Künstliche Intelligenz (B. Sc.)


Kurzbeschreibung

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie mit weitreichenden Auswirkungen auf unsere Gesellschaft. Mit dem Bachelorstudiengang Künstliche Intelligenz möchten wir Expertinnen und Experten in diesem Bereich ausbilden, die die Stärken, Schwächen und das Potential von KI verstehen, dieses Wissen in unsere Gesellschaft tragen und damit die Region stärken und wettbewerbsfähiger machen.   

Wir möchten Studierende in die Lage versetzen, aktuelle Forschungsergebnisse aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz zu verstehen, einzuordnen und selbst zu implementieren. Dabei setzen wir auf ein solides Fundament aus Informatik und Mathematik, zusammen mit praxisbezogenen Data Science Modulen. Der Studiengang hat ein starkes Rückgrat aus KI-Modulen, wobei ein besonderes Augenmerk auf Modulen aus dem Teilbereich des maschinellen Lernens liegt. Natürlich werden den Studierenden auch ethische Aspekte der KI und die Nachhaltigkeit von KI-Lösungen nähergebracht.

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz sind sehr vielfältig, dies bildet der Studiengang durch zahlreiche Wahlmöglichkeiten (6 Wahlpflichtmodule) in den fortgeschritteneren Semestern ab. Zu den verschiedenen Vertiefungssäulen des Studiengangs gehören u.a. KI-Anwendungen aus dem Bereich des autonomen Fahrens, der Medizin, der Robotik, der Virtual / Mixed Reality und der Mensch-Maschine-Interaktion. Um den Studierenden diese Anwendungsvielfalt anbieten zu können, arbeiten wir studiengangs- und fakultätsübergreifend zusammen und nutzen beispielsweise unsere Expertise aus den Studiengängen Automobilinformatik (Autonomes Fahren) und Biomedizinische Technik (KI in der Medizin / im Gesundheitswesen).

Zusätzlich zum vorgesehenen Praxissemester erhalten die Studierenden über das AI Innovation Lab weitere Anknüpfungspunkte an die regionale Industrie, können mit Unternehmen an KI-bezogenen Projekten arbeiten und lernen dabei, worauf es in der Praxis im Hinblick auf Künstliche Intelligenz wirklich ankommt. Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs erwarten hervorragende Berufsaussichten. Mögliche Berufsbezeichnungen auf dem Arbeitsmarkt sind:
•    Machine Learning Engineer / ML Architect / ML Solutions Architect
•    Data Scientist
•    AI Engineer / AI Specialist / Embedded AI Engineer
•    Big Data Engineer / Big Data Developer / Data Architect / Data Engineer
•    Software Developer AI & ML
•    Computer Vision / Deep Learning Engineer
•    Natural Language Processing Specialist
•    Head of AI / Head of Data Science / Head of ML / Head of Search

Nach dem Bachelorstudium kann ein Masterstudiengang Informatik (M.Sc.) oder Applied Research in Engineering Sciences (M.Sc.) an der Hochschule Landshut angeschlossen werden.

Anforderungsprofil

Bewerberinnen und Bewerber müssen zur systematischen Arbeit bereit sein, um Entwurf und Implementierung komplexer KI-Anwendungen und deren Integration in Produktionssysteme durchführen zu können. Für ein erfolgreiches Studium mit Fokus auf künstliche Intelligenz sind logisches und abstraktes Denkvermögen Voraussetzung. Komplexe Projekte mit KI-Bezug werden nur in Teams erfolgreich umgesetzt. Die Bereitschaft zur Teamarbeit ist unverzichtbar in der globalisierten Gesellschaft. Eine weltweite Vernetzung erfordert die ständige Kommunikation mit Fachkräften. Gute Kenntnisse der englischen Sprache sind daher für Studium und Beruf unerlässlich.

Studienkosten

Informationen zu den Studienbeiträgen und den Studentenwerksbeiträgen erhalten Sie hier.

Zugangsvoraussetzungen

Details zu den Zugangsvoraussetzungen entnehmen Sie bitte der Studien- und Prüfungsordnung.

Studienbeginn

Studienbeginn für Erstsemester der Bachelorstudiengänge ist in der Regel der 01.10. des jeweiligen Jahres.

Studienform

Das Studium wird als Vollzeitstudium mit einer Regelstudienzeit von sieben Semestern. Für das erfolgreiche Studium werden insgesamt 210 ECTS-Punkte, d.h. Leistungspunkte nach dem European Credit Transfer and Accumulation System (ECTS-Punkte) vergeben.
Das Vollzeitstudium umfasst sechs theoretische Semester und ein praktisches Studiensemester, welches als fünftes Semester geführt wird.

Studienaufbau

Der erste Studienabschnitt dauert zwei Semester. In diesem Abschnitt sollen die Studierenden eine Einführung in das Fachgebiet der künstlichen Intelligenz erhalten und die notwendigen Grundlagen in Informatik, Mathematik und Data Science vermittelt bekommen.

Der fünfsemestrige zweite Studienabschnitt vertieft verschiedene Teilgebiete der künstlichen Intelligenz, beinhaltet relevante grundlegende Kernfächer der Informatik und Mathematik und bietet den Studierenden zahlreiche Wahlmöglichkeiten im Hinblick auf Anwendungsgebiete der künstlichen Intelligenz.

Im 3. und 4. Studiensemester vertiefen die Studierenden das bisher erworbene Wissen durch weitere fachbezogene Module. Inhaltliche Schwerpunkte sind u.a. Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Natural Language Processing, Ethik der KI und Algorithmen und Datenstrukturen.

Das fünfte Studiensemester ist ein in der Wirtschaft durchgeführtes praktisches Semester von 80 Arbeitstagen Dauer mit begleitenden Veranstaltungen an der Hochschule.

Im 6. und 7. Studiensemester wählen die Studierenden fachbezogene Wahlpflichtmodule. Zu den verschiedenen Wahlpflichtmodulen des Studiengangs gehören u.a. Anwendungen der künstlichen Intelligenz aus dem Bereich des autonomen Fahrens, der Medizin, der Robotik, der Virtual / Mixed Reality und der Mensch-Maschine-Interaktion. Im KI-Innovationslabor können Studierende mit Industriepartnern an praxisrelevanten KI-Projekten zusammenarbeiten. Um den Studierenden diese Anwendungsvielfalt anbieten zu können, arbeiten wir studiengangs- und fakultätsübergreifend zusammen und nutzen unsere Expertise aus anderen Studiengängen.

Die Fakultät begrüßt ein Praxissemester im Ausland. In diesem Fall entfallen die begleitenden Lehrveranstaltungen im fünften Studiensemester.

Studien- und Prüfungsplan mit Modulhandbuch

Studien- und Prüfungsordnung

Studien- und Prüfungsordnungen der Fakultät Informatik

Bachelor-Studiengänge

Bachelor Tag der Bekanntmachung Studien- und Prüfungsordnung
konsolidierte, nicht amtliche Fassung
14.07.2022 Studien- und Prüfungsordnung




Informatik
13.09.2019 Studien- und Prüfungsordnung
26.06.2018 5. Änderungssatzung
02.09.2014 4. Änderungssatzung
22.08.2013 3. Änderungssatzung
09.08.2011 2. Änderungssatzung
30.08.2010 1. Änderungssatzung
01.10.2008 Studien- und Prüfungsordnung
14.07.2022 Studien- und Prüfungsordnung




Automobilinformatik
13.09.2019 Studien- und Prüfungsordnung
12.02.2015 7. Änderungssatzung
02.09.2014 6. Änderungssatzung
28.04.2014 5. Änderungssatzung
30.07.2012 4. Änderungssatzung
09.08.20113. Änderungssatzung
30.08.2010 2. Änderungssatzung
15.12.2009 1.Änderungssatzung
14.07.2022Studien- und Prüfungsordnung
Künstliche Intelligenz 26.05.2021Studien- und Prüfungsordnung
14.07.2022konsolidierte Fassung in Form der 1. Änderungssatzung
Digitales Verwaltungsmanagement 28.02.2022Studien- und Prüfungsordnung
14.07.2022konsolidierte Fassung in Form der 1. Änderungssatzung
16.07.2021Neufassung



 Wirtschaftsinformatik
01.08.2015Berichtigung 6. Änderungssatzung
02.09.20146. Änderungssatzung
22.08.20135. Änderungssatzung
21.03.20134. Änderungssatzung
12.10.2011

3. Änderungssatzung 

30.08.2010 2. Änderungssatzung
15.12.20091. Änderungssatzung

 

sonstiges

  Tag der Bekanntmachung Satzung
konsolidierte, nicht amtliche Fassung


30.04.2014Satzung zur Vergabe der Studienplätze an ausländischen Partnerhochschulen in
den Bachelorstudiengängen Informatik und Wirtschaftsinformatik


Master-Studiengänge

Master Tag der Bekanntmachung Studien- und Prüfungsordnung
konsolidierte, nicht amtliche Fassung
09.07.20215. Änderungssatzung



Informatik
26.06.20184. Änderungssatzung
12.02.20153. Änderungssatzung
22.08.20132. Änderungssatzung
17.02.20121. Änderungssatzung
01.10.2007 Studien- und Prüfungsordnung
20.06.2022 Studien- und Prüfungsordnung
Wirtschaftsinformatik 17.02.2021 Studien- und Prüfungsordnung



Systems Engineering
08.11.2016 5. Änderungssatzung
12.01.2016 4. Änderungssatzung
14.02.2014 3. Änderungssatzung
30.07.2012 2. Änderungssatzung
10.02.2009 1. Änderungssatzung


Berufsbegleitende Master-Studiengänge

Master Tag der Bekanntmachung Studien- und Prüfungsordnung
konsolidierte, nicht amtliche Fassung
13.01.2022 konsolidierte Fassung in Form der 1. Änderungssatzung



Systems and Project Management

28.02.2019

08.11.2016

Studien- und Prüfungsrodnung

4. Änderungssatzung

09.02.2016 3. Änderungssatzung
22.08.2013 2. Änderungssatzung
30.08.2010 1. Änderungssatzung
01.06.2009 Studien- und Prüfungsordnung

Studiengangsleiter

Prof. Dr. rer. nat. Eduard Kromer

Lehrgebiete

  • Künstliche Intelligenz
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Reinforcement Learning

Kontakt

RAUM:  J1 40
TEL:  +49 (0)871 - 506 696
E-MAIL: eduard.kromer(at)haw-landshut.de