Studium Künstliche Intelligenz: Diese Universitäten lehren und forschen zu KI

von | 2. April 2020 | Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist für viele Industrien ein Schlüssel, um produktiv mit Daten umzugehen. KI-Experten werden über viele Jahre am Arbeitsmarkt gesucht werden. Aber wie wird man eigentlich zum KI-Experten? Wir haben die aktuellen Möglichkeiten zum Studium von Künstlicher Intelligenz zusammengestellt.

Künstliche Intelligenz steckt in immer mehr Produkten und Lösungen – angefangen bei Chatbots und digitale Assistenten über Software Bilderkennung bis hin zu autonom fahrenden Fahrzeugen. Die Bedeutung von KI wird steigen und in immer mehr Bereichen eingesetzt werden. Den zusätzlichen Bedarf an Fachkräften mit KI-Kenntnissen haben viele Universitäten und Fachhochschulen in Deutschland inzwischen erkannt. Das Angebot für ein Studium zu Künstlicher Intelligenz wächst daher auch stetig an.

Zur Definition von Künstlicher Intelligenz

Einer der aktuellen Gründe, warum die Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz steigt, sind die Erfolge in Machine Learning – insbesondere Deep Learning und Künstliche neuronale Netze stehen hier im Rampenlicht. Dabei sind dies nur zwei kleine Teilbereiche von dem, was Künstliche Intelligenz insgesamt ausmacht. Die Wahl der richtigen Universität ist daher nicht einfach. Denn ein Blick auf die Lehrstühle und Lehrpläne offenbart, dass dem Begriff und Verständnis von Künstlicher Intelligenz keine einheitliche Definition zugrunde liegen.

Einer Studie zufolge gibt es in Deutschland aktuell (Stand: 2019) 192 Professuren für Künstliche Intelligenz, insgesamt 75 Studiengänge für Bachelor und Master sowie ein Promotionsstudiengang mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz. Da das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) ausgerufene Wissenschaftsjahr 2019 offiziell unter dem Thema Künstliche Intelligenz steht, ist zu erwarten, dass die Zahl weiter steigen wird.

Künstliche Intelligenz als Teilgebiet von Data Science

Der Forschungsgegenstand Künstliche Intelligenz ist bereits vergleichsweise lange etabliert. Die ersten wissenschaftlichen Veranstaltungen und Aufsätze zum Thema datieren aus den späten 1950er Jahren. Eine Schwierigkeit beim angestrebten Studium zur Künstlichen Intelligenz ist die Definition davon selbst. Da es sich um ein Teilgebiet von Data Science handelt, gibt es auch in diesem Kontext Vorlesungen und Seminare zu diesem Thema. Ähnliches gilt für das Studium der Informatik und Robotik.

Lesetipp: Data Science als Studium: Mit allen Aspekten der „Data Scientist Ausbildung“  haben wir uns in einem Blog-Artikel detailliert beschäftigt. 

Den einen Studiengang für Künstliche Intelligenz gibt es aufgrund der fehlenden einheitlichen Definition also nicht. Aufgrund der Vielzahl an Inhalten und Anwendungsmöglichkeiten ist es auch fraglich, ob ein solcher auch tatsächlich alle Aspekte des Faches umfassend abbilden könnte und ob dies in der Praxis gefragt ist. Bei der Auswahl des Studienganges sollte daher darauf geachtet werden, dass die eigenen Interessen und die angestrebte Karriere bei der Entscheidung leitend sind.

Studieninhalte

Als interdisziplinäres Studienangebot baut das Studium künstliche Intelligenz auf ein entsprechend breit gefächertes Angebot an Inhalten sowohl aus technisch- naturwissenschaftlichen Disziplinen als auch aus dem Bereich der Humanwissenschaften auf. Darunter fallen:

  • Kognitive Fähigkeiten des Menschen (Psychologie und Neurologie)
  • Mathematik
  • Informatik und Computerwissenschaften
  • Linguistik
  • Philosophie
  • Logik

Einen exemplarischen Überblick zu spezifische Studienschwerpunkten bietet die JKU Linz in Österreich, eine der wenigen Universitäten im europäischen Raum welche Artificial Intelligence als eigenständigen Studiengang anbieten. Hier steht neben dem Erlernen einer Programmiersprache und Grundverständnis für die Funktionsweise von Algorithmen auch die Auseinandersetzung mit AI und Society, sprich das Erörtern der Bedeutung von künstlicher Intelligenz für die Gesellschaft als Ganzes sowie den Mensch-Maschine Schnittstellen im Alltags- und Arbeitskontext auf dem Lehrplan.

Dauer und Verlauf des Studiums

Grundsätzlich sind sämtliche Bachelorstudiengänge im europäischen Bereich durch die Bologna Richtlinien genormt. Dementsprechend laufen auch Studiengänge mit Überschneidungen zum Studium künstlicher Intelligenz wie Machine Learning, Humanoide Robotik und Data Science, um hier nur einige zu nennen, auf das Erreichen von 180 ECTS- Punkten inklusive dem Anfertigen einer Bachelor- Thesis, beziehungsweise 120 ECTS und einer Masterthesishinaus.

Die Regelstudienzeit beträgt zwischen 6 und 7 Semestern (Bachelor) oder 2- 4 Semester (Master). Abhängig vom jeweiligen Land und Lehrinstitut variieren die Zusammensetzung und Inhalte aus Plicht-, Aufbau- und Wahlmodulen sowie Lehrveranstaltungen, welche erfolgreich zu absolvieren sind. Studienbegleitende Praktika sind eher die Regel als die Ausnahme und je nach Motivation und Neugier sind auch Auslandssemester grundsätzlich möglich.

Voraussetzungen

In Deutschland genügt zur Aufnahme eines Bachelorstudiums normalerweise die Allgemeine Hochschulreife, fachgebundene Hochschulreife oder ein vergleichbarer Bildungsabschluss, auch wenn vereinzelte Studienfächer im Zusammenhang mit dem Studium künstliche Intelligenz durch einen Numerus Clausus (NC) beschränkt sein können. Ebenso können geleistete Vorpraktika vorausgesetzt werden. Da im europäischen Raum entsprechende Studiengänge häufig in Englisch angeboten werden, wird gegebenenfalls ein Nachweis der Sprachkompetenz verlangt.

Studiengänge in Deutschland

Insgesamt gibt es aktuell mindestens 29 Bachelor-Studiengänge rund um das Thema Künstliche Intelligenz oder Fächer mit einem entsprechenden Schwerpunkt. Hier eine Auswahl an Studienmöglichkeiten in Deutschland:

NEU:
Bachelor Data Science & Scientific Computing ab WS2020/2021 an der Hochschule München

Uni/HochschuleStudiengangStudienbeginnAbschluss
Hochschule MünchenData Science & Scientific ComputingWintersemester Bachelor
Hochschule Beuth BerlinHumanoide Robotik (zulassungsbeschränkt)WintersemesterBachelor of Engineering
Universität Bielefeld Kognitive InformatikSommersemester/WintersemesterBachelor
TH DeggendorfKünstliche IntelligenzSommersemester/WintersemesterBachelor
TH IngolstadtKünstliche Intelligenz (zulassungsbeschränkt)WintersemesterBachelor
Universität StuttgartData Science Sommersemester/WintersemesterBachelor
HDM StuttgartMedieninformatik (mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz)Sommersemester/WintersemesterBachelor
Universität MarburgData Science (Schwerpunkt Maschinelles Lernen möglich)Sommersemester/WintersemesterBachelor
TH Ostwestfalen-LippeData Science (Duales Studium)Sommersemester/WintersemesterBachelor

Mindestens 46 Studiengänge an deutschen Universitäten ermöglichen einen Master-Abschluss mit KI-Schwerpunkt. Dabei handelt es sich in vielen Fällen jedoch nicht um ein reines Studium von Künstlicher Intelligenz. Hier eine Auswahl: 

Uni/HochschuleStudiengangStudienbeginnAbschluss
LMU MünchenData Science (Voraussetzung: Bachelor of Science in Statistik oder Informatik sowie sehr gute Englischkenntnisse)Sommersemester/WintersemesterMaster
TU München (TMU)Robotics, Cognition, Intelligence (Voraussetzung: sehr gute Englischkenntnisse)Sommersemester/WintersemesterMaster
Uni Chemnitz Data ScienceSommersemester/WintersemesterMaster
Hochschule DarmstadtData ScienceSommersemester/WintersemesterMaster Data Science
Universität MannheimData Science (Schwerpunkte: Datenmanagement, Data Mining und Text Mining, Predictive Analytics und Statistik)Sommersemester/WintersemesterMaster of Data Science
Universität MarburgData Science (Schwerpunkte: Data Mining, Algorithmik und Datenmanagement)Sommersemester/WintersemesterMaster of Data Science
Universität PotsdamData Science Sommersemester/WintersemesterMaster
Universität BielefeldIntelligent Systems und Data Science (jeweils mit Schwerpunkt KI, Machine Learning und Robotik)Sommersemester/WintersemesterMaster
Universität TübingenMachine LearningWintersemesterMaster

Studieren im Ausland

Während eigenständige Masterstudien zu künstlicher Intelligenz bereits seit geraumer Zeit angeboten werden, wächst allmählich auch das vergleichsweise kleine Bachelorstudienangebot. Hier eine Auswahl an weltweiten Standorten und Studienmöglichkeiten:

  • UPES (Dehradun, Indien) – Informatik und Ingenieurwesen mit Spezialisierung auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
  • Morgan State University (Baltimore, USA) – Informatik
  • Savonia University of Applied Science (Kuopio; Finnland) – Internet der Dinge
  • Kozminski University (Warsaw, Polen) – Management und künstliche Intelligenz
  • University of Groningen (Groningen, Niederlande) – Künstliche Intelligenz
  • Vrije Universiteit Amsterdam (Amsterdam, Niederlande) – Künstliche Intelligenz
  • University For Information Science and Technology (Ohrid, Mazedonien) – Maschinen Intelligenz und Robotik

Beispiele für Masterstudiengänge im Ausland

  • University of Bath Online (Bath, UK) Künstliche Intelligenz
  • EPITA (Paris, Frankreich) Master of Science in künstliche Intelligenzsystemen
  • University of Skövde (Norrmalm, Schweden) MSc in intelligenter Automatisierung
  • MIA Digital University (Barcelona, Spanien) Master in Informatik Spezialisierung auf Cybersicherheit, Datenanalyse und künstliche Intelligenz
  • Boston University (Boston, USA) MSc in Künstlicher Intelligenz

Außeruniversitäre Einrichtungen und Studienmöglichkeiten

Neben dem Studium in Künstlicher Intelligenz gibt es zahlreiche weitere Möglichkeiten sich außeruniversitär mit dem Thema zu befassen. Allen voran sind hier KI-Online-Kurse zu nennen. Zahlreiche Webseiten und Plattformen vermitteln wichtige Kompetenzen und Wissen zu Künstlicher Intelligenz und deren Teilgebieten. Neben kostenfreien Angeboten gibt es auch kostenpflichtige Kurse wie beispielsweise auf der Lernplattform „Udemy“.

Außeruniversitäre KI-Forschungsinstitute in Deutschland sind:

  • Deutsches Zentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Fraunhofer-Gesellschaft: z.B. das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS; Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz; Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich- Hertz-Institut, HHI
  • Max-Planck-Gesellschaft zur Förderung der Wissenschaften e.V.: z.B. das Max-Plank- Institut für Intelligente Systeme
  • Munich School of Robotics and Machine Intelligence (MSRM)
  • Forschungsverbund „Cyber Valley“: Bestehend aus dem Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, den Universitäten Stuttgart und Tübingen sowie Unternehmen wie Daimler, Bosch, Amazon und Facebook

Sowie Verbände:

  • KI-Bundesverband e.V.
  • Bitkom-Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V.

Berufschancen

Durch das breite und interdisziplinäre Spektrum an Fähigkeiten bieten sich nach erfolgreich abgeschlossenem Studium Möglichkeiten zum Berufseinstieg in nahezu allen Branchen. Von der Entwicklung medizinischer Diagnostiksoftware über Prozessoptimierung in Industrie und Warenverkehr bis hin zu Forschungsinstituten und Softwareunternehmen bieten sich Chancen in praktisch jedem Bereich, in dem Technologie zum Einsatz kommt.

Das Studium zur Künstlichen Intelligenz ist anspruchsvoll – die Jobaussichten sind aber glänzend.

FAZIT

Ein Studium Künstliche Intelligenz ist eines der zukunftssichersten Fächer und auch die späteren Verdienstmöglichkeiten sind hoch. Klar ist aber auch, dass die Studieninhalte anspruchsvoll sind. Zudem ist es lohnenswert, sich zunächst mit der anvisierten eigenen beruflichen Karriere zu beschäftigen. Je genauer die Vorstellungen und Ziele sind, desto leichter fällt die Auswahl des richtigen Studiengangs. Die außeruniversitären Einrichtungen und Lernmöglichkeiten bieten einen guten Einstieg in das Thema und sollten darum im Vorfeld möglichst genutzt werden.

Der Autor

Jannes Lojkasek

Jannes Lojkasek

0 Kommentare

Einen Kommentar abschicken

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

Weitere Inhalte

Use Cases

Entdecken Sie unsere Use Cases aus unseren Kundenprojekten.

Webinare

Tauchen Sie ein in unsere Best Practices und Industry Exchanges. Entdecken Sie neue Termine und Aufzeichnungen vergangener Webinare.

Whitepaper

Mit unseren Whitepapern, Case Studies und Studien erfahren Sie mehr über den Einsatz von Data & AI in Ihrer Branche.