| Abschluss: | Master of Science M.Sc. |
|---|---|
| Dauer: | 4 Semester |
| Beginn: | Wintersemester/Sommersemester |
| Unterrichtssprache: | Englisch |
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.
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.:
Darüber hinaus steht Ihnen eine Karriere in der Wissenschaft offen, etwa im Rahmen einer Promotion zur Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz.
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.
Der Wahlpflichtbereich ist in folgende sechs Modulgruppen unterteilt:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Bei Fragen zu Qualifikation und Bewerbung wenden Sie sich bitte an das Studierendensekretariat.
Fragen zur Qualifikation und Ansprechpartner für internationale Studierende:
