La Salle Campus Barcelona – Universidad Ramon Llull
Bachelor in Künstlicher Intelligenz und DatenwissenschaftBarcelona, Spanien
ABSCHLUSSTYP
Bachelorabschluss
DAUER
4 Jahre
SPRACHEN
Englisch
TEMPO
Vollzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
Antragsfrist beantragen
FRÜHESTES STARTDATUM
04 Sep 2025
AUSBILDUNGSKOSTEN
EUR 14.760 / per year
STUDIENFORMAT
Auf dem Campus
Einführung
In einer technologiegetriebenen Welt und der wachsenden Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) in allen Branchen sind Kenntnisse in künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft unerlässlich geworden. Mit einem Bachelor in Künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft von La Salle - Universitat Ramon Llull erwerben Sie Kenntnisse und Fähigkeiten in diesem Bereich, die Sie in die Lage versetzen, komplexe Herausforderungen zu bewältigen und Innovationen im Zeitalter der KI anzuführen.
Sie werden Bereiche wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Robotik erforschen, die es Ihnen ermöglichen, KI in einer Vielzahl von Kontexten zu verstehen und anzuwenden.
Sie werden darauf vorbereitet sein, die Chancen von KI und Data Science in der Geschäftswelt zu nutzen. Sie werden in der Lage sein, intelligente Systeme zu entwickeln, maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen und Organisationen zu entwerfen, Prozesse zu optimieren, fundierte datengestützte Entscheidungen zu treffen und innovative Projekte zu leiten.
Darüber hinaus wird der Bachelor in Künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft Sie in die Lage versetzen, eine entscheidende Rolle in der heutigen technologischen Revolution zu spielen. öffnet Ihnen die Türen zu einer Vielzahl von Sektoren, wie Gesundheit, Energie, Handel, Finanzen, Regierung und öffentliche Verwaltung, Marketing und Werbung, Produktion und Landwirtschaft.
Galerie
Admissions
Lehrplan
Methodik
Die Methodik, mit der Sie Ihre Ausbildung bei La Salle erhalten, ist äußerst praxisorientiert und basiert auf:
- Das Training konzentrierte sich auf Lernen durch Herausforderung.
- Laborarbeit als Schlüsselelement für die Assimilation von Konzepten.
- Probleme lösen.
- Erarbeitung praktischer Übungen, die die theoretischen Grundlagen ergänzen.
- Kooperatives Arbeiten zur Förderung der Teamarbeit und Entwicklung zwischenmenschlicher Fähigkeiten.
- Projektbasiertes Lernen ist eine der am häufigsten verwendeten aktiven Lernmethoden im Studiengang.
Credits: 240 ECTS
Jahr 1
Semester 1
- Denken und Kreativität I (2)
- Grundlagen der Programmierung I (6)
- Mathematische Grundlagen (6)
- Lineare Algebra (6)
- Rechenlogik (6)
- Künstliche Intelligenz und ihre ethischen Überlegungen (4)
Semester 2
- Denken und Kreativität I (2)
- Grundlagen der Programmierung II (6)
- Wahrscheinlichkeit und Statistik (6)
- Computerinfrastrukturen (6)
- Differential- und Integralrechnung (6)
- Design und Benutzerfreundlichkeit (6)
Jahr 2
Semester 1
- Denken und Kreativität II (2)
- Erweiterte Programmierung und Datenstruktur (6)
- Mathematische Methoden (6)
- Betriebswirtschaftslehre (6)
- Methoden zur erweiterten Datenanalyse und Visualisierung (6)
- Wissensbasierte Systeme (6)
Semester 2
- Denken und Kreativität II (2)
- Gesetzgebung zur künstlichen Intelligenz (4)
- Betriebssysteme (6)
- Objektorientiertes Design und Programmierung (6)
- Maschinelles Lernen (6)
- Datenbanken (6)
Jahr 3
Semester 1
- Denken und Kreativität III (3)
- Optimierung (6)
- Programmiersprachen (6)
- Softwaremethodik (3)
- Recheninfrastrukturen für künstliche Intelligenz (6)
- Neuronale Netze und Deep Learning (6)
Semester 2
- Denken und Kreativität III (3)
- Künstliche Intelligenzprojekte (6)
- Autonome Systeme und Robotik (6)
- Künstliches Sehen (6)
- Verarbeitung natürlicher Sprache (6)
- Projektmanagement (6)
Jahr 4
Semester 1
Die Wahlfächer:
- Lieferkettenmanagement (6)
- KI-Spezialisierung I (6)
- Auf die Biomedizin angewandte Datenwissenschaft (6)
- Digitale Marketingstrategien (6)
- Medizinrobotik (6)
- Audioverarbeitung mit maschinellem Lernen (6)
- Prinzipien der Mensch-Maschine-Interaktion (6)
- Zeitreihenvorhersage (6)
- KI für Geschäftsprozesse (6)
- KI-Spezialisierung IV (6)
- Signalverarbeitung und medizinische Bilder (6)
- Cybersicherheit mit maschinellem Lernen (6)
- KI-Spezialisierung II (6)
- KI-Spezialisierung III (6)
- Digitale Transformation eines Gesundheitszentrums (6)
- Fortgeschrittene Robotik (6)
- Finanzanalyse (6)
- KI-Spezialisierung V (6)
Semester 2
- Abschlussarbeit (15)
- Praktikum (15)
Programmergebnis
- Ausbildung von Experten für künstliche Intelligenz: Die Studierenden werden darin geschult, ein tiefes Verständnis der theoretischen und praktischen Konzepte der künstlichen Intelligenz und der Datenwissenschaft zu erlangen und Bereiche wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision abzudecken.
- Entwickeln Sie fortgeschrittene technische Fähigkeiten: Die Studierenden werden darin geschult, solide technische Fähigkeiten in den Bereichen Programmierung, Mathematik, Statistik und Algorithmen zu erwerben, die es ihnen ermöglichen, Algorithmen für künstliche Intelligenz zu entwerfen, zu implementieren und zu bewerten.
- Förderung von Forschung und Innovation: Forschung und Innovation werden bei den Studierenden angeregt, wodurch sie motiviert werden, anspruchsvolle Probleme anzugehen und zur ständigen Weiterentwicklung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz beizutragen.
- Künstliche Intelligenz in verschiedenen Branchen anwenden: Die Studierenden werden darauf vorbereitet, ihr Wissen über künstliche Intelligenz in verschiedenen Sektoren wie Gesundheit, Energie, Handel, Finanzen, Regierung und öffentliche Verwaltung, Marketing und Werbung, Fertigung und Landwirtschaft anzuwenden, um reale Probleme in mehreren Kontexten zu lösen.
- Förderung von Ethik und Verantwortung in der künstlichen Intelligenz: Den Studierenden wird ein tiefes Verständnis für Ethik und Verantwortung bei der Entwicklung und Implementierung von Systemen der künstlichen Intelligenz vermittelt, wodurch ethische Praktiken und Überlegungen in ihren damit verbundenen Aktivitäten gefördert werden.
Karrierechancen
Absolventen der Studiengänge Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft können in zahlreichen Rollen und Branchen arbeiten, da die Nachfrage nach Fachkräften mit Fachkenntnissen in diesen Bereichen steigt.
Zu den möglichen Karrierewegen gehören unter anderem:
Experten für künstliche Intelligenz
- Ingenieur für künstliche Intelligenz. Entwerfen und entwickeln Sie KI-Systeme, einschließlich Algorithmen und Modellen.
- Ingenieur für maschinelles Lernen. Schwerpunkt liegt auf der Implementierung und Optimierung von Algorithmen für maschinelles Lernen.
- KI-Forscher. Führen Sie fortgeschrittene Forschung durch, um die KI zu verbessern.
- KI-Ethiker. Befassen Sie sich mit ethischen Fragen im Zusammenhang mit KI und sorgen Sie für deren verantwortungsvollen Einsatz.
- KI-Berater. Bieten Sie fachkundige Beratung zu KI-Projekten und deren praktischer Anwendung.
Data Science-Experten
- Datenwissenschaftler. Arbeiten Sie an der Erstellung von Modellen, um wertvolle Informationen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
- Datenanalyst. Konzentrieren Sie sich auf die Analyse von Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Dateningenieur. Entwerfen und warten Sie Dateninfrastrukturen, um Verfügbarkeit und Zugänglichkeit sicherzustellen.
Experten für Geschäftsanwendungen
- Business-Analyst für künstliche Intelligenz. Übersetzen Sie Daten in relevante Informationen für geschäftliche Entscheidungen.
- Entwickler für Business-KI. Erstellen und pflegen Sie Business-Intelligence-Systeme, um den Zugriff auf wichtige Informationen zu erleichtern.
- Business-Analyst für künstliche Intelligenz. Analysieren Sie Daten, um Berichte und Dashboards zur Unterstützung von Geschäftsstrategien zu erstellen.