Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) an der Universität Ulm
Der M.Sc. Künstliche Intelligenz an der Universität Ulm ist ein forschungsorientierter Studiengang, der auf einem soliden Informatik- oder Mathematikbachelor aufbaut und vertiefte Kenntnisse in den zentralen Teilgebieten der KI vermittelt. Das Studium ist auf vier Semester angelegt und schließt mit der Masterarbeit ab.
Das Curriculum gliedert sich in ein Kernfach Künstliche Intelligenz (30 ECTS) und ein Vertiefungsfach (30 ECTS). Im Kernfach sind zwei Pflichtvorlesungen zu belegen: Foundations and Concepts of Cognitive Systems Modeling und Knowledge-Based Artificial Intelligence; ergänzend steht Learning Systems I: Introduction to Machine Learning zur Wahl. Das Vertiefungsfach ist in vier Bereiche unterteilt -- Lernen und Wissen, Planen und Schlussfolgern, Perzeption/Interaktion/Aktion sowie übergreifende KI-Konzepte. Studierende wählen Module aus mindestens zwei dieser Bereiche.
Praktische Anteile kommen durch KI-Anwendungsprojekte (16 ECTS) sowie ein Seminar zum wissenschaftlichen Arbeiten (4 ECTS) zum Tragen. Ein Freimodul (4 ECTS) und Schlüsselqualifikationen (6 ECTS) runden das Programm ab. Die Masterarbeit (30 ECTS) wird in Kooperation mit einem der angebundenen Institute durchgeführt -- darunter das KI-Institut der Uni Ulm, das Institut für Neuroinformatik oder medizinische Kooperationspartner des Universitätsklinikums.
Die Universität Ulm verbindet Forschungsfelder wie Mensch-Maschine-Interaktion, autonome Systeme und Quantenwissenschaften; viele Abschlussarbeiten entstehen im direkten Industrie- oder Klinikkontext. Zugangsvoraussetzung ist ein einschlägiger Bachelorabschluss in Informatik oder einem verwandten Fach. Der Studiengang ist deutschsprachig, kostenfrei als staatlicher Master und kann zum Winter- oder Sommersemester begonnen werden.
Module im Studium
- Foundations and Concepts of Cognitive Systems Modeling
- Knowledge-Based Artificial Intelligence
- Learning Systems I: Introduction to Machine Learning
- Deep Learning
- Probabilistische Modellierung und Inferenz
- Computer Vision
- Natural Language Processing
- Robotik und Autonome Systeme
- Planen und Suchen in KI-Systemen
- KI-Anwendungsprojekt
- Seminar Wissenschaftliches Arbeiten
- Schlüsselqualifikationen
Schwerpunkte & Vertiefungen
- Lernen und Wissen
- Planen und Schlussfolgern
- Perzeption, Interaktion und Aktion
- Übergreifende KI-Konzepte
Was du lernst
- Klassische und moderne KI-Methoden fundiert einsetzen
- Maschinelle Lernverfahren mathematisch durchdringen und implementieren
- Eigenständige Forschungsprojekte konzipieren und durchführen
- KI-Systeme in interdisziplinären Kontexten anwenden
- Wissenschaftliche Ergebnisse analysieren und kommunizieren
- Ethische Implikationen von KI-Systemen bewerten
Typische Berufsfelder
- KI-Forschung und Entwicklung in der Industrie
- Datenanalyse und maschinelles Lernen in Unternehmen
- Medizinische Informatik und klinische Entscheidungsunterstützung
- Autonome Systeme und Robotik
- Wissenschaftliche Laufbahn und Promotion
- KI-Beratung und Systemintegration
Branchen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik oder verwandtem Fach
- Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen
- Kenntnisse in Statistik und linearer Algebra
- Programmiererfahrung (Python oder vergleichbar)
3 Varianten dieses Studiengangs 3 Einträge
- Artificial Intelligence for Connected Industries (AI4CI) Master Vollzeit
- Cognitive Systems Master Vollzeit
- Künstliche Intelligenz Master Vollzeit
Studieninhalte & Dokumente
Detaillierte Modulbeschreibungen, Pflichtmodule und Studien- und Prüfungsordnung veröffentlicht die Universität Ulm auf ihrer Website.
Modulhandbuch zu „Künstliche Intelligenz” an der Universität Ulm suchen →Erfahrungsberichte von Studierenden
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