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Master Artificial Intelligence Engineering

Abschluss: Master of Science M.Sc.
Dauer: 4 Semester
Beginn: Wintersemester/Sommersemester
Unterrichtssprache: Englisch

Kurzbeschreibung

Die Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt mittlerweile alle Bereiche unseres Lebens und birgt enormes Zukunftspotential. Mathematik und Informatik liefern die Grundlagen, um Kerntechniken der KI verstehen und weiterentwickeln zu können.

Im Masterstudiengang Artificial Intelligence Engineering (AI Engineering) beschäftigen Sie sich wissenschaftlich fundiert mit Theorien, Algorithmen und Methoden zum Design und zur Entwicklung KI-basierter Systeme. Außerdem erwerben Sie die Fähigkeit, Künstliche Intelligenz in existierende Echtweltsysteme (z. B. Mediensysteme, Informationssysteme, Industrieprozesse) zu integrieren oder selbst zu entwickeln.

Darüber hinaus beschäftigen Sie sich mit Querschnittsthemen der Künstlichen Intelligenz: beim Einsatz KI-basierter Systeme müssen rechtliche, ethische, soziale und ökonomische Rahmenbedingungen mitberücksichtigt werden.

Besonderheiten

  • Forschungsorientierter Master mit besten Karriere- und Berufschancen in einer Vielzahl von Branchen
  • Studium an der Schnittstelle zwischen Informatik und Mathematik mit Einblick in verschiedenste disziplinübergreifende Anwendungsbereiche (z. B. Medien, Industrie 4.0, Mobilität)
  • Breites, international aufgestelltes, modernes Fächerspektrum
  • Hervorragendes Betreuungsverhältnis durch kleine Kursgrößen
  • Sehr gute Kontakte zu Wirtschaft und Industrie durch Lehrstühle und Institute
  • Englisch als Unterrichtssprache

Berufsperspektiven

Die Nachfrage nach KI-Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt steigt signifikant an. Ein erfolgreicher Masterabschluss in Artificial Intelligence Engineering befähigt Sie dazu, selbständige Tätigkeiten oder anspruchsvolle Aufgaben und Führungspositionen in Industrie, Verwaltung und Wissenschaft zu übernehmen. Er eröffnet Ihnen beste Karriere- und Berufschancen in einer Vielzahl an Branchen, wie z. B.:

  • Systementwicklung und Datenanalysen im Bereich digitaler Medien
  • Softwareentwicklung und IT-Systementwicklung
  • Datenanalysen im Finanz- und Dienstleistungsbereich
  • Entwicklung KI-basierter Lösungen im Transport- und Mobilitätsbereich
  • Steuerung von Industrieanlagen, „Industrie 4.0“
  • Medizin, Pharmaindustrie und Lebenswissenschaften
  • Versicherungen und Banken

Darüber hinaus steht Ihnen eine Karriere in der Wissenschaft offen, etwa im Rahmen einer Promotion zur Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz.

Infos zum Studium

Video zum Studiengang (englisch)

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Der Masterstudiengang AI Engineering gliedert sich in einen Pflicht- und Wahlpflichtbereich. Im Pflichtbereich belegen Sie eine Vorlesung mit Übung „Introduction to AI Engineering” sowie ein Seminar zu „AI Engineering”. Darüber hinaus fertigen Sie in diesem Bereich Ihre Masterarbeit an.

Alle wählbaren Veranstaltungen finden Sie im Modulkatalog.

Wahlpflichtbereich

Der Wahlpflichtbereich ist in folgende sechs Modulgruppen unterteilt:

1. Algorithm Engineering and Mathematical Modelling

Sie befassen sich mit der Konstruktion deterministischer und stochastischer Algorithmen, ihrer Implementierung, Beurteilung und Optimierung sowie der Modellierung und Komplexitätsanalyse diskreter und stetiger Probleme mittels mathematischer Methoden. Darüber hinaus erwerben Sie Grundlagen der mathematischen Logik, Stochastik, Funktionalanalysis und diskreten Mathematik, um ein vertieftes algorithmisch-mathematisches Verständnis KI-basierter Systeme zu ermöglichen.

2. Artificial Intelligence Methods

Sie betrachten Methoden und Algorithmen der symbolischen und subsymbolischen Künstlichen Intelligenz sowie des maschinellen Lernens (z. B. Reinforcement Learning, Wissensrepräsentation und Deduktionssysteme). Außerdem beschäftigen Sie sich mit zugrundeliegenden Theorien für lernende Systeme sowie der Anwendung algorithmischer und mathematischer Grundlagen zur Realisierung von Künstlicher Intelligenz.

3. Artificial Intelligence System Engineering

Sie lernen Methoden und strukturierte Vorgehensmodelle zur Entwicklung KI-basierter Systeme kennen. Dies beinhaltet insbesondere Test- und Evaluierungsstrategien (z. B. Generative Adversarial Testing oder Simulation), Daten- und Wissensmodellierungsmethoden, Methoden und Systeme zur Operationalisierung KI-basierter Systeme sowie die Bewertung von Eigenschaften wie Sicherheit, Nachvollziehbarkeit, Zuverlässigkeit, Erklärbarkeit und Transparenz.

4. Artificial Intelligence Applications

Sie erhalten Einblick in verschiedene Anwendungsbereiche und -möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz, wie z. B. Sprach-, Text- und Medienanalyse, betriebliche Informationssysteme oder Energieinformatik. Ebenfalls behandelt werden die spezifischen Eigenschaften der Anwendungsbereiche und deren Einfluss auf die Auswahl von KI-Methoden und die Entwicklung KI-basierter Systeme.

5. Cross-Cutting Concerns

Sie erwerben Kenntnisse über rechtliche, ethische, gesellschaftliche und ökonomische Rahmenbedingungen bei der Nutzung KI-basierter Systeme und reflektieren die gesellschaftliche Wirkung von KI. Kurse zu Sprach- und Schreibtraining, Soft Skills und Praktika unterstützen Ihr fachwissenschaftliches Studium und bereiten Sie auf berufliche Tätigkeiten vor.

6. Research Seminars

Sie lernen, sich selbständig inaktuelle Forschungsthemen aus dem Bereich AI Engineering einzuarbeiten, sie fachlich für Vorträge aufzubereiten und zu präsentieren. Dabei erwerben Sie vertiefende Kenntnisse zum wissenschaftlichen Arbeiten im Themenbereich der Künstlichen Intelligenz und werden auf weiterführende Forschungstätigkeiten vorbereitet.

Um sich erfolgreich für diesen Studiengang zu bewerben, müssen Sie folgende Voraussetzungen erfüllen:

  • Sie haben einen Hochschulabschluss im Bereich Informatik oder Mathematik mit der Gesamtnote von mindestens 2,7 erreicht oder Sie gehören zu den besten 70 % Ihres Abschlussjahrgangs.
  • Ihr Hochschulabschluss muss 120 ECTS-Punkte in der Informatik und Mathematik vorweisen. Folgende Fachanteile müssen nachgewiesen werden:
    • Der Fachanteil in Mathematik inkl. Theoretischer Informatik muss mindestens 35 ECTS-Punkte betragen haben.
    • Der Fachanteil in Informatik muss mindestens 40 ECTS-Punkte betragen haben.
  • Sollte Ihr Hochschulabschluss keine ECTS-Leistungspunkte ausweisen, wenden Sie sich bitte mit Ihrem Transcript of Records und weiteren Fragen an masters@fim.uni-passau.de

Benötigte Sprachkenntnisse (Englisch)

Sie benötigen ein anerkanntes Sprachzertifikat in Englisch auf dem Niveau B2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens (GER).

Benötigte Sprachkenntnisse (Deutsch)

Dieser Studiengang kann gänzlich in Englisch absolviert werden. Damit Studierende in Deutschland gut auskommen, werden trotzdem Deutschkenntnisse auf dem Niveau A1 GER erwartet. Studierende, die zum Studienbeginn noch keine Deutschkenntnisse nachweisen können, bekommen einen kostenlosen Deutschkurs angeboten. Spätestens zum Ende des ersten Studienjahres müssen Deutschkenntnisse auf dem Niveau A1 GER nachgewiesen werden.

Wann kann ich mich bewerben?

Bewerbungszeitraum Sommersemester:

  • 1. November - 15. Dezember

Bewerbungszeitraum Wintersemester:

  • 15. April - 31. Mai

Bei Fragen zu Qualifikation und Bewerbung wenden Sie sich bitte an das Studierendensekretariat.

Das sagen Studierende

Studycheck

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Das sagen Studierende (engl.)

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Kurze Beschreibung des Videos

In diesem Video erzählen Meher Aisha, Sababa Usmani, Evren Can und Dmitry Tsyu-zhen-tsin von ihren Erfahrungen als Studierende im Master Artificial Intelligence Engineering an der Universität Passau.

Fragen zur Qualifikation und Ansprechpartner für internationale Studierende:

Wolfgang Mages
Wolfgang Mages
Raum ITZ/IH 239 (Innstr. 43)
Innstr. 33
Passau
Tel.: +49(0)851/509-3066
Fax: +49 851/509-3002

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