Weitere Module9 ECTS
Advanced Computational Neuroscience
Wahlpflichtmodul mit mehreren Wahlkursen, die fortgeschrittene Themen der computergestützten Neurowissenschaften adressieren. Studierende können 1-3 Kurse wählen, die insgesamt 9 CP ergeben.
Eberhard-Karls-Universität Tübingen · Master
Machine Learning Master of Science an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen
Der Master Machine Learning an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen verbindet fundierte KI-Methodik mit einem der forschungsstärksten europäischen Standorte für maschinelles Lernen und Neurowissenschaften.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Tübingen
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Machine Learning an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen ist als forschungsnaher M.Sc. konzipiert und richtet sich an Studierende, die algorithmische Grundlagen des maschinellen Lernens mit interdisziplinären Perspektiven verbinden wollen. Tübingen hat sich als eines der wichtigsten deutschen Zentren für KI-Forschung etabliert, unter anderem durch die enge Verzahnung von Informatik, Neurowissenschaften und kognitiven Systemen.
Die Zulassung ist beschränkt, was für ein hohes fachliches Anspruchsniveau und eine entsprechend forschungsorientierte Ausrichtung des Programms spricht. Studierende profitieren von der Nähe zu international sichtbaren Forschungseinrichtungen am Standort Tübingen.
Das Vollzeitstudium ist auf eine intensive Auseinandersetzung mit theoretischen und praktischen Aspekten des maschinellen Lernens ausgelegt und bereitet sowohl auf eine wissenschaftliche Laufbahn als auch auf anspruchsvolle Positionen in der KI-Industrie vor.
Curriculum & Module
12 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module9 ECTS
Advanced Neuroscience
Wahlpflichtmodul mit mehreren Wahlkursen zu fortgeschrittenen neurowissenschaftlichen Themen. Studierende können 1-3 Kurse wählen, die insgesamt 9 CP ergeben.
Weitere Module6 ECTS
Electives
Wahlmodul, das Studierende befähigt, Kurse aus anderen Masterstudiengängen der Universität Tübingen zu wählen. Trägt nicht zur Endnote bei.
Weitere Module3 ECTS
Current Research and Conduct of Research
Modul zur Vermittlung von Forschungskompetenz und wissenschaftlichem Verhalten, umfassend Neurocolloquium und ein Blockformat zur Vermittlung von Conduct of Research.
1. Semester6 ECTS
Neuroanatomy and Neurophysiology
Vermittlung der grundlegenden Anatomie und Physiologie des Säugetiernervensystems mit Schwerpunkt auf das menschliche Gehirn. Studierende verstehen Prinzipien der funktionalen und anatomischen Organisation des Nervensystems, elektrische Signalgenerierung, Signalverarbeitung und Integration in Neuronen sowie neuronale Signalübertragung an chemischen Synapsen.
1. Semester6 ECTS
Neural Dynamics
Behandlung biophysikalischer Grundlagen der Signalgenerierung und -übertragung in Neuronen sowie mathematische Modellierung dieser Phänomene. Studierende lernen biophysikalisch inspirierte neuronale Modelle mit verschiedenen Abstraktionsstufen sowie fundamentale mathematische Techniken zur numerischen Simulation und Analyse.
1. Semester6 ECTS
Neural Modelling
Einführung in die Formalisierung von Verhaltens- und neurobiologischen Phänomenen in mechanistischen und erklärenden Begriffen. Studierende verstehen großangelegte Theorie- und Modellierungsbemühungen und gewinnen praktische Erfahrung bei der Konstruktion von Elementen solcher Modelle.
1. Semester6 ECTS
Machine Learning
Einführung in Algorithmen, die Struktur aus Daten lernen, mit Schwerpunkt auf statistisch interpretierbare Algorithmen. Studierende erlernen grundlegende Techniken mittels Maximum-Likelihood oder Maximum-a-posteriori-Schätzung und praktische Anwendung auf Datensätze.
2. Semester6 ECTS
Neural Coding
Vermittlung von Werkzeugen aus Wahrscheinlichkeitstheorie, Informationstheorie und probabilistischem maschinellem Lernen zur Untersuchung neuronaler Codes. Studierende lernen neuronale Kodierungs- und Dekodierungsmodelle zu konstruieren und zu analysieren sowie Information-theoretische Ansätze zur Quantifizierung statistischer Abhängigkeiten zwischen Stimulus und Response.
2. Semester6 ECTS
Neural Data Science
Abdeckung von Themen zur Analyse verschiedener Arten neuronaler Daten basierend auf maschinellem Lernen, einschließlich Zeitreihenanalyse, Spike Sorting und Dimensionsreduktion. Studierende wenden Algorithmen auf reale Datensätze an und gewinnen praktische Erfahrung mit neurowissenschaftlichen Daten.
3. Semester27 ECTS
Laboratory Rotations
Zwei Laborrotationen in der zweiten Studienphase, in denen Studierende in Laboren ihrer Wahl arbeiten. Insgesamt 27 CP für praktische Forschungstätigkeit.
4. Semester30 ECTS
Master's Thesis
Abschließendes Forschungsprojekt mit einer Gewichtung von 30 CP. Erfolgreicher Abschluss aller Module CN01-CN11 ist erforderlich.
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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
Der Master Machine Learning an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen bündelt Expertise aus Informatik, Statistik und Neurowissenschaften zu einem forschungsintensiven Studienprogramm. Die Universität zählt zu den führenden Standorten Deutschlands, wenn es um die Verbindung von biologischer und künstlicher Intelligenz geht.
Studierende setzen sich mit den mathematischen und algorithmischen Grundlagen moderner Lernverfahren auseinander und lernen, diese auf komplexe reale Fragestellungen anzuwenden.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine des Curriculums sind Module wie Advanced Computational Neuroscience und Advanced Neuroscience, die einen klaren Bezug zwischen neuronalen Mechanismen und maschinellen Lernverfahren herstellen. Ergänzt wird das Programm durch ein breites Angebot an Electives, das individuelle Schwerpunktsetzungen etwa in Richtung Deep Learning, statistisches Lernen oder computergestützte Neurowissenschaften ermöglicht.
Diese Kombination aus neurowissenschaftlicher Tiefe und methodischer Breite unterscheidet den Tübinger Studiengang von vielen rein technisch ausgerichteten ML-Programmen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Studierende mit soliden Vorkenntnissen in Mathematik, Statistik und Programmierung, die Interesse an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und Gehirnforschung mitbringen.
Wer sich für eine wissenschaftlich geprägte, theoriegeleitete Herangehensweise begeistert und Freude an eigenständiger Forschungsarbeit hat, findet in Tübingen ein passendes Umfeld.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen sind gefragte Machine Learning-Fachkräfte in Forschung, Industrie und Technologieunternehmen, die datengetriebene Systeme entwickeln oder KI-Anwendungen in verschiedensten Branchen konzipieren.
Die enge Verbindung zur Neurowissenschaft eröffnet zudem Perspektiven in interdisziplinären Forschungsfeldern wie Brain-Computer-Interfaces oder computergestützter Kognitionsforschung.
Hochschule & Format
Als traditionsreiche Universität mit ausgeprägtem Forschungsprofil bietet die Eberhard-Karls-Universität Tübingen ein akademisches Umfeld, das Grundlagenforschung und angewandte KI-Entwicklung eng miteinander verzahnt.
Das Vollzeitformat in Präsenz ermöglicht intensiven fachlichen Austausch mit Forschungsgruppen und anderen Studierenden vor Ort.
Zulassung & Zugangswege
Zulassungsbeschränkt (NC)Die Zulassung erfolgt nach Kapazität; die aktuelle NC-Grenze bitte aktuell bei der Uni Tübingen prüfen.
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.
Zulassungsbeschränkt (NC)
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
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.
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Karriere & Gehalt
Der Weg von Machine Learning-Fachkräften führt typischerweise von technisch geprägten Einstiegspositionen zu zunehmend strategischer und forschungsnaher Verantwortung.
- Junior Machine Learning EngineerEinstieg in Modellentwicklung, Datenaufbereitung und erste eigenständige ML-Projekte · 0 bis 2 Jahre
- Machine Learning Engineer / Data ScientistEigenverantwortliche Entwicklung und Optimierung von Lernmodellen für produktive Systeme · 2 bis 5 Jahre
- Senior ML Engineer / Research ScientistLeitung komplexer ML-Projekte, methodische Weiterentwicklung und fachliche Mentorenrolle · 5 bis 8 Jahre
- Lead / Head of Machine LearningStrategische Verantwortung für KI-Teams und -Roadmaps in Forschung oder Unternehmen · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Machine Learning-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf der Machine Learning-Fachkraft durch KI-Werkzeuge selbst verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen abschätzen.
Wie KI den Beruf verändert
KI-Systeme verändern auch die Arbeit von Machine Learning-Fachkräften spürbar, ohne die zentrale menschliche Rolle zu ersetzen.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Hyperparameter-Tuning und Modellauswahl
- Generierung von Standardcode für Datenpipelines
- Erste Datenbereinigung und Feature-Vorschläge durch KI-Tools
- Routineauswertungen von Modellperformance
Menschlich gefragter denn je
- Formulierung der eigentlichen Forschungsfragen und Zielsetzungen
- Kritische Bewertung von Modellverzerrungen und ethischen Aspekten
- Interdisziplinärer Transfer zwischen Neurowissenschaft und Informatik
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an Fachfremde und Entscheidungsträger
Kompetenzen in der Analyse neuronaler Mechanismen werden gezielt in den Modulen Advanced Computational Neuroscience und Advanced Neuroscience aufgebaut, während die Electives individuelle technische Vertiefung ermöglichen.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Tübingen, 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 TübingenLive Praktikain TübingenLive 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 Eberhard-Karls-Universität Tübingen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UT
Eberhard-Karls-Universität Tübingen
Staatliche HochschulePräsenzstudiumTübingen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Enge Verzahnung von Machine Learning und Neurowissenschaften
- Forschungsstarkes Umfeld an einem führenden deutschen KI-Standort
- Hohe Flexibilität durch breites Wahlmodul-Angebot
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang interessiert, sollte sich auf ein anspruchsvolles, forschungsorientiertes Niveau und eine beschränkte Zulassung einstellen, die solide mathematische und informatische Vorkenntnisse voraussetzt.
Passt Machine Learning zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für die mathematischen und algorithmischen Grundlagen moderner KI-Systeme.
- Du möchtest maschinelles Lernen im Zusammenspiel mit neurowissenschaftlichen Fragestellungen verstehen.
- Du bringst bereits solide Vorkenntnisse in Mathematik, Statistik und Programmierung mit.
- Du strebst eine forschungsnahe oder technisch anspruchsvolle Karriere als Machine Learning-Fachkraft an.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ähnliche Studiengänge an der Uni Tübingen
Häufige Fragen
Ist der Master Machine Learning an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen zulassungsbeschränkt?
Ja, der Studiengang ist zulassungsbeschränkt, was für eine hohe Nachfrage und ein anspruchsvolles fachliches Niveau spricht.
Welche Rolle spielen Neurowissenschaften im Studiengang?
Module wie Advanced Computational Neuroscience und Advanced Neuroscience verbinden neurowissenschaftliche Grundlagen eng mit Methoden des maschinellen Lernens, was den Tübinger Studiengang besonders interdisziplinär macht.
Welche Berufe stehen nach dem Abschluss offen?
Absolvent:innen arbeiten häufig als Machine Learning-Fachkräfte in Forschung und Industrie, etwa als Machine Learning Engineer, Data Scientist oder in interdisziplinären Forschungsprojekten.
Wie sind die Electives im Studiengang gestaltet?
Die Electives ermöglichen es Studierenden, individuelle Schwerpunkte zu setzen und ihr Studium an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen gezielt auf eigene Interessen im Bereich Machine Learning auszurichten.
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