Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie mit weitreichenden Auswirkungen auf unsere Gesellschaft

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, und eine Umsetzung mit zahlreichen praxisbezogenen Modulen. Der Studiengang hat ein starkes Rückgrat aus KI-Modulen, wobei ein besonderes Augenmerk auf Modulen aus dem Fachgebiet des maschinellen Lernens liegt. Natürlich werden den Studierenden auch ethische Aspekte der KI und die Nachhaltigkeit von KI-Lösungen nähergebracht.

Das Studium der künstlichen Intelligenz erstreckt sich über sechs theoretische und ein praktisches Semester. Im ersten Jahr erhalten die Studierenden eine fundierte Einführung in die künstliche Intelligenz sowie in essentielle Grundlagen der Informatik, Mathematik und Data Science. Der zweite Studienabschnitt, der sich über fünf Semester erstreckt, vertieft verschiedene KI-Spezialgebiete  und bietet dabei sowohl Kernfächer als auch Wahlmöglichkeiten bezüglich spezifischer Anwendungsgebiete. Im dritten und vierten Semester festigen die Studierenden ihr Wissen in erweiterten Modulen, die Themen wie Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Ethik der KI sowie Algorithmen und Datenstrukturen umfassen. Das fünfte Semester beinhaltet ein 80-tägiges Praktikum in der Wirtschaft, ergänzt durch begleitende Veranstaltungen an der Hochschule. In den letzten zwei Semestern wählen die Studierenden Wahlpflichtmodule aus fortgeschrittenen KI-Anwendungen, beispielsweise in der Robotik, der Medizin oder dem autonomen Fahren. Die Zusammenarbeit über verschiedene Fakultäten hinweg sowie die Expertise aus anderen Studiengängen fördern die praktische Anwendungsvielfalt und bereiten die Studierenden optimal auf die Herausforderungen in der Praxis vor.

Studienabschluss: Bachelor of Science
Studienart: grundständiges Bachelorstudium
Studienbeginn: zum Wintersemester
Bewerbungszeitraum: 15. April bis 15. Juli
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 15. Juli 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)