Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) an der LMU München
Das Studium der Künstlichen Intelligenz an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) ist als Nebenfach konzipiert und richtet sich an Studierende, die ihr Hauptfach – von Mathematik über Statistik bis hin zu Sozialwissenschaften – gezielt mit einer fundierten KI-Ausbildung verbinden möchten. Im Zwei-Fach-Bachelor-Modell umfasst das Nebenfach 60 ECTS-Punkte und vermittelt ein breites Verständnis von Konzepten und Methoden der Künstlichen Intelligenz sowie des maschinellen Lernens.
Die Studieninhalte bauen strukturiert aufeinander auf: In den ersten beiden Semestern werden mathematische und statistische Grundkonzepte sowie Python-Programmierung für KI-Anwendungen erarbeitet. Das dritte Semester bietet durch eine Ringvorlesung einen Überblick über die methodischen Hintergründe und Anwendungsfelder moderner KI. Im vierten und fünften Semester folgen die zentralen Pflichtmodule zu KI-Methoden und Wissensrepräsentation sowie zu maschinellem Lernen. Die verbleibenden 12 ECTS ermöglichen eine individuelle Vertiefung – etwa durch Fallstudien, Forschungsseminare oder praktische Projekte.
Die LMU als Exzellenzuniversität bietet dabei ein forschungsintensives Umfeld: Lehrstuhl für Statistik und Maschinelles Lernen sowie das Munich Center for Machine Learning (MCML) sind direkte Anlaufpunkte für vertiefende wissenschaftliche Arbeit. Studierende profitieren von der Nähe zu außeruniversitären Forschungseinrichtungen wie dem Max-Planck-Institut und dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Die Kombination mit einem inhaltlich breiten Hauptfach macht Absolventen für interdisziplinäre KI-Anwendungsfelder besonders attraktiv – etwa in den Lebenswissenschaften, Wirtschaftswissenschaften oder Geistes- und Sozialwissenschaften.
Der Studiengang ist zulassungsfrei und startet ausschließlich im Wintersemester. Vorkenntnisse in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Programmierung werden empfohlen, sind aber keine formale Zugangsvoraussetzung. Studiengebühren fallen im Rahmen der bayerischen Regelungen nicht an; der Semesterbeitrag ist zu entrichten.
Module im Studium
- Python-Programmierung für KI-Anwendungen
- Mathematische Grundlagen der KI
- Statistische Grundkonzepte
- Ringvorlesung KI-Anwendungsfelder
- KI-Methoden und Wissensrepräsentation
- Maschinelles Lernen
- Wahlpflichtmodul: Praktische Studien / Fallstudien
- Wahlpflichtmodul: Vertiefungsseminar KI
Was du lernst
- KI-Konzepte und maschinelle Lernverfahren verstehen und anwenden
- Python-basierte KI-Lösungen implementieren
- Wissensrepräsentation und logische Schlussfolgerung einsetzen
- Statistische Modelle für Datenanalyse nutzen
- KI-Methoden kritisch reflektieren und ethisch bewerten
- Interdisziplinäre KI-Problemstellungen lösen
Typische Berufsfelder
- Data Scientist
- Machine Learning Engineer
- KI-Berater
- Forschung und Wissenschaft
- Produktmanagement Tech
- Datenanalyst
Branchen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse lineare Algebra und Analysis
- Interesse an Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Programmierkenntnisse (Python oder R von Vorteil)
- Hauptfachstudium an der LMU erforderlich (Zwei-Fach-Bachelor)
Variante dieses Studiengangs 1 Eintrag
- Künstliche Intelligenz Bachelor Vollzeit
Studieninhalte & Dokumente
Detaillierte Modulbeschreibungen, Pflichtmodule und Studien- und Prüfungsordnung veröffentlicht die LMU München auf ihrer Website.
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