýrt grundvallaratriði tæknilegrar nýsköpunar og að setja fram rökstudda spá um tækifæri til nýsköpunar á tæknisviði sem er í mótun. Námið fer fyrst og fremst fram með aðstoð gervigreindar (stór mállíkön) þar sem niðurstöður gervigreindarinnar eru rýndar á skipulegan hátt m.a. með astoð gagna og með hjálp frá hópnum, kennara og sérfræðingum.

Í námskeiðinu fá nemendur þjálfun í hönnun, smíði og prófunum rafbúnaðar með þátttöku í hinu alþjóðlega Formula Student verkefni, þar sem rafknúinn kappakstursbíll er hannaður, smíðaður, prófaður og sendur til alþjóðlegrar keppnisþátttöku háskóla.

Jafnframt því sem nemendur fá þjálfun í þverfaglegri verkefnavinnu er megináhersla lögð á að þeir nýti í námskeiðinu þekkingu sína á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Unnið verður að rafkerfi bílsins, s.s. rafhlöðum og rafhleðslubúnaði, rafdrifum og stýringum þeirra, skynjurum og öryggiskerfi. Ennfremur verður unnið að tölvustýringum, rauntímahugbúnaði og tækjasamskiptum. Þá verður lögð áhersla á frágang rafbúnaðar, prófanir og sannreynt að raf- og tölvubúnaðurinn uppfylli staðla fyrir bílinn.

Námskeiðið fer fram í nánu samstarfi við námskeiðið VÉL606M, þar sem nemendur námskeiðanna starfa að sameiginlegu verkefni, þróun rafknúins kappakstursbíls. Unnið verður í teymum og mun kennari hafa umsjón með nemendum námskeiðsins í hverju teymi og bera ábyrgð á námsmati.

Verkefnadrifinn kúrs þar sem nemendur leita til leiðbeinanda eftir þörfum, innan þeirra marka sem reglur um Formula Student leyfa.

Kerfislíffræði er þverfaglegt svið sem rannsakar líffræðileg fyrirbæri byggt á samverkandi líffræðilegum þáttum. Í kerfislíffræði er sérstök áhersla lögð á það hvernig líffræðileg kerfi breytast yfir tíma. Í þessu námskeiði munum við fjalla sérstaklega um þá þætti kerfislíffræðinnar sem snúa að heilsu og sjúkdómum manna.

Þetta námskeið mun kynna 1) notkun líkana fyrir líffræðileg ferli (bæði genastjórnunarlíkön og efnaskiptalíkön); 2) frumulíffræðileg fyrirbæri sem stuðla að samvægi (e. homeostasis), t.d. þroskun vefja og seiglu örvera og 3) greiningu á sameindamynstri sem finnast í stórum erfðagreiningargögnum, sem tengjast sjúkdómum í mönnum og geta nýst í flokkun sjúklinga og uppgötvun lífmerkja. Þannig mun námskeiðið fjalla um notkun kerfislíffræðilegra aðferða á þremur helstu stigum líffræðinnar, þ.e. á sameindum, frumum og lífverum.

Námskeiðið felur í sér lestur og túlkun vísindagreina, útfærslu reiknirita, vinnslu á rannsóknarverkefni og kynningu á vísindalegum niðurstöðum.

Fyrirlestrar munu samanstanda af bæði (1) kynningu á grunnhugtökum kerfislíffræðinnar og (2) tölvukennslu þar sem Python forritunarmálið er notað. Námskeiðið verður kennt á ensku.

Markmið: Að kynna fyrir nemendum Fourier-greiningu og hlutafleiðujöfnur og hagnýtingu á þeim.

Lýsing: Fourier-raðir og þverstöðluð fallakerfi, jaðargildisverkefni fyrir venjulega afleiðuvirkja, eigingildisverkefni fyrir Sturm-Liouville-virkja, Fourier-ummyndun, bylgjujafnan, varmaleiðnijafnan og Laplace-jafnan leystar á ýmsum svæðum í einni, tveimur og þremur víddum með aðferðum úr fyrri hluta námskeiðsins, aðskilnaður breytistærða, grunnlausn, Green-föll, speglunaraðferðin.

Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort REI201G Stærðfræði og reiknifræði eða STÆ405G Töluleg greining.

Undirstöðuhugtök um nálgun og skekkjumat. Lausn línulegra og ólínulegra jöfnuhneppa. PLU-þáttun. Margliðubrúun, splæsibrúun og aðhvarfsgreining. Töluleg nálgun afleiða og heilda. Útgiskun. Töluleg lausn upphafshafsgildisverkefna fyrir venjuleg afleiðujöfnuhneppi. Fjölskrefaaðferðir. Töluleg lausn jaðargildisverkefna fyrir venjulegar afleiðujöfnur.

Gefin er einkunn fyrir skriflegar úrlausnir á forritunarverkefnum og vegur hún 30% af heildareinkunn. Stúdent verður að hafa lágmarkseinkunn 5 bæði fyrir verkefni og lokapróf.

Þetta er yfirgripsmikið námskeið um hlutanetið og skynjaranet, sem nær yfir alla þætti er snerta notkun, högun og fjarskiptareglur. Athyglinni er ekki aðeins beint að netum á þurrlendi heldur einnig að netum neðansjávar, neðanjarðar og í geimnum. 

Stærðfræðileg undirstaða hnitakerfa og varpana. Hreyfifræði (kinematics), framvirkar og bakvirkar lausnir. Greining og stýring hraða hreyfinga. Hreyfiferlar í þrívíðu rúmi og brúun milli forritaðra punkta á hreyfiferlum. Notkun tölvusjónar, skynjara og endatóla með róbótum. Stýring og forritun róbóta. Æfingar og hermanir.

Námskeiðið veitir ítarlega  umfjöllun um vélrænt nám og afkastamikla reiknivinnslu (High-Performance Computing, HPC) með áherslu á gervihnattafjarkönnun og jarðathuganir (Earth Observation, EO). Fjallað er um sögulega þróun jarðathugana, allt frá fyrstu loftmyndum til nútímalegra gervihnattakerfa á borð við Sentinel og Landsat, og sett er fram samhengi nútíma EO innan fordæmalauss stórgagnaumhverfis þar sem terabætum af myndgögnum er safnað daglega.

Námskeiðið byggir á grunnhugtökum hefðbundinnar pixlamiðaðrar myndgreiningar og leiðir nemendur áfram í nútímalegar aðferðir sem byggja á djúpnámi og svokölluðum grunngerðarlíkönum gervigreindar (AI foundation models). Lögð er áhersla á sjálfsnám og Transformer-byggðar tauganetsskipanir, sem gera kleift að draga fram mynstur og merkingu úr stórum, ómerktum gagnasöfnum. Fjallað er um hvernig þessar aðferðir eru að umbreyta greiningu EO-gagna umfram hefðbundnar, handsmíðaðar aðferðir.

Megináhersla námskeiðsins er á samspil stórskalavélræns náms og HPC. Nemendur kynnast því hvernig ofurtölvur og dreifð reiknivinnsla gera mögulega þjálfun, keyrslu og hagnýtingu landfræðilegra gervigreindarlíkana (Geospatial AI) fyrir jarðathuganir. Fjallað er um dreifða þjálfun, samsíða reiknirit, afkastabestun og nýtingu HPC-innviða. Einnig er farið yfir viðmiðunarprófanir og frammistöðumat, þar sem nemendur læra að nota stöðluð matskerfi og mælikvarða til að meta stigstærð, nýtni og nákvæmni líkana í raunverulegum EO-verkefnum.

Námskeiðið er að hluta til verklegt. Nemendur vinna að lokaverkefni yfir heilt misseri þar sem þeir hanna, innleiða og meta vélrænar námslausnir á raunverulegum EO-gagnasöfnum. Verkefnið er unnið með Python, opnum hugbúnaði og aðgengilegum líkanum. Markmið verkefnisins er að samþætta fræðilega þekkingu og hagnýta færni og undirbúa nemendur fyrir rannsóknir eða störf á sviði gervigreindar og jarðathugana.

Fjarskipti nútímans einkennast af því að gögnin eru send eftir fastlínunetum stærstan hluta leiðarinnar en við seinasta spölinn er oft notuð þráðlaus tækni sem veitir þægindi þráðlausrar upplifunar. Nærri öll gögn sem send eru milli fólks eða tækja fara eftir fastlínukerfum stærstan hluta leiðarinnar. Fyrir verkfræðinga á sviði fjarskipta skiptir því afar miklu að hafa yfirgripsmikla þekkingu á fastlínunetum og þeim fjölbreyttu aðferðum sem beitt er á því sviði.

Í námskeiðinu verða kenndar helstu aðferðir við uppbyggingu stofnneta, ljósleiðaratækni verður kynnt og m.a.farið yfir DWDM, SDH, Ethernet, ATM og MPLS-TP. Á sviði aðgangsneta verður ítarlega fjallað um kopar-, kóax- og ljósleiðaranet, ADSL, VDSL, G.fast og fleiri meðlimi DSL fjölskyldunnar, kapalkerfi og DOCSIS staðalinn, FTTH og mismunandi útfærslur þeirra eins og virkt Ethernet og GPON.

Grunntækni fastlínuneta nútímans er IP tæknin og verða henni gerð góð skil allt frá bitaflutningslagi til notkunarlags. Á greinalagi verður lögð áhersla á Ethernet og MPLS. Farið verður í rása- og pakkaskiptingu, rásamiðuð og rásalaus fjarskipti. Þjónustuþáttum eins og PSTN, VoIP, IPTV, OTT og P2P verður lýst. Jafnframt verður fjallað um bakfæðingu þráðlausra neta eins og farsíma og Wi-Fi. Sýndarvæðing í fjarskiptum verður kynnt og fjallað um hugbúnaðardrifin net (SDN) ásamt sýndarvæðingu netaðgerða (NFV). Farið verður yfir laga- og regluumhverfi fjarskipta og fjallað um þætti eins og nethlutleysi, netnjósnir, skerðingu netfrelsis og aðila eins og Google, Apple, Microsoft og Netflix. Að lokum verður stuttlega farið í staðarnet (LAN) með áherslu á heimanet. Fjallað verður um beina, myndlykla, NAS, fjarskipti um raflínur (PLC), plastljósleiðara, MOCA og Wi-Fi kynnt til sögunnar.

Kennslan mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi. Unnin verða verkefni á sviði IP fjarskipta en auk þess eiga nemendur að skrifa fjórar greinar um valið efni og halda stutta fyrirlestra um efnið.

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.

Aðstoðartímar í ýmsum námskeiðum fyrir alla grunnnema í rafmagns- og tölvuverkfræði. Nýnemar sérstaklega hvattir til að mæta þar sem þetta er frábær vettvangur til að hitta aðra nemendur í sama fagi. Ekki er skylda að skrá sig í námskeiðið heldur má bara mæta.

Aðstoðartímar í ýmsum námskeiðum fyrir alla grunnnema í rafmagns- og tölvuverkfræði. Nýnemar sérstaklega hvattir til að mæta þar sem þetta er frábær vettvangur til að hitta aðra nemendur í sama fagi. Ekki er skylda að skrá sig í námskeiðið heldur má bara mæta.

Nám í rafmagns- og tölvuverkfræði, á grunn- og framhaldsstigi, er kynnt og skoðað hvar og hvernig námið mun nýtast í hinum margvíslegu störfum. Heimsótt eru fyrirtæki og stofnanir til að kynnast störfum rafmagns- og tölvuverkfræðinga og gestir flytja erindi og ræða við nemendur í kennslustundum til að varpa ljósi á hin fjölbreytilegu viðfangsefni sem fengist er við í rafmagns- og tölvuverkfræði. Kynnt eru fagfélög rafmagns- og tölvuverkfræðinga og fjallað er um siðareglur þeirra. Í námskeiðinu er nemendum gefinn kostur á að fást við afmörkuð viðfangsefni sem gefur þeim innsýn í nám í greininni og þau störf sem taka við að því loknu.

Markmið: Að kynna nemendum aðferðir og grundvallarlögmál aflfræði, stöðufræði og bylgjufræði til þeirrar hlítar að þeir geti beitt þeim við lausn dæma. Námskeiðinu er m.a. ætlað að vera undirstaða í þessum greinum fyrir frekara nám í verkfræði.

Námsefni: Hugtök, einingar, tölur, víddir. Vigrar. Gangfræði. Hreyfifræði agna, tregða, kraftar og lögmál Newtons. Núningur. Vinna og orka og varðveisla orkunnar. Skriðþungi, árekstrar. Agnakerfi, massamiðja. Snúningur stjarfhlutar. Hverfiþungi og hverfitregða. Stöðufræði. Þyngd. Storka og straumefni, jafna Bernoullis. Sveiflur: Hreinar, deyfðar og þvingaðar. Bylgjur. Hljóð.

Verklegt: Gerðar eru 3 verklegar æfingar þar sem viðfangsefnin eru einkum sótt í aflfræði og áhersla lögð á að kynna nemendum verklag við gagnasöfnun og úrvinnslu gagna.  Nemendur skila vinnubókum fyrir verklegu æfingarnar og fá einkunn.

Athugið að kennslubókin er aðgengileg nemendum í gegnum Canvas án endurgjalds.

Þetta er grunnnámskeið um stærðfræðigreiningu í einni breytistærð. Æskilegur undirbúningur er að nemendur hafi lokið námskeiðum á framhaldsskólastigi sem fjalla um algebru, rúmfræði, hornaföll, diffrun og heildun. Námskeiðið leggur grunn að skilningi á greinum á borð við náttúrufræði, verkfræði, hagfræði og tölvunarfræði. Umfjöllunarefni námskeiðsins eru meðal annars:

• Rauntölur.
• Markgildi og samfelld föll.
• Deildanleg föll, reglur um afleiður, hærri afleiður, hagnýtingar deildareiknings (útgildisverkefni, línuleg nálgun).
• Torræð föll.
• Meðalgildissetning, setningar l'Hôpitals og Taylors.
• Heildun, ákveðin heildi og reiknireglur fyrir þau, stofnföll, óeiginleg heildi.
• Undirstöðusetning stærðfræðigreiningarinnar.
• Hagnýtingar heildareiknings: Bogalengd, flatarmál, rúmmál, þungamiðjur.
• Venjulegar afleiðujöfnur: fyrsta stigs línulegar diffurjöfnur, annars stigs línulegar diffurjöfnur með fastastuðlum.
• Runur og raðir, samleitnipróf.
• Veldaraðir, Taylor-raðir.

Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort REI201G  Stærðfræði og reiknifræði eða STÆ107G Línuleg algebra.

Fjallað er um undirstöðuatriði línulegar algebru yfir rauntölurnar.

Viðfangsefni: Línuleg jöfnuhneppi,fylkjareikningur, Gauss-Jordan aðferð.  Vigurrúm og hlutrúm þeirra.  Línulega óháð hlutmengi, grunnar og vídd.  Línulegar varpanir, myndrúm og kjarni.  Depilfargfeldið, lengd og horn.  Rúmmál í margvíðu hnitarúmi og krossfeldi í þrívíðu.  Flatneskjur, stikaframsetning og fólgin framsetning.  Hornrétt ofanvörp og einingaréttir grunnar.  Aðferð Grams og Schmidts.  Ákveður og andhverfur fylkja.  Eigingildi, eiginvigrar og hornalínugerningur.

Ath.: Einingar til BS-prófs gilda aðeins fyrir annaðhvort TÖL101G Tölvunarfræði 1 eða TÖL105G Tölvunarfræði 1a.

Java forritunarmálið er notað til að kynna grunnhugtök í tölvuforritun: Tjáning og fullyrðingar, texta- og tölulegar gagnategundir, aðstæður og lykkjur, fylki, aðferðir, flokkar og hluti, inntak og úttak. Forritun og kembiforrit eru stunduð í spurningakeppnum og verkefnum alla önnina.

Námskeiðið mun nota forritunarmálið Java. Fjallað er um gagnaskipan, reiknirit og huglæg gagnatög. Meðal gagnaskipana, sem farið er yfir, eru listar, hlaðar, biðraðir, forgangsbiðraðir, tré, tvítré, tvíleitartré og hrúgur auk viðkomandi reiknirita. Kynnt verða ýmis leitar- og röðunarreiknirit. Reiknirit eru greind, hvað þau taka langan tíma í vinnslu og hve mikið minnisrými. Forritunarverkefni, sem nota áðurnefnda gagnaskipan og reiknirit, eru leyst í Java. Mörg lítil forritunarverkefni verða í námskeiðinu.

Kennt í 12 vikur. Markmið: Að kynna nemendum aðferðir og grundvallarlögmál rafsegulfræði og ljósfræði. Námsefni: Hleðsla og rafsvið. Lögmál Gauss. Rafmætti. Þéttar og rafsvarar. Rafstraumur, viðnám, rafrásir. Segulsvið. Lögmál Ampères og Faradays. Span. Rafsveiflur og riðstraumur. Jöfnur Maxwells. Rafsegulbylgjur. Endurkast og ljósbrot. Linsur og speglar. Bylgjuljósfræði. Verklegt: Gerðar eru fjórar tilraunir í ljósfræði og almennri rafsegulfræði. Nemendur skila vinnubókum fyrir allar tilraunir og formlegri skýrslu um eina tíma tilraun.

Skilgreining á ýmsum hugtökum og rásaeiningum. Lögmál Kirchhoffs, möskva- og hnútapunktajöfnur. Rásir með viðnámi, fylkjareikningur. Stýrðar lindir. Thévenin- og Norton-jafngildisrásir. Aðgerðamagnarar. Merki. Rásir með viðnámi, rýmd, spani og gagnkvæmu spani. Greining í tímarúmi: Kerfisjöfnur, fyrstu og annarrar gráðu rásir. Greining í vísaplani. Reikniæfingar með PSpice og Matlab.

Í námskeiðinu er fengist við stærðfræðigreiningu falla af mörgum breytistærðum. Helstu hugtök sem koma vip sögu eru:

Opin mengi og lokuð. Varpanir, markgildi og samfelldni. Deildanlegar varpanir, hlutafleiður og keðjuregla. Jacobi-fylki. Stiglar og stefnuafleiður. Blandaðar hlutafleiður. Ferlar. Vigursvið og streymi. Sívalningshnit og kúluhnit. Taylor-margliður. Útgildi og flokkun stöðupunkta. Skilyrt útgildi. Fólgin föll og staðbundnar andhverfur. Ferilheildi, stofnföll. Heildun falla af tveimur breytistærðum. Óeiginleg heildi. Setning Greens. Einfaldlega samanhangandi svæði. Breytuskipti í tvöföldu heildi. Margföld heildi. Breytuskipti í margföldu heildi. Heildun á flötum. Flatarheildi vigursviðs. Setningar Stokes og Gauss.

Virkni og notkun flétturása, kóðara, afkóðara, lesminni (ROM), og forritanlegs rökrásabúnaðar við rásahönnun. Hönnun og greining reiknirása, samleggjari/frádragari, margfaldari. Hönnun og greining runurása bæði samhæfðar og ósamhæfðar. Farið verður í hönnun rása með D og JK vippum. Sérstakar runurásir, teljarar og hliðrunargisti. Meðhöndlun og notkun stöðuvéla (FSM). Stöðulágmörkun, stöðustjórnun, stöðukennsl. Runuvinnsla með stöðuvélum. Grundvallaratriði í notkun vélhermimáls (HDL) og forritanlegs rása búnaðar (FPGA) í samræmi við fyrrnefndar rásir. Nemendur munu skila sjö verklegum verkefnum sem byggja á stafrænni rásahönnun, Verilog og FPGA. Auk þess munu nemendur kynnast eldri aðferðum með notkun á tengibrettum til að byggja rásir nokkurra valinna verkefna.

Á síðari vikum námskeiðsins verður farið í hönnun flóknari rása með verilog og FPGA. Fjallað verður um kerfi á kubb ofl. Sem tengist notkunn FPGA og Xilinx hönnunarumhverfisins.

Markmið: Meðal markmiða námskeiðsins er að nemendur átti sig á grundvallaratriðum á greiningu og hönnun stafrænna rása og öðlist reynslu og þekkingu á leiðandi aðferðum við hönnun stafrænna rása.

Þetta er kynningaráfangi á tölvuhögun og hönnun. Lýsing á grundvallaratriðum í uppbyggingu vélbúnaðar og hugbúnaðar algengra tölva. Farið er yfir vistunaraðferðir, pípun og vélamál. Miðstýrieining, örforritun, inn/út-flutningur, reikniaðferðir. Lýst er mismunandi högun á aðalminni, flýtiminni og jaðarskilum. Minnishögun í CISC og RISC-tölvum er borin saman. Farið er yfir ígreipt tölvukerfi og gjörvastýringar (microcontrollers). Í lokin er kynnt flokkun Flynns á stórum tölvukerfum. Verklegar smalamáls æfingar byggjast á notkun Motorolla 68k hermis. Xilinx Virtex 2Pro FPGA borð notuð við verklegar æfingar er lúta að högun gjörvans og afköstum hans.

Markmið:
Aðalmarkmið námskeiðsins er að nemendur átti sig á grundvallaratriðum er varða uppbyggingu og högun aðal og undirkerfa í tölvum og tölvubúnaði, og hvernig þessi kerfi vinna saman. Önnur markmið námskeiðsins lúta að afkastagetu miðað við ólíka högun gjörva, útfærslu mjúkra gjörva í FPGA og hvernig æðri forritunarmál og þýðendur notfæra sér vélbúnað tölvunar.

Kennslufyrirkomulag:
Fyrirlestrar 2 x 75 mínútur á viku, auk þess eru dæma- og verklegir tímar eftir þörfum, 1 x 100 mínútur á viku. Ætlast er til frumkvæði nemenda við að leysa verklegar æfingar og leyta sér aðstoðar kennara ef með þarf.

Verklegur hluti námskeiðsins TÖV301G Tölvuhögun.

Undirstöðuatriði almennrar skammtafræði og safneðlisfræði. Gerð atómsins. Atómkraftar og uppbygging efnisins. Borðalíkanið. Rafeiginleikar málma og hálfleiðara. Ljóseiginleikar hálfleiðara. Samskeyti hálfleiðara. P-N Tvistar og Schottky-tvistar. Rafsviðssmárar (FET) og nórar (BJT). CMOS. Ljóstvistar, sólarhlöð og hálfleiðaraleisar.

Stakræn og samfelld merki. Yfirfærsluföll og földun. Mismunajöfnur og diffurjöfnur. Fourier-raðir og Fourier-varpanir. Fourier-greining stakrænna merkja. Laplace-vörpun og notkun hennar til greiningar samfelldra merkja. Z-vörpun og notkun hennar til greiningar stakrænna merkja. Heimadæmi og reikniverkefni með Matlab.

Kynning á rafrænum merkjum, eiginleikum og mælingu þeirra.
Umfjöllun um mæliskekkjur og útbreiðslu þeirra í mælikerfum
Aflgjafar og merkjagjafar.
Kynning á skynjurum sem breyta mældum stærðum í rafmerki.
Kynning á einstökum hlutum mælikerfa.
Rafmælingar með hliðrænum og stafrænum fjölmælum.
Mælingar með sveiflusjám.
Mælingar á viðnámum, spólum og þéttum með fjölmælum, sveiflusjám og mælibrúm.
Truflanir og takmörkun þeirra.
Viðnám, þéttar, spólur og aðrir íhlutir, uppbygging þeirra, litakóðar, meðferð hálfleiðara.
Rafkerfi húss og tilraunastofu, meðferð rafmagns og tækja í tilraunastofu.
Slysahætta, umgengnisreglur.
Heimadæmi og heimaverkefni.
Verklegar æfingar í tilraunastofu.
Hönnunarverkefni: Hönnun mælibúnaðar.

Námskeiðið er á haustmisseri og er þannig sett upp að vikulega eru tveir fyrirlestrar, unnar eru þrjár verklegar æfingar á misserinu og nemendur fá tvö smíðaverkefni þar sem þeir eiga að setja saman rafeindarásir og fá þær til að virka á réttan hátt. Fyrra smíðaverkefnið er mjög einfalt þar sem fólk lærir t.d. að lóða saman íhluti skv. gefinni teikningu en í seinna verkefninu fá nemendur frjálsar hendur og þurfa að hanna rás sem mælir einhverja stærð og framkvæmir aðgerðir á grundvelli mælingarinnar. Nemendur skila skýrslu um bæði verkefni og einnig myndbandi um seinna verkefnið. Auk þessa verður lagt fyrir einfalt mælingaverkefni þar sem nemendur safna mæligildum og vinna þau tölfræðilega. Hið einfalda fyrra smíðaverkefni er ætlað hverjum nemanda en seinna verkefnið mega nemendur vinna allt að fjórir saman. Algengast hefur verið að þrír nemendur vinni saman í hópi.

Verklegur hluti námskeiðsins RAF301G Merki og kerfi.

Í námskeiðinu er fjallað undistöðuatriði um tvö svið stærðfræðigreiningar, tvinnfallagreiningu og afleiðujöfnur, með áherslu á hagnýtingu og útreikninga á lausnum.

Viðfangsefni: Tvinntölur og varpanir á svæðum í tvinntalnasléttunni. Föll af einni tvinnbreytistærð. Fáguð föll. Veldisvísisfallið, lograr, rætur og horn. Cauchy-setningin og Cauchy-formúlan. Samleitni í jöfnum mæli. Veldaraðir. Laurent-raðir. Leifareikningur. Hagnýtingar á tvinnfallagreiningu í straumfræði. Venjulegar afleiðujöfnur og afleiðujöfnuhneppi. Línulegar afleiðujöfnur  með fastastuðlum. Ýmsar aðferðir til að reikna út sérlausnir. Green-föll fyrir upphafsgildisverkefni. Línuleg afleiðujöfnuhneppi. Veldisvísisfylkið. Veldaraðalausnir og aðferð Frobeniusar. Laplace-ummyndun og notkun hennar við lausn á afleiðujöfnum. Leifaformúlur fyrir Fourier-myndir og andhverfar Laplace-myndir.

Í þessu námskeiði læra nemendur að nota Laplace vörpun til þess að greina rafrásir í s-plani. Nemendur kynnast eiginleikum tvígáttunga. Sérstök áhersla er lögð á annarrar gráðu kerfi og nemendur læra að teikna Bode-rit, reikna yfirfærsluföll og finna kritískar tíðnir fyrir slík kerfi. Farið er í nálgunarföll fyrir hliðrænar síur og tíðnivarpanir. Farið er í uppbyggingu hliðrænna yfirfærslufalla, bæði með LC- og RC-stigarásum, sem og virkun rásareiningum.

Í námskeiðinu fá nemendur þekkingu og færni til að beita rafsegulfræði og tengja hana viðfangsefnum á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Fjallað er um merkjalínur, útbreiðslu og endurkast púlsa og sínusmerkja, víxlverkun, standbylgjur, töp og aðlögun. Farið er yfir rafstöðufræði, lögmál Coulombs og Gauss, jöfnur Laplace og Poissons og notkun þeirra, segulstöðufræði, lögmál Ampere og Biot-Savart og beitingu þeirra. Kynntar eru jöfnur Maxwells, lausnir sem rafsegulbylgjur, afl og útbreiðslu þeirra, Poynting vigur, pólun, endurkast og brot. Unnið er með einföld loftnet og loftnetastæður, móttöku rafsegulbylgna með loftnetum, fæðingu afls inn í loftnet og útgeislun frá þeim.

Almennir eiginleikar magnara, tíðnisvörun og Bode gröf. Aðgerðamagnarar og algengar gerðir rása sem byggja á þeim, mismunaháttar- og samháttarmerki, skekkjur í aðgerðamögnurum. Díóður og líkön þeirra, brotspenna og zener virkni díóða, afriðlar, klippirásir og klemmurásir með díóðum. Grunnvirkni tvískeyttra nóra (BJT) og feta (MOSFET), upprifjun úr eðlisfræði hálfleiðara, tengsl straums og spennu, stórmerkislíkön. Grunngerðir transistormagnara, smámerkisgreining, reglun DC vinnupunkts með afturvirkni, algengar magnararásir.

Námskeiðinu er ætlað að kynna nemendum hugtökin líkindi og slembiferli. Notkun þeirra er síðan rædd í tengslum við verkfræðileg vandamál. Sérstök áhersla er lögð á notkun líkindafræði og slembiferla í kerfisgreiningu. Undirstöðuatriði líkindafræði (mengi, háðar og óháðar hendingar, líkindi). Slembibreytur, einvíðar dreifingar, dreififöll, þéttiföll, normaldreifing og helsta markgildissetning tölfræðinnar. Fylgni og margvíðar dreifingar. Undirstöðuatriði tölfræði. Slembiferli. Sjálf- og þverfylgni. Aflróf. Svörun línulegra kerfa við slembiinnmerkjum.

Verklegur þáttur RAF401G Greining og uppbygging rása.

Námskeiðið byggir á verklegum æfingum með námskeiðinu Rafeindatækni 1. Framkvæmdar eru verklegar æfingar þar sem búnar eru til rafeindarásir, framkvæmdar mælingar og prófanir skv. verklýsingu. Skilað er skriflegum skýrslum um æfingarnar þar sem með skýrum og vönduðum hætti er gerð grein fyrir æfingunum og helstu niðurstöðum. Kennt er um virkni helsta búnaðar, íhluta og verkfæra í rafeindatækni og þjálfuð færni í notkun. Einnig er kynnt virkni helstu tækja, s.s. fjölmæla, sveiflusjár og merkjagjafa, og þjálfuð færni í notkun þeirra. Kynnt er hermun rafeindarása, s.s. með SPICE, og hermun notuð við greiningu rása.

Æfingar í RAF404G Líkindaaðferðir.

Ekki fyrir nemendur í BS námi í líffræði. Samkennt með LÍF109G Erfðafræði.

Fyrirlestrar: Lögmál Mendels. Erfðamynstur. Kynlitningar, mannerfðafræði, umfrymiserfðir. Litningar, bygging litninga. Frumuskipting (mítósa og meiósa), lífsferlarTengsl, endurröðun og kortlagning gena í heilkjörnungum. Bakteríuerfðafræði. Kortlagning gena í heilkjörnungum, fernugreining. Litningabreytingar. Arfgerð og svipgerð. Erfðaefnið DNA. Eftirmyndun. Umritun. Próteinmyndun. Stjórn genastarfs. Erfðatækni. Erfðamengjafræði. Stökklar. Stökkbreytingar. Viðgerðir og endurröðun. Greiningartækni erfðavísinda. Tilraunalífverur.

Próf: Dæmatímar og símat 10%, skriflegt 90%. Lágmarkseinkunnar er krafist í báðum prófhlutum.

Farið í byggingu og starfsemi frumna og frumulíffæra, lífsameindir, stjórnun orkubúskapar og efnaskipta, boðskipti á milli frumna, lífeðlislega starfsemi taugakerfa, hormónakerfa og vöðva. Sérstök áhersla á rafritsmælingar sem notaðar eru í heilbrigðisvísindum.

Helstu aðferðir hefðbundinnar sjálfvirkrar stýritækni. Líkön ýmissa kerfa á formi yfirfærslufalla og ástandsjafna, hermun, tíma- og tíðnisvörun kerfa. Eiginleikar stýrikerfa með afturvirkni, stöðugleiki, næmni, þol gegn truflunum, skekkjustuðlar. Stöðugleikagreining, regla Routh. Greining og hönnun með rótarferlum og í tíðnirúmi, fasaflýtir, fasaseinkari, PID stýringar. Tölvustýrð kerfi, A/D og D/A breytur, vörpun á samfelldum stýringum yfir á stakrænt form. Greining og hönnun stakrænna kerfa.

Markmið námskeiðsins er að leggja grunn að hönnun stafrænna sía. Helstu atriði: Stakræn, endanleg stakræn og hröð Fourier vörpun. Byggingarform stakrænna sía. Afturleitnar síur (IIR), framleitnar síur (FIR), áhrif endanlegrar orðlengdar í stafrænum síum. Síun hvikulla merkja og greining eiginleika þeirra byggt á Fourier-greiningu. Lotubundin stakræn merkjafræði.

Fjarskipti mynda eina af grunnstoðum nútíma þjóðfélags og eru nýtt á sífellt fleiri sviðum. Fjarskiptatæknin hefur þróast mjög hratt á undanförnum árum og er þróuninni hvergi nærri lokið, hvorki er varðar tæknina sjálfa né nýtingu hennar. Því er ljóst að þekking á fjarskiptaverkfræði verður eftirsótt um langa framtíð. 

Þetta námskeið veitir grunnþekkingu á fjarskiptaverkfræði með áherslu á kerfissýn. Byrjað verður á að fjalla lauslega um sögu fjarskiptanna. Fjallað verður um helstu leiðir til að meðhöndla merki fyrir og eftir sendingu yfir rás, bæði fyrir hliðrænar og stafrænar sendingar. Fjarskiptamiðlar verða kynntir, þráðlaus og þráðbundin fjarskipti, styrk- og hornmótun, fléttun og margnýting fjarskiptarása, kynning á slembibreytum og –ferlum, suð í fjarskiptakerfum og hvernig velja þarf merkisstyrk, stafrænar mótunaraðferðir, augarit og lögmál  Shannons um rásarrýmd. Að lokum verður fjallað um kóðun gagna og hvernig skynja má villur og jafnvel leiðrétta þær.  Kennsla mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi og verkefni unnin í tímum. Ætlast er til að nemendur skili heimadæmum.

Í námskeiðinu fá nemendur þjálfun í hönnun, smíði og prófunum rafbúnaðar með þátttöku í hinu alþjóðlega Formula Student verkefni, þar sem rafknúinn kappakstursbíll er hannaður, smíðaður, prófaður og sendur til alþjóðlegrar keppnisþátttöku háskóla.
Jafnframt því sem nemendur fá þjálfun í þverfaglegri verkefnavinnu er megináhersla lögð á að þeir nýti í námskeiðinu þekkingu sína á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Unnið verður að rafkerfi bílsins, s.s. rafhlöðum og rafhleðslubúnaði, rafdrifum og stýringum þeirra, skynjurum og öryggiskerfi. Ennfremur verður unnið að tölvustýringum, rauntímahugbúnaði og tækjasamskiptum. Þá verður lögð áhersla á frágang rafbúnaðar, prófanir og sannreynt að raf- og tölvubúnaðurinn uppfylli staðla fyrir bílinn.
Námskeiðið fer fram í nánu samstarfi við námskeiðið VÉL606M, þar sem nemendur námskeiðanna starfa að sameiginlegu verkefni, þróun rafknúins kappakstursbíls. Unnið verður í teymum og mun kennari hafa umsjón með nemendum námskeiðsins í hverju teymi og bera ábyrgð á námsmati.

Verkefnadrifin kúrs þar sem nemendur leita til leiðbeinanda eftir þörfum, innan þeirra marka sem reglur um Formula Student leyfa.

Helstu atriði magnara gerða úr samrásum (integrated circuits) og samanburður við rásir samsettar úr aðskildum íhlutum (discrete components). Algengar rásaeiningar sem notaðar eru í samrásamögnurum, s.s. straumspeglar, mismunapör, kaskóðumagnarar, fjölstigamagnarar og útgangsstig. Hátíðnieiginleikar magnara, afturverkun og Miller virkni. Unnið er með framangreind atriði jöfnum höndum fyrir MOS og BJT rásir. Jafnhliða kennslu yfir misserið vinna nemendur í hópum að hönnunarverkefnum þar sem beitt er fræðilegri þekkingu, hönnun og prófun rafeindarása.

Kynning á grundvallaratriðum læknisfræðilegra myndgreiningartækja frá merkjafræðilegu sjónarhorni. Farið verður yfir tækjabúnaðinn, eðlisfræðina og merkjafræðina sem notuð er í röntgen, tölvusneiðmynd, geislamyndgerð (þ.e. SPECT og PET), sónar og segulómun (MRI).  Aðaláhersla verður lögð á fræðin hvernig myndir verða til í þessum tækjum, hvaða merki frá líkamanum er verið að mæla og hvernig merkið/mælingin er notuð til að búa til mynd. Auk þess verður fjallað um gæði myndanna í hverju tæki, þ. á m. upplausn, skerpu, SNR og bjögun.

Í námskeiðinu kynnast nemendur hagnýtingu á rafmagns- og tölvuverkfræði í læknisfræði og heilbrigðistækni.  Fengnir verða gestafyrirlesarar úr fyrirtækjum landsins, sem sérhæfa sig í notkun rafmagns- og tölvuverkfræði við lausn vandamála á sviði læknisfræði og heilbrigðistækni. Nemendur fá þannig að kynnast þróun og nýsköpun, sem er í fararbroddi á sviðinu. Fjallað verður m.a. um merkjafræði og myndgreiningu í læknisfræði og erfðafræði, merkjafræði og skynjara m.a. í tengslum við svefn og merki taugakerfisins, stoðtækni, gervigreind, o.fl.  Að lokum fá nemendur tækifæri til að þróa og vinna að eigin rannsóknarhugmynd þar sem verkfræðilausnum er beitt til að leysa læknisfræðileg vandamál. Í gegnum verkefnið fá nemendur að kynnast skrifum og kynningu rannsóknaáætlana og styrkumsókna, sem snúa að rannsóknum bæði í iðnaði og háskólum.

Vélrænt nám (e. machine learning) er svið innan gervigreindar (e. artificial intelligence) sem fjallar um aðferðir sem gera tölvum kleift að læra mynstur í gögnum og nýta þau til að leysa verkefni eins og til dæmis að greina hluti í myndum.  Notkunarsvið vélræns náms er víðtækt og má þar nefna: merkjafræði, stýritækni, tölvusjón, læknisfræðileg verkfræði og margt fleira.  Tilgangur námskeiðsins er að kynna fyrir nemendum helstu aðferðir vélræns lærdóms ásamt helstu notkunarsviðum hennar.  Einnig verður farið yfir helstu aðferðir djúps lærdóms (e. deep learning) sem er grundvöllur stóra mállíkana (e. large language models). Áhersla verður lögð á bæði fræðilegar undirstöðu og hagnýta þjálfun, með það að markmiði að nemendur geti beitt tölvum til að leysa hagnýt verkefni. Mikilvægur þáttur þessa námskeiðs er lokaverkefni þar sem nemendum gefst tækifæri á því að beita aðferðum þessa námskeiðs til að leysa áhugaverð verkefni.

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.

Inngangur um afl í riðstraumsrás. Skilgreining launafls og raunafls í raforkukerfi, 3-fasa kerfi og 1-fasa jafngildi. Samhverfir þættir og einfasa jafngildi viðnáms, spenna og rafala fyrir jákvæða, neikvæða og núllröð. Álag og áhrifaþættir svo sem spenna og tíðni. Tímasveiflur álags. Einlínumyndir og einingakerfið. Samfasarafalinn í raforkukerfi og hegðun rafalans við stöðugt ástand. Spennirinn í raforkukerfi. Helstu gerðir spenna í 1-fasa og 3-fasa kerfi og notkunarsvið þeirra. Kjörspennir, auto-spennir, tappastilltir spennar og stýrispennar. Líkan af spenninum í raforkukerfi. Háspennulínur. Útreikningur á rýmd, spani og viðnámi fyrir kerfi samsíða leiðara, með sérstöku tilliti til 3-fasa háspennulína. Háspennulínur með mörgum leiðurum í hverjum fasa og kerfislíkön háspennulína. Langar línur. Flutningstakmarkanir háspennulína. Aflflæðigreining kerfis. Aflflæðijöfnur og notkun tölulegra aðferða til lausnar aflflæðivandamálsins með tölvu með Gauss og Newtonsaðferðum með Matlab og/eða öðrum hugbúnaði. Hraðvirkt ótengt aflflæði og jafnstraumsígildi (DC) aflflæðis. 3-fasa samhverft skammhlaup í raforkukerfi. Einfaldar aðferðir við útreikning á skammhlaupi. Skammhlaupsafl, z-fylki og notkun fylkjaaðferða við skammhlaupsreikninga með notkun Matlab.

Stafræn farsímakerfi komu á sjónarsviðið snemma á 10. áratugnum. Segja má að þau hafi valdið þjóðfélagslegri byltingu sem fólst í því að hægt er að ná sambandi við fólk hvar og hvenær sem er. Tilkoma snjallsíma og háhraða farsímakerfa hefur jafnframt stóraukið möguleika fólks til að afla sér upplýsinga á texta-, hljóð- eða myndformi, nærri hvar og hvenær sem er. Wi-Fi hefur einnig þróast hratt undanfarin ár og vegna þess nýtur fólk „frelsis“ þráðlausra fjarskipta á heimilum og í fyrirtækjum. Þráðlaus fjarskipti snerta fleiri svið tilverunnar, sjónvarpi og útvarpi er m.a. dreift með þráðlausum fjarskiptakerfum og fjarskipti við farartæki eru þráðlaus. Staðsetningartækni með gervitunglum, Internet hlutanna (e. Internet of Things, IoT) og „Machine-To-Machine“ (M2M) byggja á þráðlausum fjarskiptum og verður því gerð nokkur skil.

Í námskeiðinu verður farið yfir undirstöður þráðlausra fjarskipta, sem eru m.a. loftnet og bylgjuútbreiðsla, flutningslínur og hegðun rása á hátíðni. Lýst verður eiginleikum kynslóða farsímatækninnar allt frá fyrstu kynslóð til þeirra fimmtu. Má þar nefna mótunartækni QAM og fléttunartækni FDMA, CDMA, TDMA, W-CDMA og OFDM(A) og loftnetatækni sem byggir á MIMO. Enn fremur verður fjallað um tvírásaraðferðirnar TDD og FDD. Þjónustuþættir farsímatækni verða til umfjöllunar eins og gagnatengingar, talþjónusta þ.á m. VoLTE.

Fjallað verður um staðlana fyrir Wi-Fi, IEEE 802.11, Blátönn og Zigbee sem byggja á 802.15 staðlaröðinni og Z-Wave. Þráðlaus skynjaranet eru gjarnan byggð á þessari tækni og verða þeim gerð stutt skil.

Til viðbótar verður tæpt á öðrum sviðum þráðlausra fjarskipta eins og stafrænum þráðlausum sendingum sjónvarps með DVB-T og DVB-S tækni og lítillega fjallað um fjarskipti um gervitungl og staðsetningarækni með gervitunglum.

Kennslan mun að mestu fara fram á fyrirlestra- og umræðuformi. Unnin verða verkefni en auk þess eiga nemendur að skrifa fjórar greinar um valið efni og halda stutta fyrirlestra um efnið.

Í námskeiðinu er kynntar forritunaraðferðir fyrir ígreypt kerfi. Sérstök áhersla er lögð á samskeiðni, rauntímavinnslu og atburðadrifna forritun. Farið verður yfir hvaða stuðning ýmis forritunarmál hafa við áðurnefnd atriði. Kynnt er Unified Modeling Language (UML) fyrir rauntímakerfi, hönnun fjölverkavinnslu og útfærsla í ígreyptum kerfum, forritun samskeiða þráða og forritun þráða sem deila minni og hafa samskipti sín á milli. Í námskeiðinu eru verklegar æfingar sem nota þróunarumhverfi og borð frá Xilinx.

• Stýringar fyrir erfið kerfi
• Hönnun ástandsafturverkandi stýringa
• Hönnun á aðfelluskoðurum
• Einsleitar varpanir yfir á sértæk ástandsform
• Stýranleiki og skoðanleiki
• Bestun (Linear Quadratic Regulator - LQR) - línulegar kvaðratískar ástandsafturverkandi stýringar)
• Kalman síun (Kalman filtering)
• Ástandsafturverkandi stýringar og skoðarar á formi yfirfærslufalla, skertir skoðarar
• Truflanaskoðarar
• Framverkandi stýringar (FeedForward -FF) og stýringar byggðar á innra líkani (Internal Model Control - IMC)
• Stuðlajafnandi PID stýringar
• Stýringar byggðar á spálíkani (Model Prediction Control - MPC)
• Líkansauðkenning (System Identification) 

Markmiðið með námskeiðinu er að þjálfa nemendur í að skilja og spá fyrir um samspil tækniþróunar og nýsköpunar. Sérstök áhersla er á að geta gert grein fyrir og útskýrt grundvallaratriði tæknilegrar nýsköpunar og að setja fram rökstudda spá um tækifæri til nýsköpunar á tæknisviði sem er í mótun. Námið fer fyrst og fremst fram með aðstoð gervigreindar (stór mállíkön) þar sem niðurstöður gervigreindarinnar eru rýndar á skipulegan hátt m.a. með astoð gagna og með hjálp frá hópnum, kennara og sérfræðingum.

Í námskeiðinu fá nemendur þjálfun í hönnun, smíði og prófunum rafbúnaðar með þátttöku í hinu alþjóðlega Formula Student verkefni, þar sem rafknúinn kappakstursbíll er hannaður, smíðaður, prófaður og sendur til alþjóðlegrar keppnisþátttöku háskóla.

Jafnframt því sem nemendur fá þjálfun í þverfaglegri verkefnavinnu er megináhersla lögð á að þeir nýti í námskeiðinu þekkingu sína á sviði rafmagns- og tölvuverkfræði. Unnið verður að rafkerfi bílsins, s.s. rafhlöðum og rafhleðslubúnaði, rafdrifum og stýringum þeirra, skynjurum og öryggiskerfi. Ennfremur verður unnið að tölvustýringum, rauntímahugbúnaði og tækjasamskiptum. Þá verður lögð áhersla á frágang rafbúnaðar, prófanir og sannreynt að raf- og tölvubúnaðurinn uppfylli staðla fyrir bílinn.

Námskeiðið fer fram í nánu samstarfi við námskeiðið VÉL606M, þar sem nemendur námskeiðanna starfa að sameiginlegu verkefni, þróun rafknúins kappakstursbíls. Unnið verður í teymum og mun kennari hafa umsjón með nemendum námskeiðsins í hverju teymi og bera ábyrgð á námsmati.

Verkefnadrifinn kúrs þar sem nemendur leita til leiðbeinanda eftir þörfum, innan þeirra marka sem reglur um Formula Student leyfa.

Kerfislíffræði er þverfaglegt svið sem rannsakar líffræðileg fyrirbæri byggt á samverkandi líffræðilegum þáttum. Í kerfislíffræði er sérstök áhersla lögð á það hvernig líffræðileg kerfi breytast yfir tíma. Í þessu námskeiði munum við fjalla sérstaklega um þá þætti kerfislíffræðinnar sem snúa að heilsu og sjúkdómum manna.

Þetta námskeið mun kynna 1) notkun líkana fyrir líffræðileg ferli (bæði genastjórnunarlíkön og efnaskiptalíkön); 2) frumulíffræðileg fyrirbæri sem stuðla að samvægi (e. homeostasis), t.d. þroskun vefja og seiglu örvera og 3) greiningu á sameindamynstri sem finnast í stórum erfðagreiningargögnum, sem tengjast sjúkdómum í mönnum og geta nýst í flokkun sjúklinga og uppgötvun lífmerkja. Þannig mun námskeiðið fjalla um notkun kerfislíffræðilegra aðferða á þremur helstu stigum líffræðinnar, þ.e. á sameindum, frumum og lífverum.

Námskeiðið felur í sér lestur og túlkun vísindagreina, útfærslu reiknirita, vinnslu á rannsóknarverkefni og kynningu á vísindalegum niðurstöðum.

Fyrirlestrar munu samanstanda af bæði (1) kynningu á grunnhugtökum kerfislíffræðinnar og (2) tölvukennslu þar sem Python forritunarmálið er notað. Námskeiðið verður kennt á ensku.