MSc Künstliche Intelligenz

Überblick

Forschungsnahe Vertiefung in Deep Learning, generativen Modellen und KI-Systemarchitektur. Das Studium verbindet wissenschaftliche Grundlagen mit projektbasierter Ingenieurpraxis und wird in strukturierten Semestern mit betreuten Lehrveranstaltungen durchgeführt.

Curriculum

Illustratives Curriculum. Die offiziell genehmigte Modulübersicht wird veröffentlicht, sobald die Programmdokumentation vorliegt.

1. Semester 1

   • Maschinelles Lernen
   • Optimierung
   • Bayessche Statistik
   • KI-Ethik und Regulierung (EU AI Act)

2. Semester 2

   • Deep Learning
   • Sprachverarbeitung
   • Bildverarbeitung und Computer Vision
   • Wissenschaftliches Seminar

3. Semester 3

   • Bestärkendes Lernen
   • MLOps und Modellbetrieb
   • Parallele und Hochleistungsrechner
   • Forschungsprojekt

4. Semester 4

   • Masterarbeit und Verteidigung

Lernergebnisse

• Wissenschaftliche Methoden auf technische Fragestellungen anwenden
• Komplexe Systeme entwerfen, modellieren und bewerten
• Ergebnisse fachlich und international verständlich kommunizieren
• Technologische Entwicklungen ethisch und rechtlich einordnen

Zulassungsvoraussetzungen

• Einschlägiger Bachelorabschluss (mindestens 180 ECTS) oder ein als gleichwertig anerkannter ausländischer Abschluss mit Gesamtnote 2,5 oder besser
• Nachweis der Unterrichtssprache — Englisch C1 (IELTS 7.0 / TOEFL iBT 95) oder Deutsch C1 (TestDaF 4x4 / DSH-2) je nach Unterrichtssprache
• Vollständige Bewerbungsunterlagen — Zeugnisse, Sprachnachweis, Lebenslauf und Ausweisdokument

Berufsperspektiven

• Entwicklung und Konstruktion in technologieorientierten Unternehmen
• Forschung und Entwicklung in Instituten und Industrie
• Projekt- und Systemverantwortung in interdisziplinären Teams
• Weiterführendes Master- oder Promotionsstudium