Weitere Module5 ECTS
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg · Bachelor
Artificial Intelligence Bachelor of Science an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Der Teilzeit-Bachelor Artificial Intelligence an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg verbindet technische Grundlagen mit Methoden der Datenanalyse – zulassungsfrei studierbar in Erlangen.B.Sc.
Bachelor of Science
180
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Erlangen
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Artificial Intelligence an der FAU Erlangen-Nürnberg richtet sich an alle, die künstliche Intelligenz nicht nur als Buzzword verstehen wollen, sondern die mathematischen, technischen und methodischen Grundlagen dahinter erarbeiten möchten. Als Teilzeitstudium konzipiert, lässt sich das Programm mit Beruf, Familie oder anderen Verpflichtungen kombinieren, ohne auf einen akademischen Abschluss verzichten zu müssen.
Erlangen ist als Standort für Informatik und Ingenieurwissenschaften bekannt, und die FAU nutzt diese Nähe zu Technik und Forschung, um KI-Themen praxisnah zu vermitteln. Studierende setzen sich mit Signalverarbeitung, Datenanalyse und den gesellschaftlichen Dimensionen von KI auseinander – ein Mix, der über reines Programmieren hinausgeht.
Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die Einstiegshürde, verlangt aber Eigenmotivation: Wer sich neben Job oder anderen Aufgaben durch ein technisch anspruchsvolles Studium arbeitet, sollte Durchhaltevermögen und Interesse an quantitativen Methoden mitbringen.
Curriculum & Module
52 Module · 60 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Architectures for digital signal processing
Weitere Module5 ECTS
Data collection methods in the social and behavioral sciences
Weitere Module5 ECTS
Electronic human resource management
Weitere Module5 ECTS
Fundamentals of electrical engineering
Weitere Module5 ECTS
Integrated production systems
Weitere Module5 ECTS
International supply chain management
Weitere Module5 ECTS
Magnetic resonance imaging
Weitere Module5 ECTS
Magnetic resonance imaging 2 + exercise
Weitere Module5 ECTS
Magnetic resonance imaging sequence programming
Weitere Module5 ECTS
People analytics – Data science for human resources management
Weitere Module5 ECTS
Physics I
Weitere Module5 ECTS
Physics II
Weitere Module5 ECTS
Renewable energies
Weitere Module5 ECTS
Introduction to Molecular Biology
Weitere Module
Advanced upper-limb prosthetics
Weitere Module
AI in medical robotics
Weitere Module
Algorithmic Bioinformatics
Weitere Module
Applied data science in medicine & psychology
Weitere Module
Best practices in open science
Weitere Module
Biomedical signal analysis
Weitere Module
Computational magnetic resonance imaging
Weitere Module
Computational neurotechnology
Weitere Module
Human computer interaction
Weitere Module
Intent detection and feedback
Weitere Module
Introduction to network science
Weitere Module
Machine learning for time series
Weitere Module
Systems immunology and infectiology
Weitere Module
Digitalization in Clinical Psychology
Weitere Module
Green AI - AI for sustainability and sustainability of AI
Weitere Module
Seminar: Machine learning in MRI
Weitere Module
Network medicine
Weitere Module
Seminar: Quantifying lymphocyte dynamics
Weitere Module
Seminar: Humans in the loop - The design of interactive AI systems
Weitere Module
Seminar: Digital health psychology
Weitere Module
Seminar: AI to Advance Healthcare and Clinical Research
Weitere Module
Computational imaging project
Weitere Module
Innovation lab for wearable and ubiquitous computing
Weitere Module
Project: Neurotechnology
Weitere Module
Project: Biomedical network science
Weitere Module
Project: Machine learning and data analytics
Weitere Module
Project: Representation learning
Weitere Module
Research project: Surgical robotics
Weitere Module
Project: Assistive Intelligent Robotics
1. Semester10 ECTS
Algorithms, programming, and data representation
Einführung in fundamentale Algorithmen, objektorientierte Programmierung in Python, Datenstrukturen wie verkettete Listen, Bäume und Graphen sowie Computational Complexity und Sortieralgorithmen.
1. Semester10 ECTS
Mathematics for data science 1
Grundlagen der Mengenlehre, Vektorräume, Lineare Algebra, Matrixalgebra, Systeme linearer Gleichungen und Grundlagen der reellen Analysis.
1. Semester5 ECTS
Artificial Intelligence Perspectives
Wöchentliche Vortragsreihe mit Experten und Entscheidungsträgern aus Industrie und Forschung zu verschiedenen Perspektiven und Anwendungen von künstlicher Intelligenz.
2. Semester5 ECTS
Data Engineering
Behandlung von Fundamentals relationaler und Graph-Datenbanken, explorativer Datenanalyse, Datenbereinigung und Normalisierung sowie Datenvisualisierung mit Python.
2. Semester5 ECTS
Applied Programming
Strukturierte Vorlesung mit praktischen Übungen zur angewandten Programmierung mit Fokus auf Versionskontrolle, Code-Deployment, Signalverarbeitung und Hardware-Integration.
2. Semester10 ECTS
Mathematics for data science 2
Differential- und Integralrechnung für Funktionen einer Variablen, Folgen und Reihen, sowie Grundlagen der mehrdimensionalen Analysis.
2. Semester10 ECTS
Free choice
Wahlmodule im Umfang von 10 ECTS aus dem gesamten Angebot der FAU zur individuellen Schwerpunktsetzung außerhalb von künstlicher Intelligenz.
3. Semester5 ECTS
Introduction to software engineering
Überblick über Phasen der Softwareentwicklung, Prozessmodelle, agile Methoden, Anforderungsanalyse, UML-Modellierung, Designmuster und Teststrategien.
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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 Bachelor Artificial Intelligence an der FAU Erlangen-Nürnberg bündelt Grundlagen aus Informatik, Statistik und angewandter Datenanalyse zu einem Studienprogramm, das gezielt auf die Anforderungen KI-getriebener Berufsfelder vorbereitet. Die Teilzeitform macht das Studium auch für Berufstätige oder Menschen mit familiären Verpflichtungen zugänglich.
Da die Zulassung zulassungsfrei erfolgt, steht der Studiengang grundsätzlich allen Interessierten mit Hochschulzugangsberechtigung offen – der eigentliche Anspruch zeigt sich dann im Studienverlauf selbst.
Studieninhalte
Inhaltlich reicht das Spektrum von der Analyse makroökonomischer und finanzieller Marktdaten über Architekturen der digitalen Signalverarbeitung bis zu Methoden der Datenerhebung in Sozial- und Verhaltenswissenschaften. Diese Kombination macht deutlich, dass KI hier nicht isoliert als reines Technikfach verstanden wird, sondern im Zusammenspiel mit ökonomischen und gesellschaftlichen Daten.
Studierende lernen, Datensätze zu erheben, zu verarbeiten und mit geeigneten Modellen auszuwerten – Fähigkeiten, die sowohl in technischen als auch in analytischen Berufsfeldern gefragt sind.
Für wen passt das?
Gut aufgehoben sind Personen mit Interesse an Mathematik, Statistik und Technik, die zugleich verstehen wollen, wie sich KI-Methoden auf reale Datensätze – von Finanzmärkten bis zu sozialwissenschaftlichen Erhebungen – anwenden lassen.
Da das Studium in Teilzeit läuft, eignet es sich besonders für Berufstätige im technischen oder analytischen Umfeld, die sich gezielt in Richtung KI weiterqualifizieren möchten, ohne ihren Job aufzugeben.
Karriere & Arbeitsmarkt
Der Studiengang bereitet auf Tätigkeiten als Artificial Intelligence-Fachkraft vor – ein Berufsfeld, das in vielen Branchen an Bedeutung gewinnt, von der Industrie bis zum Finanzsektor.
Wer die Breite der Module ernst nimmt, kann sowohl in klassischen Entwicklerrollen als auch in datengetriebenen Analysepositionen Fuß fassen.
Hochschule & Format
Die FAU Erlangen-Nürnberg gilt als forschungsstarke Universität mit ausgeprägtem Schwerpunkt in Technik und Naturwissenschaften. Der Studienort Erlangen bietet ein etabliertes akademisches Umfeld für MINT-Fächer.
Das Teilzeitformat erfordert Selbstorganisation, ermöglicht aber eine realistische Vereinbarkeit von Studium und weiteren Verpflichtungen.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiArtificial Intelligence ist an der FAU 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 von den ersten Grundlagen bis zur Leitungsposition in der KI-Branche verläuft typischerweise über mehrere Erfahrungsstufen.
- Einstieg als AI-Trainee oder Junior-AnalystErste Anwendung von Modellen und Datenanalysen unter Anleitung · 0 bis 2 Jahre
- AI/Data EngineerEigenständige Entwicklung und Pflege von KI-Systemen und Datenpipelines · 2 bis 5 Jahre
- Senior AI SpecialistVerantwortung für komplexe Projekte und methodische Weiterentwicklung · 5 bis 8 Jahre
- Teamleitung / AI LeadFachliche und personelle Leitung von KI-Teams · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Artificial Intelligence-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf der Artificial Intelligence-Fachkraft durch KI selbst verändert, lässt sich bereits in Grundzügen absehen.
Wie KI den Beruf verändert
Ein Blick darauf, welche Aufgaben zunehmend automatisiert werden und wo Menschen weiterhin gefragt sind.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Training und Testen von Standardmodellen
- Routinemäßige Datenbereinigung und Vorverarbeitung
- Generierung von Analysecode für wiederkehrende Aufgaben
- Überwachung laufender Systeme mittels Monitoring-Tools
Menschlich gefragter denn je
- Konzeption neuer Modellarchitekturen für spezifische Probleme
- Bewertung ethischer und gesellschaftlicher Auswirkungen von KI
- Kommunikation von Ergebnissen an Fachfremde
- Kritische Einordnung von Datenqualität und Verzerrungen
Die Fähigkeit, Finanzdaten kritisch einzuordnen, wird im Modul Analysis of macroeconomic and financial markets data gezielt aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Erlangen, 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 ErlangenLive Praktikain ErlangenLive 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 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
FA
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Staatliche HochschulePräsenzstudiumErlangen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Praxisnahe Verbindung von KI-Technik und Datenanalyse
- Teilzeitmodell ermöglicht Studium neben Beruf
- Zulassungsfreier Zugang senkt die Einstiegshürde
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte bedenken, dass die Teilzeitform eine längere Studiendauer und hohe Selbstdisziplin erfordert – die technischen und mathematischen Inhalte lassen sich nicht im Vorbeigehen erarbeiten.
Passt Artificial Intelligence zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Interesse an Mathematik, Statistik und Programmierung
- Bereitschaft, Studium und Beruf oder andere Verpflichtungen zu vereinbaren
- Neugier auf die Anwendung von KI in Wirtschaft und Gesellschaft
- Selbstorganisation für ein Teilzeitstudium mit technischem Anspruch
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Artificial Intelligence an anderen Hochschulen
Häufige Fragen
Ist der Studiengang Artificial Intelligence an der FAU zulassungsbeschränkt?
Nein, die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, sodass grundsätzlich alle Interessierten mit Hochschulzugangsberechtigung sich einschreiben können.
Kann ich das Studium neben einem Vollzeitjob absolvieren?
Das Programm ist als Teilzeitstudium konzipiert und richtet sich explizit an Personen, die Studium mit Beruf oder anderen Verpflichtungen vereinbaren möchten.
Welche Vorkenntnisse sollte ich mitbringen?
Grundlegendes Interesse an Mathematik und Statistik ist hilfreich, da Module wie die Analyse von Finanzmarktdaten und Signalverarbeitung quantitative Methoden voraussetzen.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolvent:innen sind unter anderem für Tätigkeiten als Artificial Intelligence-Fachkraft qualifiziert, etwa in der Datenanalyse oder KI-Entwicklung.
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