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Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg · Master

Künstliche Intelligenz Technologie Master of Science an der Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg

Der Master Künstliche Intelligenz Technologie an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg vertieft mathematisch-technische Grundlagen für den Einstieg in KI-Entwicklung und angewandte Forschung.
M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Cottbus
Studienort
🤝 Jobgarantie: Job in 6 Monaten nach dem Abschluss – oder wir zahlen dein Coaching.Mehr erfahren →

Über den Studiengang

Der Studiengang Künstliche Intelligenz Technologie richtet sich an Studierende, die nach einem ersten technischen oder naturwissenschaftlichen Abschluss ihr Wissen in Richtung KI-Systeme, Algorithmik und mathematische Modellierung vertiefen möchten. An der BTU Cottbus-Senftenberg findet das Studium in Cottbus statt, einem Hochschulstandort mit klarem technisch-ingenieurwissenschaftlichem Profil.

Der Studiengang ist zulassungsfrei und in Vollzeit organisiert, sodass ein direkter Übergang aus einem grundständigen Studium möglich ist. Im Zentrum stehen die formalen Grundlagen, auf denen moderne KI-Verfahren aufbauen – von linearer Algebra über Analysis bis hin zu Optimierungs- und Modellierungsmethoden, die in praktische KI-Anwendungen überführt werden.

Der Abschluss als Master of Science qualifiziert für anspruchsvolle Tätigkeiten in Entwicklung, Forschung und angewandter Technologiearbeit rund um künstliche Intelligenz.

Curriculum & Module

67 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.

67 Module
Weitere Module8 ECTS

Linear Algebra and Analytical Geometry II

Das Modul vermittelt Kenntnisse über Eigenwerte, Eigenräume, Diagonalisierbarkeit, bilineare Formen, euklidische Vektorräume, orthogonale Abbildungen und Hauptachsentransformation. Es erweitert Fähigkeiten in mathematischen Beweistechniken und logischem Schließen.

Weitere Module8 ECTS

Analysis II

Das Modul behandelt Differentialrechnung in mehreren Variablen, das Riemannsche Integral, Funktionenfolgen, Reihen und elementare Integrationsmethoden für gewöhnliche Differentialgleichungen. Es vertieft Kenntnisse und Fähigkeiten der Differential- und Integralrechnung.

Weitere Module8 ECTS

Analysis III

Das Modul vermittelt die Theorie gewöhnlicher Differentialgleichungen, Vektoranalysis und Integrationstheorie im n-dimensionalen Raum, einschließlich Integralsätze und Einführung in das Lebesguesche Integral.

Weitere Module6 ECTS

Statistics

Das Modul vermittelt Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematischer Statistik, einschließlich Zufallsvariablen, Verteilungen, Grenzwertsätze, Punkt- und Intervallschätzungen, Signifikanztests sowie Korrelations- und Regressionsanalyse.

Weitere Module8 ECTS

Software Engineering

Das Modul vermittelt fortgeschrittene Methoden und Werkzeuge für Analyse, Entwurf, Implementierung, Wartung und Qualitätssicherung von Softwaresystemen sowie ethische und gesellschaftliche Aspekte in der Softwaretechnik.

Weitere Module

Cryptography

Weitere Module

Dependability and Fault Tolerance

Weitere Module

Network and System Security

Weitere Module

Modeling in Mixed-Integer Optimization

Weitere Module

Secure Cyber-Physical Systems

Weitere Module

Scientific Computing

Weitere Module

Functional Analysis

Weitere Module

Introduction to Computational Neuroscience

Weitere Module

Introduction to Numerical Linear Algebra

Weitere Module

Algebra: Structures and Algorithms

Weitere Module

Introduction to Cyber Security

Weitere Module

Introduction to Mathematical Methods in Artificial Intelligence

Weitere Module

Languages of Artificial Intelligence

Weitere Module

Research Module in Artificial Intelligence

Weitere Module

Introduction to Bioinformatics

Weitere Module

AI-Assisted Statistics: Exploring Data with ChatGPT & Co

Weitere Module

Mathematical Optimization Techniques and Applications

Weitere Module

Foundations of Data Mining

Weitere Module

Introduction to Neural Signal Analysis

Weitere Module

Applied Algebraic Quantum Theory

Weitere Module

Sensorimotor Processing in Health and Disease

Weitere Module

Logic in Databases

Weitere Module

Information Retrieval

Weitere Module

Advanced Database Models

Weitere Module

Data Warehouses

Weitere Module

Speech Processing

Weitere Module

Virtual Reality and Agents

Weitere Module

Multimedia Retrieval

Weitere Module

Stochastic Processes

Weitere Module

Experimental Techniques in Physics Supported with Artificial Intelligence/Machine Learning

Weitere Module

Coding Theory

Weitere Module

Differential Geometry

Weitere Module

Bioinformatics: Artificial Intelligence and Algorithmic Approaches

Weitere Module

Modeling of Perception and Action

Weitere Module

Graph Theory

Weitere Module

Image Processing and Computer Vision

Weitere Module

Data Analytics and Process Modelling

Weitere Module

Neural Networks and Learning Theory

Weitere Module

Introduction to Constraint Programming

Weitere Module

Mathematical Data Science

Weitere Module

Brain-Computer Interfaces (BCIs) for Neuroadaptive Technology

Weitere Module

Biological Neuronal Networks

Weitere Module

Learning in Real and Virtual Humans

Weitere Module

Cognitive Systems: Behavior Control

Weitere Module

Data Exploration and System Management Using Artificial Intelligence/Machine Learning

Weitere Module

Foundations of Psychophysiology

Weitere Module

Explainable Machine Learning

Weitere Module

Computing at Scale in Machine Learning: Distributed Computing and Algorithmic Approaches

Weitere Module

Differentiable Optimization

Weitere Module

Causal Data Science

Weitere Module

Combining Operations Research and Data Science

Weitere Module

Seminar

Weitere Module

Laboratory

Weitere Module

Artificial Intelligence for Drug Design

Weitere Module

Conversational Artificial Intelligence: History, Application, Future

Weitere Module

Programming Languages and Techniques for Artificial Intelligence Laboratory

Weitere Module

Bioinformatics Laboratory

Weitere Module

Seminar Computing at Scale in Machine Learning

Weitere Module

Workflows for Machine Learning and Reproducible Science Laboratory

Weitere Module

Seminar Bioinformatics

1. Semester30 ECTS

Master Thesis

Die Studierenden lösen ein fortgeschrittenes technisches oder wissenschaftliches Problem in begrenzter Zeit unter Anleitung und präsentieren ihre Lösung schriftlich und mündlich. Das Modul demonstriert die Fähigkeit, neue Erkenntnisse und Methoden zu entwickeln.

1. Semester10 ECTS

Internship

Die Studierenden bearbeiten eine begrenzte Aufgabe eines größeren Projektes in einer beruflichen Umgebung und dokumentieren die Ergebnisse. Sie lernen Arbeitsprozesse und Gruppenorganisation in professionellen Umgebungen kennen.

Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.

Studiengang im Detail

Über den Studiengang

Künstliche Intelligenz Technologie an der BTU Cottbus-Senftenberg ist als forschungsnaher Masterstudiengang konzipiert, der technische und mathematische Kompetenzen bündelt, um komplexe KI-Systeme zu verstehen und zu entwickeln. Der Studienort Cottbus bietet dabei ein überschaubares, technisch geprägtes Umfeld.

Die zulassungsfreie Struktur erleichtert den Einstieg für Bewerberinnen und Bewerber mit passendem Erststudium, verlangt aber ein hohes Maß an Eigeninitiative bei der mathematisch-technischen Vertiefung.

Studieninhalte

Zentrale Bausteine sind mathematische Module wie Linear Algebra and Analytical Geometry II, Analysis II und Analysis III, die als Grundlage für Modellierung, Optimierung und maschinelles Lernen dienen. Darauf aufbauend werden Verfahren der künstlichen Intelligenz in technischen Kontexten vermittelt.

Die Kombination aus fortgeschrittener Mathematik und KI-spezifischen Inhalten unterscheidet den Studiengang von stärker anwendungsorientierten Informatik-Masterprogrammen und richtet sich an Studierende mit Interesse an theoretischer Tiefe.

Für wen passt das?

Geeignet ist der Studiengang für Personen mit einem ersten Abschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder verwandten technischen Fächern, die Freude an formaler Analyse und algorithmischem Denken mitbringen.

Wer lieber praxisorientiert und weniger mathematiklastig arbeiten möchte, sollte die Modulstruktur vorab genau prüfen, da die mathematischen Grundlagenmodule einen deutlichen Schwerpunkt bilden.

Karriere & Arbeitsmarkt

Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik, etwa in der Entwicklung von KI-Systemen, in datengetriebenen Forschungsprojekten oder in technologienahen Unternehmensbereichen.

Die Nachfrage nach Fachkräften mit fundiertem KI- und Mathematikhintergrund ist in vielen Branchen spürbar, wobei der genaue Karriereweg stark vom gewählten Schwerpunkt und praktischer Zusatzerfahrung abhängt.

Hochschule & Format

Die BTU Cottbus-Senftenberg positioniert sich als technisch orientierte Universität mit Fokus auf Ingenieurwissenschaften und angewandte Forschung, was dem Studiengang ein klares fachliches Profil verleiht.

Das Vollzeitformat in Präsenz ermöglicht einen engen Austausch mit Lehrenden und Mitstudierenden, erfordert jedoch die Bereitschaft, sich intensiv und kontinuierlich mit anspruchsvollen mathematisch-technischen Inhalten auseinanderzusetzen.

Zulassung & Zugangswege

ZulassungsfreiKünstliche Intelligenz Technologie ist an der BTU in der Regel zulassungsfrei – der Einstieg ist ohne Numerus Clausus möglich.
ZugangswegeIn der Regel Abitur oder Fachhochschulreife – auch beruflich Qualifizierte können zugelassen werden; ein einschlägiges Vorpraktikum ist teils empfohlen.

Deine Zulassungschancen

Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.

Gute Nachrichten: zulassungsfrei

Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.

Kosten & Finanzierung

An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.

PositionBetrag
Studiengebühren0 €
Semesterbeitragca. 250 bis 350 € / Semester
Enthaltenu. a. Semesterticket & Studierendenwerk

Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.

Deine Jobgarantie mit StudySmarter

Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.

Jobgarantie 6 Monate

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Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.
So sicherst du sie dir
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  • Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
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Alle Bedingungen findest du in den Teilnahmebedingungen.
Ohne Zusatzkosten Automatisch dabei. Mit deiner Einschreibung über StudySmarter ist die Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen. Infomaterial anfordern

Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.

Karriere & Gehalt

Der Studiengang eröffnet Perspektiven in technischen und forschungsnahen Berufsfeldern rund um künstliche Intelligenz.

  1. Junior KI-Entwickler:inEinstieg in Teams zur Entwicklung und Erprobung von KI-Modellen unter Anleitung erfahrener Kolleg:innen · 0 bis 2 Jahre
  2. KI-Entwickler:in / Data ScientistEigenständige Umsetzung von KI-Projekten, Modellentwicklung und Datenanalyse in technischen Teams · 2 bis 5 Jahre
  3. Senior KI-Spezialist:inVerantwortung für komplexe KI-Architekturen, technische Beratung und Mitgestaltung von Projektstrategien · 5 bis 8 Jahre
  4. Leitung KI-Forschung/-EntwicklungFachliche und organisatorische Leitung von KI-Teams oder Forschungsgruppen mit strategischer Ausrichtung · ab 8 Jahren

Gehaltsspanne nach Karrierephase

Einstieg
48.000 €
Nach 5 Jahren
66.000 €
Nach 10 Jahren
95.000 €
Leitung
bis 133.000 €

Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.

Arbeitsmarkt & Zukunft

Wie sich die berufliche Zukunft in diesem Feld entwickelt, hängt stark davon ab, wie sich Automatisierung und menschliche Expertise im Bereich KI ergänzen.

46–86 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA Engpassanalyse
Engpassberuf
Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).
Fachkräftemangel
66.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
Gehalt

Wie KI den Beruf verändert

In KI-nahen Berufen verändert der Einsatz von künstlicher Intelligenz selbst die tägliche Arbeit spürbar.

KI nimmt dir ab

  • Automatisiertes Trainieren und Testen von Standardmodellen
  • Vorverarbeitung und Bereinigung großer Datenmengen
  • Routineauswertungen und Reporting von Modellleistungen
  • Erste Codegenerierung für wiederkehrende technische Aufgaben

Menschlich gefragter denn je

  • Konzeption neuartiger KI-Architekturen und Lösungsansätze
  • Bewertung ethischer und gesellschaftlicher Implikationen von KI
  • Kommunikation komplexer technischer Sachverhalte an Fachfremde
  • Kritische Einordnung von Modellergebnissen in reale Kontexte

Die in Analysis II und Analysis III vermittelten mathematischen Methoden bilden die Grundlage, um komplexe KI-Modelle fundiert zu verstehen und weiterzuentwickeln.

Arbeiten neben dem Studium

Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Cottbus, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.

bis 20 Std.pro Woche im Semester – das erlaubt das Werkstudentenprivileg
ab 13,90 €pro Stunde gesetzlicher Mindestlohn; technische Werkstudierende oft darüber
SV-freiWerkstudentenjobs sind weitgehend sozialversicherungsfrei – mehr netto bleibt

Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.

Die Hochschule im Profil

Kurzprofil der Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.

Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg

Staatliche HochschulePräsenzstudiumCottbus
StudySmarter-Score

Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.

Zum Hochschulprofil

Was Studierende sagen

Das wird gelobt

  • Starke mathematisch-technische Fundierung der KI-Ausbildung
  • Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Einstieg ins Masterstudium
  • Klar technisch-ingenieurwissenschaftlich geprägtes Hochschulumfeld

Worauf du achten solltest

Wer wenig Neigung zu anspruchsvoller Mathematik mitbringt, sollte bedenken, dass Module wie Linear Algebra and Analytical Geometry II und Analysis III einen zentralen und fordernden Anteil des Studiums ausmachen.

Passt Künstliche Intelligenz Technologie zu dir?

Das solltest du mitbringen

  • Du interessierst dich für die mathematischen Grundlagen hinter KI-Verfahren.
  • Du bringst bereits einen technischen oder naturwissenschaftlichen Erststudienabschluss mit.
  • Du möchtest in Cottbus in einem forschungsnahen, technisch geprägten Umfeld studieren.
  • Du bist bereit, dich intensiv mit Analysis und linearer Algebra auf fortgeschrittenem Niveau zu beschäftigen.

Häufige Fragen

Ist der Studiengang Künstliche Intelligenz Technologie an der BTU Cottbus-Senftenberg zulassungsbeschränkt?

Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was den Einstieg für Bewerberinnen und Bewerber mit passendem Erststudium erleichtert.

Welche mathematischen Vorkenntnisse sind für das Studium wichtig?

Da Module wie Linear Algebra and Analytical Geometry II, Analysis II und Analysis III zentrale Bestandteile sind, sind solide Grundlagen in höherer Mathematik von Vorteil.

In welcher Form findet das Studium statt?

Der Master wird in Vollzeit als Präsenzstudium am Standort Cottbus angeboten.

Welche beruflichen Perspektiven bietet der Abschluss?

Der M.Sc. qualifiziert für technische und forschungsnahe Tätigkeiten in Berufen der Informatik mit Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz.

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