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 künstlicher Intelligenz 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.

Studienabschluss: Bachelor of Science
Studienart: grundständiges Bachelorstudium
Studienbeginn: zum Wintersemester
Bewerbungszeitraum: 15. April bis 31. August
Regelstudienzeit: 7 Semester
ECTS-Punkte: 210 ECTS

Voraussetzungen

Formale Zugangsvoraussetzungen für alle Bewerber/-innen ist die Fachhochschulreife bzw. die fachgebundene oder allgemeine Hochschulreife. Beruflich besonders Qualifizierte (z. B. Meister/-innen) können sich unter gewissen Voraussetzungen ebenfalls um einen Studienplatz bewerben.

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.

Bewerbung

Die Zulassung ist in der Zeit vom 15. April bis 31. August des jeweiligen Jahres zu beantragen.

Die Bewerbung auf den Studiengang findet ausschließlich online über das Bewerberportal der Hochschule Landshut und bei zulassungsbeschränkten Studiengängen zusätzlich über hochschulstart.de statt.

Informationen finden Sie hier >

Bachelor of Science

1. Semester

• Programmieren I (7 CP)
• Mathematik I (8 CP)
• Grundlagen der Informatik (5 CP)
• Künstliche Intelligenz I (5 CP)
• Data Science I (5 CP)

2. Semester

• Programmieren II (7 CP)
• Mathematik II (7 CP)
• Statistik (5 CP)
• Software Engineering (5 CP)
• Data Science II (3 CP)
• Technische Grundlagen der KI (3 CP)

3. Semester

• Bildverarbeitung (5 CP)
• IT-Sicherheit (5 CP)
• Datenbanken (5 CP)
• Optimierung (6 CP)
• Machine Learning I (5 CP)
• Studium Generale (4 CP)

4. Semester

• Algorithmen und Datenstrukturen (5 CP)
• IoT (5 CP)
• Ethik der KI (5 CP)
• Künstliche Intelligenz II (5 CP)
• Machine Learning II (5 CP)
• Natural Language Processing (5 CP)

5. Semester

• Praxissemester (22 CP)
• Praxisseminar (3 CP)
• Studium Generale (2 CP)
• Grundlagen modernes Projektmanagement (3 CP)

6. Semester

• Big Data Algorithms and Systems (5 CP)
• Praxisorientiertes Studienprojekt (5 CP)
• Machine Learning III (5 CP)
• Wahlpflichtmodul (5 CP)
• Wahlpflichtmodul (5 CP)
• Wahlpflichtmodul (5 CP)

7. Semester

• Bachelor-Arbeit (12 CP)
• Seminar (3 CP)
• Wahlpflichtmodul (5 CP)
• Wahlpflichtmodul (5 CP)
• Wahlpflichtmodul (5 CP)