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Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence)

Der Masterstudiengang Künstliche Intelligenz (M.Sc.) an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg verbindet forschungsnahe KI-Ausbildung mit der interdisziplinären Stärke der JMU, die im Bereich KI über das CAIDAS-Zentrum (Center for Artificial Intelligence and Data Science) verfügt. Das viersemestrige Programm (120 ECTS) richtet sich an Absolventinnen und Absolventen mit informatiknah em Bachelorabschluss.

Das Curriculum ist offen und forschungsorientiert gestaltet: Studierende belegen 35 ECTS in Pflichtveranstaltungen und wählen aus einem Wahlpflichtkatalog (55 ECTS) in den Bereichen KI-Methoden (20–40 ECTS), Allgemeine KI-Anwendungen (10–20 ECTS), KI-Anwendungen aus anderen Gebieten (0–10 ECTS) und Informatik (0–10 ECTS). Zwei verpflichtende AI-Projektmodule (je 10 ECTS, ca. 300 Stunden) sind in Forschungsgruppen der JMU zu absolvieren; dort arbeiten Studierende an laufenden KI-Forschungsprojekten. Kontrollprüfungsmodule (KOP) müssen spätestens im zweiten Semester abgelegt werden. Die Masterarbeit umfasst 30 ECTS.

Die JMU Würzburg bietet Forschungsschwerpunkte in maschinellem Lernen, Natural Language Processing, Computer Vision und Mensch-KI-Interaktion; das CAIDAS bündelt universitätsweite KI-Forschung interdisziplinär. Das Studium kann auf Deutsch und auf Englisch absolviert werden, Bewerbungsschluss ist der 15. Juli für den Wintersemesterbeginn. Studiengebühren fallen für EU-Studierende nicht an.

Absolventinnen und Absolventen sind hervorragend aufgestellt für Promotionen, KI-Forschungspositionen sowie für industrielle Tätigkeiten in Datenanalyse, NLP, Computer Vision und KI-Systemarchitektur.

Module im Studium

  • Künstliche Intelligenz 1
  • Künstliche Intelligenz 2
  • Maschinelles Lernen
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing
  • Computer Vision
  • AI-Projektmodul I (Forschungspraktikum)
  • AI-Projektmodul II (Forschungspraktikum)
  • Probabilistische Modellierung und Reasoning
  • Masterarbeit

Schwerpunkte & Vertiefungen

  • KI-Methoden (Machine Learning, Deep Learning, Optimierung)
  • Allgemeine KI-Anwendungen (NLP, CV, Robotik)
  • KI-Anwendungen in anderen Gebieten (Biomedizin, Physik, etc.)

Was du lernst

  • Aktuelle KI-Methoden in Forschungsprojekten eigenständig anwenden
  • Maschinelle Lernverfahren implementieren und evaluieren
  • Probabilistische Modelle entwickeln und interpretieren
  • KI-Systeme für reale Anwendungsfelder entwickeln
  • Wissenschaftliche Ergebnisse international kommunizieren

Typische Berufsfelder

  • KI-Forschung an Universitäten und Instituten
  • Machine-Learning-Engineering in der Industrie
  • Data Science und Datenanalyse
  • Natural Language Processing und Sprachtechnologie
  • Computer Vision und Bildverarbeitung

Branchen

Technologieunternehmen und KI-Start-upsPharmaindustrie und BiomedizinFinanzsektor und VersicherungenAkademische Forschung und CAIDAS

Empfohlene Vorkenntnisse

  • Bachelorabschluss in Informatik oder verwandtem Fach
  • Kenntnisse in Algorithmen, Datenstrukturen und Programmierung
  • Grundkenntnisse in Statistik und Linearer Algebra
  • Englischkenntnisse für internationale Fachpublikationen
Offizielle Studienseite
Variante dieses Studiengangs 1 Eintrag
  • Künstliche Intelligenz Master Vollzeit

Modulhandbuch & Studienordnung

Detaillierte Modulbeschreibungen, Pflichtmodule und Studien- und Prüfungsordnung veröffentlicht die Universität Würzburg auf ihrer Website.

Modulhandbuch zu „Künstliche Intelligenz” an der Universität Würzburg suchen →

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