Vad är egentligen intelligens, och hur utvecklas den? Vad är lärande, och varför har det blivit viktigt att ”lära sig att lära” i dagens värld? Att vilja hitta svar på dylika enkelt formulerade frågor kan vara ett tillräckligt skäl för att börja studera maskininlärning, data science och artificiell intelligens. Dessa områden handskas dock också med några av århundradets största utmaningar. Detta gör huvudämnet Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence vid Aalto-universitetet till en utmärkt studiemiljö för begåvade studerande som är på jakt efter ett utmanande studiealternativ och är villiga att röra sig utanför sin bekvämlighetszon. Oavsett om det handlar om att hitta nya lösningar för att tackla klimatförändringarna eller att bättre förstå vad som orsakar en epidemi har artificiell intelligens, data science och maskininlärning en roll att spela.
De som utexamineras från huvudämnet Macadamia:
Läsårsavgiften för detta program är 17 000 euro per läsår. Läsårsavgift uppbärs inte av medborgare i ett medlemsland i Europeiska unionen (EU), Europeiska ekonomiska samarbetsområdet (EES) eller Schweiz. Medborgare i andra länder ska betala läsårsavgift.
Aalto-universitetet erbjuder en liten mängd stipendier som befriar studerande som är skyldiga att betala läsårsavgift från läsårsavgiften. Stipendierna kan beviljas de sökande som klarat sig bäst i ansökningsalternativets bedömning. De sökande rangordnas utgående från bedömningsgrunderna på ansökningsalternativets sidor.
Se Läsårsavgifter och stipendier för mer information om läsårsavgifter och stipendier vid Aalto-universitetet.
Magisterprogrammet Computer, Communication and Information Sciences – huvudämnet Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence omfattar totalt 120 studiepoäng.
Det tvååriga programmet består av:
Våra läroplaner är planerade för heltidsstudenter. Även om magisterstuderanden ofta arbetar deltid under läsåret eller heltid på sommaren, rekommenderas heltidsarbete inte under läsåret. Deltidsarbete kräver noggrann planering och extra ansträngning, eftersom de flesta kurser inte är tillgängliga online eller erbjuds varje år.
Även om det kan finnas kurser som är tillgängliga online, är den allmänna riktlinjen att studierna vid Aalto-universitetets högskola för vetenskap kräver närvaro på campus.
Aalto-universitetets institution för datateknik har stigit snabbt i rankningarna och hör nu till de främsta institutionerna i Europa. De studerande inom huvudämnet Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence får en inblick i spetsforskningen och erbjuds vägledning av ledande experter inom området.
I studierna betonas aktivt och praktiskt lärande. Genom olika projekt och praktiska uppgifter uppmuntras de studerande till aktivt lärande och till att prova saker själva i stället för att vara passiva mottagare av information. Undervisningspersonalen består av entusiastiska och internationellt ansedda professorer och forskare inom området som bidrar till en trivsam och uppmuntrande lärmiljö. Nedan ges konkreta exempel på kurser ur den omfattande undervisningsplanen:
De obligatoriska kurserna i början av studierna ger en stark grund för vidare studier inom specifika delområden. De studerande har möjlighet att fördjupa sig i områden som bioinformatik eller tal och språk. Det finns också ett stort antal valfria kurser att välja mellan, och det är också möjligt att inkludera valfria kurser från andra huvudämnen i den individuella studieplanen enligt överenskommelse med ansvarsprofessorn för huvudämnet.
Mer information om utbildningens innehåll och undervisningsplan hittar du i Studentguiden.
Studiemiljön i programmet är starkt internationell och studierna genomförs i mångkulturella grupper. Högskolan för teknikvetenskaper erbjuder många olika möjligheter till studentutbyte och praktik över hela världen. Studerande kan få möjlighet att åka på praktik till Silicon Valley eller delta i en sommarkurs vid ett av Aaltos partneruniversitet.
Studenter inom Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence har också möjlighet att ansöka om att förlägga sitt andra studieår vid Grenoble INP i Frankrike och erhålla en dubbel examen från både Aalto-universitetet och Grenoble INP. Därtill finns ett nära samarbete med ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems), som innefattar framstående akademiska institutioner och forskare. Studerande som vill bli toppforskare inom området har utmärkta möjligheter till detta.
Aalto-universitetet är till sin natur internationellt och välkomnar tusentals examens- och utbytesstuderande från utlandet årligen. Dessa studerande ansluter sig till Aalto-gemenskapen inte bara genom sina studier, utan också genom de många fritidsevenemang, festligheter och fritidsaktiviteter som äger rum på campus. Aktiva tutorprogram och stödtjänster arbetar hårt för att hjälpa internationella studerande att integrera sig i den nordiska kulturen och känna sig hemma i Finland.
Utbildningsprogrammet ger behörighet för vetenskaplig forskarutbildning i Finland. De färdigheter som lärs ut i programmet skapar en utmärkt grund för doktorandstudier vid Aalto-universitetet, ett annat finskt universitet eller internationella toppuniversitet. Doktorer som utexaminerats från Aalto-universitetet fortsätter bland annat till forskar- eller andra akademiska karriärer eller höga affärsuppgifter. Läs mer om att söka till doktorandstudier vid Aalto-universitetet: https://www.aalto.fi/sv/doktorandutbildning/sa-har-soker-du-till-ett-doktorandprogram
Maskininlärning och artificiell intelligens har en omvälvande inverkan på praktiskt taget varje företag inom varje bransch. Att hänga med i denna revolutionerande tekniska utveckling är absolut nödvändigt för organisationer som vill stå sig i konkurrensen.
Eftersom efterfrågan på AI-experter ökar snabbare än utbudet har de som utexamineras från detta huvudämne obegränsade möjligheter inom allt från processindustri till datavetenskap. Aktuella tillämpningsområden innefattar bioinformatik, beräkningsbaserad astrofysik, biologi och medicin, interaktiv teknik, informationssökning, informationsvisualisering, neuroinformatik och analys av sociala nätverk.
Exempel på yrkesbenämningar bland våra utexaminerade:
Efter utexaminering går karriären snabbt framåt.
Exempel på företag där våra nyligen utexaminerade jobbar: Accenture, Aureus Analytics, Discover Financial Services, Futurice, Elsevier, Jongla, Nokia, Omniata Inc, Reaktor, Sanoma, Silo AI och Verto Analytics.
En del av våra nyligen utexaminerade är doktorander vid följande universitet: Aalto-universitetet, Brown University, Carnegie Mellon University, French Institute for Research in Computer Science and Automation (Inria), Purdue University, Télécom Paris Tech, University of Bristol, University of California - Santa Cruz, University of Iowa, University of Surrey.
Aalto-universitetet har väletablerade karriärtjänster som stöder studerandes sysselsättning i Finland och utomlands. Tack vare den flexibla undervisningsplanen arbetar många Aalto-studerande redan under studietiden och säkrar på så vis instegspositioner redan före utexamineringen.
Aalto har också en aktiv företagargemenskap som fungerar som en språngbräda för att grunda ett företag.
Utexaminerade från Aalto-universitetets högskola för teknikvetenskaper har mycket goda förutsättningar för att hitta jobb som motsvarar deras utbildning. På denna sida hittar du information om deras sysselsättning fem år efter utexamineringen samt om deras karriärutveckling.
Undervisningen i programmet är nära kopplad till den högklassiga forskning som bedrivs vid institutionen för datateknik. De bästa studerande inom huvudämnet är varmt välkomna som doktorander i Aalto-universitetets forskningsgrupper.
Aalto-universitetet har ett nära samarbete med Helsingfors universitet vad gäller undervisning och forskning inom ramen för FCAI (Finnish Center for Artificial Intelligence). FCAI sammanför toppbegåvningar inom den akademiska världen, industrin och den offentliga sektorn för att lösa verkliga problem med hjälp av både befintlig och ny AI. Ett av de aktuella forskningsområdena är inriktat på de möjligheter som AI medför inom medicinen. Framgångsrika studerande inom huvudämnet kan fortsätta sina studier inom HICT (Helsinki Doctoral Education Network in Information and Communication Technology).
De studerande kan också inkludera mångvetenskapliga studier i examen genom att välja ett biämne eller valfria kurser från andra områden.
Aalto-universitetet är välkänt för att kombinera ekonomi, konst, teknik och vetenskap. Vårt livliga campus och friheten att välja fritt valbara kurser från hela universitetets utbud sammanför studerande från olika områden under samma tak. Denna spontana mångvetenskapliga miljö ger upphov till nya idéer, sammanför entusiaster och leder till vänskap, nätverk och nu och då även startupföretag.
Sökande till Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence (Macadamia) som uppfyller de allmänna behörighetskraven för magisterstudier bedöms och rangordnas enligt bedömningsgrunderna nedan baserat på deras antagningsgrupp. Bedömningsprocessen beskrivs under Bedömningsprocess. Utöver de obligatoriska dokumenten för ansökan ber detta ansökningsalternativ de ansökande lämna in också dokumenten under Bilagor som krävs för ansökningsalternativet.
Den examen som ger behörighet att söka (dvs. kandidatexamen) avgör vilken antagningsgrupp den sökande hör till även i de fall där den sökande har mer än en högskoleexamen.
Kandidatexamen från ett EU/EES-land eller Schweiz
Ansökningarna i Antagningsgrupp 1 bedöms enligt följande bedömningsgrunder:
| Vad bedöms? | Vitsord från tidigare examen/examina och studietakt |
| Vad förutsätter vi av den sökande? |
CCIS-programmet söker sökande med utmärkt akademisk framgång i sina tidigare studier. I ansökningsalternativ med ett stort antal ansökningar av hög kvalitet innebär detta att den sökande ska ha uppnått genomgående utmärkta vitsord under hela examensstudierna (mycket högt viktat medeltal eller medeltal). Den sökandes framgång i tidigare studier bedöms på basis av medeltal och resultat i relevanta kurser. Programmet ska kunna bedöma de akademiska prestationerna på ett adekvat sätt. Medeltalet kan endast räknas ut om mer än 50 % av de studiepoäng som ingår i bedömningen har bedömts numeriskt (dvs. inte bara godkänd/underkänd). Även de centrala kurserna ska ha sifferbedömning. Den tid som lagts ned på tidigare studier kommer också att beaktas. Alla den sökandes tidigare högskolestudier, inklusive ofullständiga examina och fristående studier, beaktas i bedömningen av den akademiska framgången. Sökande med finländsk yrkeshögskoleexamen |
| Hur påvisas kompetenserna? | Studieprestationsutdrag, examensbetyg |
| Vad bedöms? | Tidigare studiers innehåll och omfattning |
| Vad förutsätter vi av den sökande? |
Sökande förväntas ha en högkvalitativ kandidatexamen i datateknik, programvaruutveckling, datakommunikationsteknik eller elektroteknik. Utmärkta sökande med examen inom andra områden, såsom informationssystem, ingenjörsvetenskap, naturvetenskap, matematik eller fysik kommer att beaktas om de har tillräckliga studier inom de områden som krävs. De högskolestudier som krävs är:
Studier i åtminstone några av följande ämnen är meriterande:
Innehållet i den sökandes tidigare examen/examina bedöms baserat på kurserna i det officiella studieprestationsutdraget. Relevanta arbetserfarenheter, yrkescertifikat och onlinekurser kan också beaktas, men de kompenserar i allmänhet inte för avsaknad av studier på universitetsnivå som omfattar de teoretiska grunderna inom de ämnesområden som krävs. |
| Hur påvisas kompetenserna? | Studieprestationsutdrag, kursbeskrivningar |
| Vad bedöms? | Den tidigare läroanstaltens anseende och nivå |
| Vad förutsätter vi av den sökande? | Vi förutsätter att den sökande har avlagt sin tidigare examen vid ett högkvalitativt universitet och program. Anseendet hos den sökandes tidigare högskola påverkar också tolkningen av vitsorden i bedömningen av den akademiska framgången. |
| Hur påvisas kompetenserna? | Internationella och nationella rankningar av högskolor |
| Vad bedöms? | Hela ansökan som visar den sökandes lämplighet för ansökningsalternativet, baserat på motivation och engagemang för examensstudier samt arbetserfarenhet, andra kvalifikationer och meriter. |
| Vad förutsätter vi av den sökande? |
Den sökande ska vara motiverad att studera ämnet i fråga och förbinda sig till studier på heltid med en plan för att avlägga magisterexamen på två år. Vi söker sökande som tydligt kan motivera varför de har sökt till ansökningsalternativet och beskriva varför de är väl lämpade för det. Utöver sina akademiska meriter kan sökande ha andra erfarenheter, kunskaper och kvalifikationer som förbereder dem för magisterstudierna och särskiljer dem från de andra sökande. Vi värdesätter i synnerhet krävande arbetserfarenhet som anknyter till de planerade studierna, deltagande i vetenskaplig forskning som leder till publikationer, entreprenörskap och särskilda prestationer såsom framgång i tävlingar (t.ex. Junction Hackathon). Studierna i magisterprogrammet ska erbjuda genuint ny kunskap för den sökande. Om den sökande redan har en examen på magisternivå eller högre, eller håller på att avlägga en sådan, ska hen i motivationsbrevet tydligt motivera varför hen ansöker om att avlägga ytterligare en magisterexamen. I de flesta fall rekommenderas fristående studier i stället. |
| Hur påvisas kompetenserna? | Ansökan i sin helhet, inklusive motivationsbrev, cv, rekommendationsbrev, arbetsintyg, publikationer, andra intyg |
Observera att beskrivningarna ovan är översättningar från de ursprungliga engelska texterna.
Under bedömningen av behöriga ansökningar bedöms ansökningarna i Antagningsgrupp 1 först enligt följande bedömningsgrunder:
Endast de sökande som uppfyller kraven enligt de ovan nämnda bedömningsgrunderna bedöms enligt samtliga bedömningsgrunder. Brister i dessa krav kan inte kompenseras med andra bedömningsgrunder.
Efter bedömningen av de kvarvarande bedömningsgrunderna nedan väljs de bästa sökandena utifrån helhetsbedömningen av samtliga bedömningsgrunder.
Hård konkurrens råder inom ansökningsprocessen och endast de bästa sökandena väljs ut varje år. Alla sökande som uppfyller kraven kan inte antas.
Ansökningar som saknar något av de dokument som krävs för ansökningsalternativet, t.ex. motivationsbrev, CV, eller fedogörelse för användningen av AI i bilagor som krävs för ansökningsalternativet, avslås.
Detta ansökningsalternativ (magisterprogram) kräver två uppsättningar dokument från sina sökande i Antagningsgrupp 1:
Ansökan ogiltigförklaras om detta ansökningsdokument inte inkluderas.
Ansökan ogiltigförklaras om detta ansökningsdokument inte inkluderas.
Ansökan ogiltigförklaras om detta ansökningsdokument inte inkluderas.
Anvisningar för användning av AI-verktyg i ansökningsdokument
Vi värdesätter äkthet och din personliga ton i ansökningsdokumenten. Du får använda AI-verktyg endast för följande ändamål:
Vi avråder från att använda AI-verktyg för att skapa eller i väsentlig grad omarbeta innehåll, struktur eller idéer. Observera att användning av AI-verktyg kan leda till att ansökningsdokumenten inte uppfyller de krav som ställs vid bedömningen, vilket kan försämra dina chanser att bli antagen. Du ansvarar alltid själv för det slutliga innehållet i din ansökan.
Krav på redogörelse
Alla sökande måste ange om de har använt AI-verktyg i sin ansökan eller inte. Redogörelsen ska göra det möjligt för en bedömare att skilja mellan innehåll som du själv har skapat och innehåll som har skapats eller förbättrats med hjälp av ett AI-verktyg. I redogörelsen ska du ange
Exempel:
Jag använde ChatGPT 5.1 för att förbättra språket i hela mitt motivationsbrev.
Jag använde prompten ”Vad bör jag ta upp i mitt motivationsbrev i min ansökan till CCIS?” i Claude Sonnet 4.6. Jag skrev ett första utkast till motivationsbrevet utifrån de punkter som AI listade. Därefter bearbetade jag utkastet och lade till fler detaljer för att skapa det slutliga motivationsbrevet.
Jag använde Microsoft Copilot i Word för att formatera mitt CV. Jag beskrev vilka typsnitt och storlekar samt färger som skulle användas, och Copilot genomförde ändringarna.
Om du inte har använt några AI-verktyg ska du ange följande: "Jag har inte använt AI-verktyg i utformningen av mina ansökningsdokument.”
Bifoga redogörelsen till din ansökan som en separat fil.
Oetisk användning
Användning av AI-verktyg för att fabricera eller förvränga information eller utge sig för att vara någon annan – inklusive att framställa AI-genererat innehåll som sitt eget – är förbjudet och betraktas som fusk eller bedrägeri.
Kandidatexamen från ett land som inte hör till EU/EES
Ansökningarna i Antagningsgrupp 2 bedöms enligt följande bedömningsgrunder:
| Vad bedöms? | Analytiska och kvantitativa färdigheter |
| Vad förutsätter vi av den sökande? | De sökande bedöms på basis av deras resultat i GRE-testet. Vi har inte fastställt några minimikrav för GRE-resultat, men vi letar efter sökande som har uppnått utmärkta resultat i alla delar av testet (Verbal Reasoning, Quantitative Reasoning och Analytical Writing). |
| Hur påvisas kompetenserna? | Graduate Records Examination (GRE)-resultat |
| Vad bedöms? | Vitsord från tidigare examen/examina och studietakt |
| Vad förutsätter vi av den sökande? |
CCIS-programmet söker sökande med utmärkt akademisk framgång i sina tidigare studier. I ansökningsalternativ med ett stort antal ansökningar av hög kvalitet innebär detta att den sökande ska ha uppnått genomgående utmärkta vitsord under hela examensstudierna (mycket högt viktat medeltal eller medeltal). Den sökandes framgång i tidigare studier bedöms på basis av medeltal och resultat i relevanta kurser. Programmet ska kunna bedöma de akademiska prestationerna på ett adekvat sätt. Medeltalet kan endast räknas ut om mer än 50 % av de studiepoäng som ingår i bedömningen har bedömts numeriskt (dvs. inte bara godkänd/underkänd). Även de centrala kurserna ska ha sifferbedömning. Den tid som lagts ned på tidigare studier kommer också att beaktas. Alla den sökandes tidigare högskolestudier, inklusive ofullständiga examina och fristående studier, beaktas i bedömningen av den akademiska framgången. Internationella sökande |
| Hur påvisas kompetenserna? | Studieprestationsutdrag, examensbetyg |
| Vad bedöms? | Tidigare studiers innehåll och omfattning |
| Vad förutsätter vi av den sökande? |
Sökande förväntas ha en högkvalitativ kandidatexamen i datateknik, programvaruutveckling, datakommunikationsteknik eller elektroteknik. Utmärkta sökande med examen inom andra områden, såsom informationssystem, ingenjörsvetenskap, naturvetenskap, matematik eller fysik kommer att beaktas om de har tillräckliga studier inom de områden som krävs. De högskolestudier som krävs är:
Studier i åtminstone några av följande ämnen är meriterande:
Innehållet i den sökandes tidigare examen/examina bedöms baserat på kurserna i det officiella studieprestationsutdraget. Relevanta arbetserfarenheter, yrkescertifikat och onlinekurser kan också beaktas, men de kompenserar i allmänhet inte för avsaknad av studier på universitetsnivå som omfattar de teoretiska grunderna inom de ämnesområden som krävs. |
| Hur påvisas kompetenserna? | Studieprestationsutdrag, kursbeskrivningar |
| Vad bedöms? | Den tidigare läroanstaltens anseende och nivå |
| Vad förutsätter vi av den sökande? | Vi förutsätter att den sökande har avlagt sin tidigare examen vid ett högkvalitativt universitet och program. Anseendet hos den sökandes tidigare högskola påverkar också tolkningen av vitsorden i bedömningen av den akademiska framgången. |
| Hur påvisas kompetenserna? | Internationella och nationella rankningar av högskolor |
| Vad bedöms? | Hela ansökan som visar den sökandes lämplighet för ansökningsalternativet, baserat på motivation och engagemang för examensstudier samt arbetserfarenhet, andra kvalifikationer och meriter. |
| Vad förutsätter vi av den sökande? |
Den sökande ska vara motiverad att studera ämnet i fråga och förbinda sig till studier på heltid med en plan för att avlägga magisterexamen på två år. Vi söker sökande som tydligt kan motivera varför de har sökt till ansökningsalternativet och beskriva varför de är väl lämpade för det. Utöver sina akademiska meriter kan sökande ha andra erfarenheter, kunskaper och kvalifikationer som förbereder dem för magisterstudierna och särskiljer dem från de andra sökande. Vi värdesätter i synnerhet krävande arbetserfarenhet som anknyter till de planerade studierna, deltagande i vetenskaplig forskning som leder till publikationer, entreprenörskap och särskilda prestationer såsom framgång i tävlingar (t.ex. Junction Hackathon). Studierna i magisterprogrammet ska erbjuda genuint ny kunskap för den sökande. Om den sökande redan har en examen på magisternivå eller högre, eller håller på att avlägga en sådan, ska hen i motivationsbrevet tydligt motivera varför hen ansöker om att avlägga ytterligare en magisterexamen. I de flesta fall rekommenderas fristående studier i stället. |
| Hur påvisas kompetenserna? | Ansökan i sin helhet, inklusive motivationsbrev, cv, rekommendationsbrev, arbetsintyg, publikationer, andra intyg |
Observera att beskrivningarna ovan är översättningar från de ursprungliga engelska texterna.
Under bedömningen av behöriga ansökningar bedöms ansökningarna i Antagningsgrupp 2 först enligt följande bedömningsgrunder:
Endast de sökande som uppfyller kraven enligt de ovan nämnda bedömningsgrunderna bedöms enligt samtliga bedömningsgrunder. Brister i dessa krav kan inte kompenseras med andra bedömningsgrunder.
Efter bedömningen av de kvarvarande bedömningsgrunderna nedan väljs de bästa sökandena utifrån helhetsbedömningen av samtliga bedömningsgrunder.
Hård konkurrens råder inom ansökningsprocessen och endast de bästa sökandena väljs ut varje år. Alla sökande som uppfyller kraven kan inte antas.
Ansökningar som saknar något av de dokument som krävs för ansökningsalternativet, t.ex. GRE-resultat, motivationsbrev, CV eller redogörelse för användningen av AI i bilagor som krävs för ansökningsalternativet, avslås.
Detta ansökningsalternativ (magisterprogram) kräver två uppsättningar dokument från sina sökande i Antagningsgrupp 2:
I antagningsgrupp 2 är testet Graduate Records Examination (GRE) obligatoriskt. Sökande som inte har detta är inte behöriga att ansöka.
Ansökan ogiltigförklaras om detta ansökningsdokument inte inkluderas.
Ansökan ogiltigförklaras om detta ansökningsdokument inte inkluderas.
Ansökan ogiltigförklaras om detta ansökningsdokument inte inkluderas.
Anvisningar för användning av AI-verktyg i ansökningsdokument
Vi värdesätter äkthet och din personliga ton i ansökningsdokumenten. Du får använda AI-verktyg endast för följande ändamål:
Vi avråder från att använda AI-verktyg för att skapa eller i väsentlig grad omarbeta innehåll, struktur eller idéer. Observera att användning av AI-verktyg kan leda till att ansökningsdokumenten inte uppfyller de krav som ställs vid bedömningen, vilket kan försämra dina chanser att bli antagen. Du ansvarar alltid själv för det slutliga innehållet i din ansökan.
Krav på redogörelse
Alla sökande måste ange om de har använt AI-verktyg i sin ansökan eller inte. Redogörelsen ska göra det möjligt för en bedömare att skilja mellan innehåll som du själv har skapat och innehåll som har skapats eller förbättrats med hjälp av ett AI-verktyg. I redogörelsen ska du ange
Exempel:
Jag använde ChatGPT 5.1 för att förbättra språket i hela mitt motivationsbrev.
Jag använde prompten ”Vad bör jag ta upp i mitt motivationsbrev i min ansökan till CCIS?” i Claude Sonnet 4.6. Jag skrev ett första utkast till motivationsbrevet utifrån de punkter som AI listade. Därefter bearbetade jag utkastet och lade till fler detaljer för att skapa det slutliga motivationsbrevet.
Jag använde Microsoft Copilot i Word för att formatera mitt CV. Jag beskrev vilka typsnitt och storlekar samt färger som skulle användas, och Copilot genomförde ändringarna.
Om du inte har använt några AI-verktyg ska du ange följande: "Jag har inte använt AI-verktyg i utformningen av mina ansökningsdokument.”
Bifoga redogörelsen till din ansökan som en separat fil.
Oetisk användning
Användning av AI-verktyg för att fabricera eller förvränga information eller utge sig för att vara någon annan – inklusive att framställa AI-genererat innehåll som sitt eget – är förbjudet och betraktas som fusk eller bedrägeri.
Funderar du på hur det är att studera vid Aalto-universitetet? Chatta direkt med våra studentambassadörer!
Här vid Aalto-universitetet tror vi på kraften hos nyfikenhet och uppmuntrar de studerande till att utforska det okända samtidigt som de lär sig och gör saker på ett helt nytt sätt.
Finland is renowned for its excellent rankings in education and quality of life.
Lärandetjänster vid Högskolan för teknikvetenskaper
Ifall du har frågor om studieinnehåll eller dokument som krävs av ansökningsalternativet, vänligen kontakta lärandetjänsterna vid Aalto-universitetets högskola för teknikvetenskaper.
sci.admissions@aalto.fi
Ansökningsservice
Ifall du har frågor angående ansökningsprocessen, ansökningsdokument eller språktest, vänligen kontakta Aalto-universitetets ansökningsservice.
ansokningsservice@aalto.fi
