Studiengang Artificial Intelligence and Data Science [Master]

Inhalte des Studiengangs

Der international ausgerichtete Masterstudiengang Artificial Intelligence and Data Science an der Universität Stuttgart führt zum Erwerb vertiefter und erweiterter analytisch-methodischer und fachlicher Kompetenzen der Datenwissenschaften. Was sollten wir wissen? Wie sollten wir handeln? Diese Fragen beschäftigen Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft. Artificial Intelligence and Data Science geben Antworten und automatisieren Handlungen, indem sie Daten managen und intelligent erschließen.

 

Data Science umfasst zu diesem Zweck die Modellierung von Daten, die effiziente Handhabung von großen Datenmengen und ihre Interpretation durch skalierbare Anfragen und statistische Analysen.

 

Maschinelles Lernen entdeckt Wissen in den Daten und nutzt es in autonomen Systemen, z.B. für medizinische Diagnosen, für die Kundenberatung, in selbstfahrenden Autos oder für die Steuerung von Energiesystemen, und eröffnet Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft völlig neue Möglichkeiten.

 

Aus der Zusammenarbeit mit Unternehmen wissen wir, dass Data Science Künstliche Intelligenz benötigt, um das Wissen in den Daten vollständig zu nutzen, und dass Künstliche Intelligenz Data Science benötigt, um erfolgreich betrieben werden zu können. Deswegen lernen unsere Studierenden beides und erwerben damit die besonders gesuchte Kompetenz, aus Daten nützliches Wissen und sinnvolles, automatisiertes Handeln abzuleiten.

 

Welche Interessen und Fähigkeiten sollte ich mitbringen?

 

Voraussetzung für diesen Studiengang ist ein abgeschlossenes Studium in den Bereichen Data Science und/oder künstliche Intelligenz. Aber auch mit einem Bachelor in Informatik, Software Engineering oder einem nahen verwandten Studiengang kann dieser Masterstudiengang (ggf. mit Auflagen) studiert werden.

 

Welche Schwerpunkte und Spezialisierungen gibt es?

 

Aufbauend auf einem ersten Hochschulabschluss führt das international ausgerichtete Masterstudium Artificial Intelligence and Data Science zum Erwerb vertiefter und erweiterter analytisch-methodischer und fachlicher Kompetenzen der Datenwissenschaften. Das Kernmerkmal des Studiengangs ist die viersäulige Ausrichtung.

 

Neben den Schwerpunkten auf Artificial Intelligence and Data Science, liegt ebenfalls ein Fokus auf den theoretischen und methodischen Grundlagen sowie Domänenwissen, das über ein Anwendungsfach (respektive den Wahlbereich) erworben wird. Momentan werden folgende Anwendungsfächer angeboten:

 

• Elektrotechnik,
• Fahrzeugtechnik,
• Computational Linguistics,
• Maschinenbau sowie
• Mathematik.

 

Das Profil des Masterstudiengangs ist forschungsorientiert und wendet sich an Studierende aus dem In- und Ausland. Es werden sowohl englisch- als auch deutschsprachige Veranstaltungen integriert werden. Somit wird in der Zulassungsordnung sowohl ein englischer als auch ein deutscher Sprachnachweis verlangt werden, um die Sprachkenntnisse der Studierenden sicherzustellen.

 

Welche beruflichen Perspektiven eröffnet mir der Studiengang?

 

Im Masterstudiengang Artificial Intelligence and Data Science werden Kenntnisse und Fertigkeiten vermittelt, die u.a. zur Beschäftigung in folgenden Bereichen qualifizieren:

 

• In der Datenverarbeitungsindustrie: Entwurf und Entwicklung von neuartigen und flexiblen Datenverwaltungskonzepten (z.B. Data Lakes); Umrüstung bestehender Datenverwaltungsinfrastrukturen, damit diese Big Data Anforderungen genügen; Entwurf und Anwendung neuer Datenaufbereitungs- und Datenanalysekonzepte; Entwicklung und Anwendung von künstlichen Intelligenzen zur bedarfsgerechten Datenbereitstellung; Entwicklung von „smarten“ Systemen (z.B. Smart Health, Smart Home, Smart City, etc.); Fort- und Weiterbildung des Personals
• In industriellen, kommerziellen, verwaltungstechnischen und wissenschaftlichen Anwendungen von DV-Systemen: Entwicklung komplexer Datenverarbeitungssystemen, Anpassung, Pflege und Weiterentwicklung von Datenverwaltungs- und Datenanalyseplattformen, Durchführung von komplexen Datenanalysen; Anpassung existierender Datenanalysen auf äußere Einflüsse und Veränderungen (Concept Drifts); Erweiterung von bestehenden Datenverarbeitungskonzepten und -systemen um AI-Unterstützung; Erstellung von Datenmodellen; Einsatzplanung für die Datenhaltung; Visualisierung und Präsentation von Analyseergebnissen; Schnittstelle zwischen der IT und den Domänenexperten
• In der Forschung: Weiterentwicklung bestehender Datenverwaltungssysteme; Weiterentwicklung bestehender Datenanalysetechniken; Erschließung neuer Anwendungsgebiete und Erforschung neuartiger Methoden und Techniken im Bereich der künstlichen Intelligenzen.

 

Durch die internationale Ausrichtung des Studiengangs besteht für die Absolvent*innen die Möglichkeit, nach erfolgreichem Abschluss des Studiums eine internationale Karriere anzuschließen.