Weitere Module8 ECTS
Linear Algebra and Analytical Geometry II
Erweiterte Inhalte zu Eigenwerten, Diagonalisierbarkeit, symmetrischen Bilinearformen, euklidischen Vektorräumen und Hauptachsentransformation.
Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg · Bachelor
Künstliche Intelligenz Technologie Bachelor of Science an der Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg
Wer Künstliche Intelligenz Technologie an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg studiert, verbindet fundierte Mathematik mit dem Bau lernender Systeme – zulassungsfrei und in Vollzeit direkt in Cottbus.B.Sc.
Bachelor of Science
180
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Cottbus
Studienort
Über den Studiengang
Der Bachelorstudiengang Künstliche Intelligenz Technologie an der BTU Cottbus-Senftenberg richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie intelligente Systeme technisch funktionieren – von den mathematischen Grundlagen bis zur konkreten Umsetzung in Software und Hardware. Die BTU positioniert den Studiengang bewusst technisch-ingenieurwissenschaftlich, nicht rein informatiknah oder philosophisch-theoretisch.
Cottbus als Studienort bringt eine überschaubare, forschungsnahe Campusatmosphäre mit sich, in der Studierende früh Kontakt zu Lehrenden und Projekten haben. Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Einstiegshürde, verlangt aber im Gegenzug Eigenmotivation, da kein Auswahlverfahren eine Vorsortierung nach Eignung vornimmt.
Der Studiengang schließt mit dem Bachelor of Science ab und ist in Vollzeit konzipiert, sodass ein durchgehendes Studium ohne parallele Berufstätigkeit die Regel ist.
Curriculum & Module
67 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module8 ECTS
Analysis II
Partielle Ableitungen, Differentialrechnung mehrerer Variablen, Integralrechnung, Funktionenfolgen und Reihen sowie elementare Integrationsmethoden für gewöhnliche Differentialgleichungen.
Weitere Module8 ECTS
Analysis III
Theorie gewöhnlicher Differentialgleichungen, Vektoranalysis, Integrationstheorie im n-dimensionalen Raum und Integralsätze.
Weitere Module6 ECTS
Statistics
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematischen Statistik einschließlich Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Signifikanztests und Regressionsanalyse.
Weitere Module8 ECTS
Software Engineering
Fortgeschrittene Methoden und Werkzeuge für Analyse, Entwurf, Implementierung und Qualitätssicherung von Softwaresystemen sowie ethische Aspekte 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
Students solve an advanced technical or scientific problem under supervisor guidance, demonstrating ability to develop new knowledge and methods while presenting results in written and oral form.
1. Semester10 ECTS
Internship
Students solve a subtask of a larger project in a professional environment, applying acquired theoretical and practical knowledge while documenting results in a report.
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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 verbindet die klassische Ingenieursausbildung mit den methodischen Grundlagen des maschinellen Lernens. Der Studiengang ist so ausgelegt, dass Studierende nicht nur fertige KI-Werkzeuge anwenden, sondern deren mathematische und technische Funktionsweise durchdringen.
Damit unterscheidet sich das Profil von reinen Informatik- oder Data-Science-Studiengängen: Der technische Blick auf Systeme, Sensorik und Implementierung steht stärker im Vordergrund als reine Softwareentwicklung.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine sind mathematische Module wie Linear Algebra and Analytical Geometry II, Analysis II und Analysis III, die das analytische Fundament für Algorithmen des maschinellen Lernens legen. Diese Module vermitteln die formale Sprache, in der KI-Modelle beschrieben und optimiert werden.
Aufbauend darauf folgen Inhalte zu Modellierung, Optimierung und technischer Umsetzung intelligenter Systeme, sodass Theorie und Praxis eng verzahnt bleiben.
Für wen passt das?
Geeignet ist der Studiengang für alle, die Freude an Mathematik mitbringen und diese nicht als notwendiges Übel, sondern als Werkzeug verstehen wollen. Wer lieber sofort in Anwendungen einsteigt und Formeln meiden möchte, wird an anderer Stelle glücklicher.
Auch Durchhaltevermögen ist gefragt: Die mathematisch anspruchsvollen Module erfordern kontinuierliches Arbeiten statt punktuellem Lernen vor Prüfungen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen finden sich typischerweise in Berufen der Informatik wieder, häufig mit Schwerpunkt auf KI-Entwicklung, Datenanalyse oder technischer Systemgestaltung. Der Arbeitsmarkt für gut ausgebildete KI-technisch versierte Fachkräfte gilt branchenübergreifend als aufnahmefähig.
Der Berufseinstieg führt oft über Praktika oder Werkstudierendentätigkeiten während des Studiums, die den Übergang in feste Positionen erleichtern.
Hochschule & Format
Die BTU Cottbus-Senftenberg bietet als technische Universität eine forschungsnahe Umgebung mit Bezug zu Ingenieurwissenschaften. Das Vollzeitformat in Cottbus ermöglicht ein klassisches Präsenzstudium mit direktem Zugang zu Laboren und Lehrenden.
Die zulassungsfreie Vergabe der Studienplätze bedeutet, dass der Einstieg unkompliziert ist, der Studienerfolg aber maßgeblich von eigener Disziplin abhängt.
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.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. 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
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.
So sicherst du sie dir
- Finde & wähle deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit
- Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
- Bewirb dich über die StudySmarter Jobbörse und CareerKit für deinen ersten Job nach dem Studium
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 Weg vom Studienabschluss in den Beruf führt bei diesem technisch geprägten KI-Studiengang meist über praxisnahe Einstiegspositionen in der Informatik.
- Junior-Entwickler:in / KI-TraineeEinstieg in Teams, die Modelle trainieren, Daten aufbereiten und erste eigene Komponenten technischer KI-Systeme umsetzen · 0 bis 2 Jahre
- KI-Entwickler:in / Machine-Learning-EngineerEigenständige Entwicklung und Optimierung von Modellen sowie Integration in bestehende Softwarearchitekturen · 2 bis 5 Jahre
- Senior KI-Engineer / Fachliche VerantwortungVerantwortung für technische Architekturentscheidungen und Anleitung jüngerer Teammitglieder · 5 bis 8 Jahre
- Teamleitung / KI-ProjektleitungSteuerung von Projekten und Teams, strategische Ausrichtung von KI-Vorhaben im Unternehmen · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
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 der Berufsalltag in der KI-Technik durch Automatisierung verändert, lässt sich schon heute in Grundzügen abschätzen.
46–86 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA EngpassanalyseEngpassberuf
Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).
Fachkräftemangel66.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
GehaltWie KI den Beruf verändert
KI-Werkzeuge verändern auch die Arbeit derjenigen, die selbst KI-Systeme entwickeln.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Vorverarbeiten und Bereinigen großer Datenmengen
- Generierung von Code-Grundgerüsten und Standardimplementierungen
- Automatisiertes Hyperparameter-Tuning bei Modelltraining
- Erstellung erster Dokumentations- und Testentwürfe
Menschlich gefragter denn je
- Mathematisch fundierte Modellentwicklung und -bewertung
- Kritische Einordnung von Modellverhalten und Fehlerquellen
- Technische Systemintegration unter realen Rahmenbedingungen
- Verantwortungsvolle Entscheidungen zu Einsatz und Grenzen von KI
Die in Linear Algebra and Analytical Geometry II und Analysis III erlernte mathematische Präzision bildet die Grundlage für das Verständnis komplexer KI-Modelle im späteren Berufsalltag.
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
Werkstudentenjobsin CottbusLive Praktikain CottbusLive Werkstudent Maschinenbaubundesweit & remoteLive
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Tools & Rechner
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
GehaltsrechnerWas verdienst du mit diesem Abschluss? Gehälter nach Beruf und Region.BAföG-RechnerBerechne in zwei Minuten deinen möglichen BAföG-Anspruch.Karriere-QuizFinde heraus, welche Berufe und Studiengänge zu dir passen.CV-CheckLass deinen Lebenslauf prüfen und erhalte konkrete Verbesserungen.Skills-AnalyseWelche Skills brauchst du im Beruf – und wo hast du noch Lücken?KarrierepfadSieh typische Karrierewege und Gehaltsstufen für deinen Beruf.
Die Hochschule im Profil
Kurzprofil der Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
BT
Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg
Staatliche HochschulePräsenzstudiumCottbus
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Technisch fundierte Verbindung von Mathematik und KI-Praxis
- Zulassungsfreier, unkomplizierter Einstieg ins Studium
- Forschungsnahe Umgebung an einer technischen Universität
Worauf du achten solltest
Wer mathematische Module wie Analysis oder Lineare Algebra unterschätzt, gerät hier schnell in Rückstand – ohne solides Grundverständnis fällt der Anschluss an spätere KI-Inhalte schwer.
Passt Künstliche Intelligenz Technologie zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast Freude an Mathematik und siehst sie als Werkzeug, nicht als Hürde.
- Du willst verstehen, wie KI-Systeme technisch aufgebaut sind, nicht nur, wie man sie bedient.
- Du bringst Ausdauer für ein anspruchsvolles, analytisch geprägtes Studium mit.
- Dir liegt ein zulassungsfreier, eigenverantwortlicher Studieneinstieg in Cottbus.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ähnliche Studiengänge an der BTU
Häufige Fragen
Ist der Studiengang Künstliche Intelligenz Technologie an der BTU zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine Aufnahmeprüfung oder NC-Hürde den Einstieg reguliert.
Wie mathematiklastig ist das Studium an der BTU Cottbus-Senftenberg?
Module wie Linear Algebra and Analytical Geometry II, Analysis II und Analysis III zeigen, dass ein solides mathematisches Fundament zentraler Bestandteil des Studiums ist.
Welche Berufe stehen nach dem Abschluss offen?
Typischerweise führen Absolvent:innen in Berufe der Informatik mit Schwerpunkt auf KI-Entwicklung und technischer Systemgestaltung.
Warum Cottbus als Studienort für KI-Technologie?
Die BTU bietet als technische Universität eine forschungsnahe, überschaubare Umgebung, in der Studierende früh praktischen Kontakt zu Lehrenden und Projekten erhalten.
Kostenlos & unverbindlich
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Noch unsicher bei der Studienwahl?
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