Informatics and AI Engineering an der accadis Hochschule
Der Studiengang Informatics and AI Engineering (B.Sc.) an der accadis Hochschule Bad Homburg ist ein duales Studium, das solide Informatikgrundlagen mit einer fokussierten Spezialisierung auf künstliche Intelligenz und Data Engineering verbindet. Die Regelstudienzeit beträgt 3,5 Jahre (11 Trimester, 180 ECTS); Studienstart ist jeweils im Oktober. Das Studium wird auf Deutsch und Englisch durchgeführt.
Das Modell basiert auf einer Wochenaufteilung von zwei Hochschultagen und drei Arbeitstagen beim Praxispartner – einem von über 150 Unternehmen im accadis-Netzwerk. Die technischen Kernmodule sind in drei Bereiche aufgeteilt: Informatik-Grundlagen (Einführung in Informatik, objektorientierte Programmierung bis Vibe Coding, Requirements Engineering, IT-Sicherheit und AI Governance, IT-Projektmanagement), Schwerpunktmodule KI und Data (Data Engineering und Data Pipelines, Cloud Computing und DevOps, Applied Machine Learning, Agentic AI Designs and Applications) sowie praxisintegrierte Future Skills (Data Literacy, Kommunikation, Führungsgrundlagen). Die Praxisanteile fließen in mindestens eine Praxisarbeit und ein betreutes Projektstudium ein.
Besonders hervorzuheben ist das Netzwerk der Praxispartner: Dozierende kommen aus Unternehmen wie Microsoft, Google, SAP, McKinsey und Volkswagen. Rund 80 % der Studierenden erhalten laut accadis bereits vor dem Abschluss einen Arbeitsvertrag. Der Praxispartner übernimmt in der Regel die Studiengebühren und zahlt eine monatliche Ausbildungsvergütung.
Absolventinnen und Absolventen sind für Rollen als AI Software Engineer, Data Engineer, MLOps Engineer, Cloud Architect AI oder AI Solution Developer qualifiziert. Ein Auslandssemester an Partnerhochschulen ist mit Zustimmung des Praxispartners möglich.
Zulassung: (Fach-)Abitur, kein NC, aber zweistufiges Auswahlverfahren der Hochschule und des jeweiligen Praxispartners. Programmiervorkenntnisse sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.
Module im Studium
- Introduction to Informatics
- From OOP to Vibe Coding
- Requirements Engineering
- IT Security and AI Governance
- IT Project Management
- Big Data Analytics and AI
- Data Engineering and Data Pipelines
- Cloud Computing and DevOps
- Applied Machine Learning
- Agentic AI Designs and Applications
- Process Management und AI Hosting Strategy
- Future Skills: Data Literacy und Social Skills
Was du lernst
- KI-Modelle trainieren, anwenden und in bestehende Systeme integrieren
- Data-Engineering-Pipelines und Cloud-Architekturen aufbauen
- MLOps-Prozesse zur automatisierten Modellbereitstellung einrichten
- AI Governance und IT-Sicherheit bei KI-Projekten berücksichtigen
- Praxisprojekte in Unternehmensumgebung selbstständig durchführen
- Kommunikation und Teamarbeit in technischen Projekten
Typische Berufsfelder
- AI Software Engineer
- Data Engineer
- MLOps Engineer
- Cloud Architect AI
- AI Solution Developer
- KI-Berater in Industrie und Dienstleistung
Branchen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Allgemeine oder Fachhochschulreife
- Auswahlverfahren der Hochschule und Vertrag mit Praxispartner
- Programmierkenntnisse hilfreich (kein Muss)
- Interesse an Mathematik, Datenanalyse und technischen Systemen
Variante dieses Studiengangs 1 Eintrag
- Informatics and AI Engineering Bachelor of Science Vollzeit
Studieninhalte & Dokumente
Detaillierte Modulbeschreibungen, Pflichtmodule und Studien- und Prüfungsordnung veröffentlicht die accadis Hochschule auf ihrer Website.
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