Bachelor/Master of Science in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen

Bachelor/Master of Science in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen

Wenn Sie einen analytischen Verstand haben und gerne Probleme lösen, dann könnte dies das ideale Programm für Sie sein. Der Kurs ist eine spannende Mischung aus Informatik und Mathematik, die Sie in die Lage versetzt, einige der größten wissenschaftlichen Herausforderungen, vor denen wir heute stehen, anzunehmen und zu lösen.

Warum Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen an der UL studieren?

Computer haben einen langen Weg zurückgelegt, einfach nur "Maschinen hinzuzufügen" und bieten jetzt eine Plattform, auf der Künstliche Intelligenz und Techniken des maschinellen Lernens an vorderster Front der Gesellschaft helfen können, einige unserer größten Herausforderungen zu lösen. Von der Erkennung und Diagnose von Krebserkrankungen über die Digitalisierung (und damit eine schnelle Durchsuchung) historischer Archive bis hin zur Unterstützung selbstfahrender Autos und der Entwicklung neuer Medikamente bis hin zur Unterstützung bei globalen Pandemien sind die Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen endlos. Dieses 4-jährige Bachelor-Studium, das im optionalen fünften Jahr zu einem Master-Studium erweitert werden kann, vermittelt Ihnen Fähigkeiten, um diese Herausforderungen und mehr zu meistern.

Der UL-Abschluss für Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, UL.AIML, ist der erste seiner Art im Land und stützt sich auf die langjährige Expertise der Abteilung für Informatik und Informationssysteme. Im dritten Studienjahr haben Sie die Möglichkeit, während 8 Monaten die erlernten Techniken und Fertigkeiten im Rahmen einer integrierten dualen Ausbildung (Praktikum) in die Praxis umzusetzen. Später in diesem Jahr haben Sie die Möglichkeit, nach dem vierten Jahr mit einem Bachelor-Abschluss oder einem fünften Jahr fortzufahren, wonach Sie die Möglichkeit haben, mit einem Master auszusteigen.

UL.AIML zielt darauf ab, Absolventen mit den starken technischen Grundlagen auszustatten, die für so viele der heutigen Berufe mit hoher Wertschöpfung unerlässlich sind. Eine Karriere in der Forschung oder gar ein weiterführendes Studium läge voll und ganz im angestrebten Berufsweg unserer Absolventinnen und Absolventen.

Jahr 1

• Einführung in die Programmierung
• Grundlagen der Informatik 1
• Programmierung für künstliche Intelligenz
• Kalkül 1
• Lineare Algebra 1
• Grundlagen der Informatik 2
• Software-Entwicklung
• Maschinelles Lernen für interaktive Systeme
• Kalkül 2
• Weitere Lineare Algebra

Jahr 2

• Objektorientierte Entwicklung
• Betriebssysteme
• Künstliche Intelligenz für Spiele
• Datenbanksysteme
• Vektoranalyse
• Intelligenzsysteme
• Ereignisgesteuerte Programmierung
• Datenstrukturen und Algorithmen
• Computergrafik I
• Ingenieurmathematik 4

Jahr 3

• Kooperative Bildung
• Maschinelles Lernen: Methoden und Anwendungen
• Berufliche Probleme in der Informatik
• Projektmanagement und Praxis
• Themen in KI (Seminarreihe)
• Optimierung

Option 1: BSc Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Jahr 4

• Systemanalyse und -design
• Neuronale Computer
• Big-Data-Management und -Sicherheit
• Sprach- und Übersetzungstechnologie
• KI-Projekt 1
• Data-Mining
• Softwaredesign und Architektur
• KI-Kultur-Themen, Ideen, Debatten
• KI-Projekt 2

Option 2: MSc Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Jahr 4 und 5

• Fortgeschrittene Programmierkonzepte und -praktiken
• Systemanalyse und -design
• Neuronale Computer
• Big-Data-Management und -Sicherheit
• Sprach- und Übersetzungstechnologie
• Theorie und Praxis fortgeschrittener KI-Ökosysteme
• Data-Mining
• Softwaredesign und Architektur
• KI-Kultur-Themen, Ideen, Debatten
• Forschungsmethoden und Spezifikationen
• Evolutionäres Rechnen und humanoide Robotik
• AI Research Frontiers (Seminarreihe)
• MSc-Projekt 1
• Wahrscheinlichkeits- und erklärbare KI
• Deep Reinforcement Learning
• MSc-Projekt 2

• Automotive - Entwicklung von KI für Steuerungs-/Navigationssysteme (Verarbeitung verschiedener Navigationseingaben)
• Gesundheitswesen - Predictive Analytics für die Gesundheitsdiagnostik (Bildanalyse usw.), Expertensysteme
• Finanzen - Marktanalyse, Trendvorhersage/-erkennung, Betrugserkennung/-prävention
• Research Scientist - Entwicklung neuer Interventionen
• Spiele - KI-Gameplay-Programmierer
• Smart Manufacturing - Prozessautomatisierung
• Data Scientist/Analyst - Big-Data-Verarbeitung und -Analyse
• Software Engineer - Praktiker der Informatik