1. Semester6 ECTS
Werkstoffe und ihre Struktur I – Metallische Materialien
Einführung in die Grundlagen der Werkstoffkunde mit Behandlung verschiedener Werkstoffgruppen, Materialanalyse, Prüfverfahren und Zustandsdiagrammen.
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg · Bachelor
KI-Materialtechnologie Bachelor of Science an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Der B.Sc. KI-Materialtechnologie an der FAU Erlangen-Nürnberg verbindet klassische Werkstoffwissenschaft mit Data Science und KI-Methoden – Vollzeit in Erlangen, zulassungsfrei.B.Sc.
Bachelor of Science
180
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Erlangen
Studienort
Über den Studiengang
Die KI-Materialtechnologie an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie Werkstoffe entstehen, versagen und optimiert werden – und wie sich diese Fragen zunehmend mit Methoden der Künstlichen Intelligenz beantworten lassen. Erlangen ist als Standort für Materialwissenschaften traditionell stark aufgestellt, sodass der Studiengang auf ein etabliertes Umfeld aus Werkstofflaboren und Forschungsgruppen trifft.
Im Zentrum steht die Kombination aus metallischen, nichtorganischen und organischen Materialien mit Datenanalyse: Studierende lernen, wie sich Materialverhalten nicht nur experimentell, sondern auch modellbasiert und datengetrieben vorhersagen lässt. Der Studiengang ist zulassungsfrei und wird in Vollzeit angeboten, was einen strukturierten Einstieg direkt nach der Hochschulzugangsberechtigung ermöglicht.
Curriculum & Module
6 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester6 ECTS
Werkstoffe und ihre Struktur II – Nichtorganische und Organische Materialien
Vermittlung von Grundlagen zur inneren Struktur von Werkstoffen, Organischen und nichtmetallisch-anorganischen Werkstoffen, mikroskopischen und spektroskopischen Analysemethoden sowie Auswirkungen der Struktur auf mechanische Eigenschaften.
1. Semester3 ECTS
Seminar Data Science in Forschung und Industrie
Überblick über relevante Data Science Industriebranchen, Berufsaussichten von Data Scientists und Diskussionen aktueller Lösungsansätze mit Experten aus verschiedenen Bereichen.
1. Semester9 ECTS
Mathematik für Data Science
Vermittlung mathematischer Grundkenntnisse mit Schwerpunkten auf Linearer Algebra (lineare Gleichungssysteme, Vektorräume, lineare Abbildungen, Hauptachsentransformation) und Analysis (Mengenlehre, komplexe Zahlen, Differenzial- und Integralrechnung).
6. Semester6 ECTS
Horizonterweiterung
Modul zur Erweiterung interkultureller Kompetenz und berufspraktischer Erfahrung durch Industriepraktika, Auslandsaufenthalte, studentische Hilfskrafttätigkeiten oder Sprachkurse mit eigenständiger Planung und schriftlichem Bericht.
6. Semester15 ECTS
Bachelorarbeit und Bachelorvortrag
Ca. drei bis fünf Monate dauernde Bachelorarbeit (12 ECTS) mit anschließendem Bachelorvortrag von ca. 30 Minuten Dauer und Diskussionsrunde (3 ECTS).
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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
Die KI-Materialtechnologie an der FAU ist ein interdisziplinärer Studiengang, der klassische Materialwissenschaft mit datengetriebenen Methoden verzahnt. Statt Werkstoffe ausschließlich experimentell zu untersuchen, lernen Studierende, wie KI-Modelle helfen können, Materialeigenschaften vorherzusagen und Entwicklungsprozesse zu beschleunigen.
Erlangen bietet dafür ein Umfeld, in dem Ingenieurwissenschaften und Informatik eng zusammenarbeiten, was dem Studiengang eine praxisnahe, forschungsorientierte Ausrichtung verleiht.
Studieninhalte
Grundlage bilden die Module Werkstoffe und ihre Struktur I – Metallische Materialien sowie Werkstoffe und ihre Struktur II – Nichtorganische und Organische Materialien. Hier werden Aufbau, Eigenschaften und Verarbeitung unterschiedlichster Materialklassen vermittelt.
Ergänzt wird dies durch das Seminar Data Science in Forschung und Industrie, in dem Studierende lernen, Materialdaten systematisch auszuwerten und KI-Werkzeuge auf reale Fragestellungen aus Forschung und industrieller Praxis anzuwenden.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für alle, die technisches Interesse an Werkstoffen mit einer Affinität für Daten und Programmierung verbinden wollen. Wer gerne zwischen Labor und Rechner wechselt, findet hier ein passendes Format.
Da der Studiengang zulassungsfrei ist, steht er grundsätzlich allen mit entsprechender Hochschulzugangsberechtigung offen, verlangt aber Durchhaltevermögen bei mathematisch-technischen Inhalten.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen der KI-Materialtechnologie sind als KI-Materialtechnologie-Fachkräfte in Industrie und Forschung gefragt, etwa dort, wo neue Werkstoffe entwickelt oder bestehende Materialien mithilfe von Datenanalyse optimiert werden.
Die Kombination aus Werkstoffkompetenz und KI-Methodik gilt branchenübergreifend als zukunftsrelevant, insbesondere in Sektoren wie Automobilbau, Elektronik oder Energietechnik.
Hochschule & Format
Die FAU Erlangen-Nürnberg bietet den Studiengang in Vollzeit am Standort Erlangen an, eingebettet in ein forschungsstarkes technisches Umfeld mit enger Anbindung an Materialwissenschaften und Informatik.
Das Vollzeitformat ermöglicht ein durchgängiges, aufeinander aufbauendes Studium mit intensiver Laborarbeit und projektbasierten Anteilen.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiKI-Materialtechnologie 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
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Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Studiengang öffnet Türen zu Berufsfeldern, in denen Werkstoffwissen und Datenkompetenz zunehmend zusammenwachsen.
- Einstieg als Werkstoff- oder Datenanalyst:inErste Praxiserfahrung in Materiallaboren oder datengetriebenen Entwicklungsteams · 0 bis 2 Jahre
- Fachkraft für KI-gestützte MaterialentwicklungEigenständige Bearbeitung von Materialprojekten mit KI-Methoden · 2 bis 5 Jahre
- Projektleitung MaterialtechnologieVerantwortung für Entwicklungsprojekte und interdisziplinäre Teams · 5 bis 8 Jahre
- Leitung Forschung & EntwicklungStrategische Steuerung von Innovationsprozessen im Materialbereich · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für KI-Materialtechnologie-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf der KI-Materialtechnologie-Fachkräfte durch Automatisierung verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen abschätzen.
Wie KI den Beruf verändert
KI verändert die Materialentwicklung spürbar, ersetzt aber nicht die fachliche Einordnung durch Menschen.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Auswertung großer Materialdatensätze
- Simulationsgestützte Vorhersage von Werkstoffeigenschaften
- Erste Filterung vielversprechender Materialkandidaten durch Machine-Learning-Modelle
Menschlich gefragter denn je
- Bewertung, ob Modellergebnisse physikalisch plausibel sind
- Konzeption neuer Materialsysteme und Experimente
- Kommunikation von Ergebnissen an Forschung, Produktion und Kunden
- Verantwortung für Sicherheit und Qualität in der Anwendung
Die Fähigkeit, Materialdaten sinnvoll zu interpretieren, wird direkt im Seminar Data Science in Forschung und Industrie 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
- Enge Verzahnung von Werkstoffwissenschaft und KI-Methoden
- Forschungsstarkes Umfeld am Standort Erlangen
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Einstieg
Worauf du achten solltest
Wer sich vor mathematisch-technischen Inhalten oder Programmieranteilen scheut, sollte sich vorab genau mit den Modulinhalten auseinandersetzen, da beide Bereiche durchgängig gefordert werden.
Passt KI-Materialtechnologie zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Interesse an Werkstoffen ebenso wie an Datenanalyse und Programmierung
- Bereitschaft, Labor- und Computerarbeit zu verbinden
- Freude an interdisziplinärem, forschungsnahem Arbeiten
Wer rein anwendungsorientiert arbeiten möchte, ohne sich mit Datenmethoden zu beschäftigen, findet in diesem Studiengang möglicherweise weniger Passung.
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Häufige Fragen
Ist der Studiengang KI-Materialtechnologie an der FAU zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine NC-Hürde den Zugang begrenzt.
Welche Module sind für den Einstieg besonders prägend?
Zentral sind die Module Werkstoffe und ihre Struktur I – Metallische Materialien und Werkstoffe und ihre Struktur II – Nichtorganische und Organische Materialien, die das werkstoffkundliche Fundament legen.
Wie stark spielt Data Science in diesem Studiengang eine Rolle?
Data Science ist fest verankert, unter anderem durch das Seminar Data Science in Forschung und Industrie, in dem KI-Methoden auf reale Materialfragestellungen angewendet werden.
Für welche Berufe qualifiziert der Abschluss?
Der B.Sc. bereitet insbesondere auf Tätigkeiten als KI-Materialtechnologie-Fachkraft in Industrie und Forschung vor, etwa in der Werkstoffentwicklung.
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