Informatik mit Ausrichtung Künstliche Intelligenz (IKI)

Als Data Scientist oder AI Engineer in datengetriebenen Organisationen punkten

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (engl. Machine Learning) sind Schlüsseltechnologien, die unsere Welt revolutionieren. Sie werden bereits erfolgreich in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt – von der Bild- und Spracherkennung hin zu Chatbots oder KI-gestützten Dialogsystemen. Das Potenzial dieser Technologien ist enorm, die Nachfrage nach Fachkräften wächst stetig. Berufsfelder wie Data Scientist, Machine Learning Engineer oder AI Engineer gehören schon heute zu den gefragtesten und bestbezahlten in der Tech-Industrie – mit Möglichkeiten in nahezu allen Branchen. Der Einstieg in diesen zukunftsweisenden Bereich bietet nicht nur vielversprechende Karriereperspektiven, sondern auch die Chance, Innovationen von Morgen mitzugestalten.

Datenflut nutzen und übersetzen

Zur vollen Stärke gelangt Machine Learning jedoch nur im Rahmen einer modernen IT-Infrastruktur, die in der Regel cloudbasiert betrieben wird und die Verarbeitung sehr großer Datenmengen ermöglicht. Daher erlangen unsere Studierenden das komplette nötige Wissen, um durch Kenntnisse ebendieser modernen IT-Infrastrukturen als vollwertige Informatiker*innen KI und Machine Learning zu verstehen, zu ermöglichen und einzusetzen. Sie bereiten unstrukturierte Daten für Analysezwecke auf, modellieren und skalieren Datenbanken und sichern so den Datenfluss innerhalb eines Unternehmens.

Mit KI Wissen generieren und optimale Entscheidungen treffen

Für diesen Bedarf werden die Studieninhalte adäquat zusammengesetzt und bestehen aus klassischen Informatik-Fächern, wie z. B. Software Engineering oder IT-Sicherheit, und Modulen, die das Thema KI vorbereiten oder explizit enthalten wie z. B. Programming & Problem Solving with Python, Cloud Technologies oder Mathematische Optimierung, sowie Modulen rund um KI und deren mathematische Grundlagen. Die Inhalte der Theoriephasen werden in den Praxisphasen angewandt und vertieft, sodass die Studierenden nach 3 Studienjahren bereit sind für faszinierende Aufgaben als Datenspezialist*innen.