Der M.Sc. Artificial Intelligence an der FHWS richtet sich an Studierende, die nach einem ersten Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fach tiefer in maschinelles Lernen, Computer Vision und angewandte KI-Systeme einsteigen wollen. Am Standort Würzburg verbindet der Studiengang forschungsnahe Inhalte mit einem klaren Praxisbezug, der typisch für die Fachhochschul-Tradition der FHWS ist.
Statt reiner Theorie stehen konkrete Anwendungsfälle im Zentrum: von der Bildverarbeitung bis zur Frage, wie sich KI-Ideen in tragfähige Geschäftsmodelle überführen lassen. Damit positioniert sich der Studiengang bewusst an der Schnittstelle zwischen technischer Tiefe und unternehmerischer Umsetzung.
17 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Seminar strukturiert als Shark-Tank-Events mit Gründern und Investoren, die Fortschritt von Teams bewerten. Behandelt Venture Capital, Produktentwicklung, Pitch Decks, Teammanagement und Go-to-Market-Strategien für technologische Startups.
Seminar bietet umfassende Einführung in Computer Vision mit traditionellen Ansätzen und Deep Learning Methoden. Fokus auf praktische Anwendungen, Implementierung von Algorithmen und reale Herausforderungen in der Industrie.
Umfassende Einführung in Machine Learning mit datengestütztem Framework für Representation und Prediction Tasks. Behandelt überwachtes und unüberwachtes Lernen, Modelloptimierung und theoretische Eigenschaften von ML-Modellen.
Seminar zur Entwicklung von Software für autonome Systeme, aktuell Schwerpunkt auf selbstfahrende Fahrzeuge mit NVIDIA Hardware. Behandelt Machine Learning, Bildverarbeitung, Embedded Systems und Regelungstechnik.
Kurs strukturiert als Shark-Tank-Events mit Fokus auf Anwendung von Entrepreneurship-Prinzipien für Ingenieure. Behandelt Venture Capital, Produktentwicklung, Pitch Decks und Entscheidungsfindung unter Stress.
Einführung in künstliche neuronale Netze und Deep Learning mit Fokus auf Architekturen wie CNN und RNN. Behandelt Modellentwicklung, Regularisierung, Optimierung, Anwendungen und ethische Aspekte des Deep Learning.
Vertiefung mathematischer Grundlagen für KI einschließlich Vektoranalysis, Lineare Algebra, kontinuierliche Optimierung und probabilistische Modellierung. Anwendung auf klassische ML-Algorithmen wie lineare Regression und SVM.
Kurs mit zwei Blöcken: Reinforcement Learning mit Markov Decision Processes und Algorithmen sowie Sensor Fusion mit Bayes'schen Methoden, Hidden Markov Models und rekursiver Zustandsschätzung.
Praktisches Seminar zu akademischem Schreiben auf Englisch, Forschungsprinzipien und guter wissenschaftlicher Praxis. Behandelt Literaturrecherche, akademische Präsentationen, Visualisierung und Peer-Review-Prozess.
Modul zur Modellierung von Information und Wissen, basierend auf gut organisiertem assoziativem Gedächtnis als Grundlage spezialisierter menschlicher Kompetenzen.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Studiengang Artificial Intelligence an der FHWS ist als konsekutiver Master konzipiert, der auf einem grundständigen Informatik- oder Ingenieurstudium aufbaut. Er verbindet klassische KI-Theorie mit praxisorientierten Projekten und ist auf den zulassungsbeschränkten, forschungsnahen Ausbildungsweg einer Fachhochschule zugeschnitten.
Im Zentrum steht die Vermittlung von Methodenkompetenz, die sich direkt in Industrie- und Forschungsprojekten anwenden lässt – ein Merkmal, das die FHWS als anwendungsorientierte Hochschule besonders betont.
Module wie Artificial Intelligence and Machine Learning legen das methodische Fundament in Bereichen wie neuronalen Netzen, Optimierung und statistischem Lernen. Darauf aufbauend vertieft Applied Computer Vision: From Research to Real-World Implementation die Fähigkeit, Forschungsergebnisse in einsetzbare Bildverarbeitungssysteme zu überführen.
Ergänzt wird das fachliche Profil durch das Modul Adventure Capitalism: how to build a tech startup?, das unternehmerisches Denken und die Entwicklung eigener KI-Produktideen fördert – eine für KI-Studiengänge ungewöhnliche, aber sinnvolle Ergänzung.
Der Studiengang eignet sich für Absolvent:innen mit informatiknahem Erststudium, die sowohl an technischer Tiefe in Machine Learning und Computer Vision interessiert sind als auch Lust haben, unternehmerische Perspektiven auf KI-Anwendungen zu entwickeln.
Wer lieber ausschließlich theoretisch-mathematisch arbeitet oder gar keinen Bezug zu Produktentwicklung sucht, findet in anderen, stärker forschungsorientierten KI-Masterprogrammen möglicherweise eine passendere Ausrichtung.
Absolvent:innen des Studiengangs qualifizieren sich für Tätigkeiten als Artificial Intelligence-Fachkräfte in Branchen von der Softwareentwicklung über die Automobilindustrie bis zu KI-Startups. Die Kombination aus technischer und unternehmerischer Ausbildung erweitert die Einsatzmöglichkeiten über reine Entwicklerrollen hinaus.
Der Arbeitsmarkt für KI-Spezialist:innen gilt allgemein als zulassungsbeschränkt auf Studienseite, aber nachfragestark auf Arbeitgeberseite – wobei die konkrete Berufseinstiegssituation regional und branchenabhängig variiert.
Die FHWS am Standort Würzburg bietet den Studiengang im Vollzeitformat an und setzt auf eine enge Verzahnung von Lehre und angewandter Projektarbeit, wie sie für Hochschulen für angewandte Wissenschaften typisch ist.
Das Präsenzformat ermöglicht direkten Austausch mit Lehrenden und Kommiliton:innen, etwa in Laboren für Computer Vision oder in Gründungswerkstätten für Startup-Projekte.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
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.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
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.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Weg vom Studienabschluss zur KI-Führungsrolle verläuft typischerweise über mehrere Erfahrungsstufen mit wachsender Verantwortung.
Branchenweite Marktorientierung für Artificial Intelligence-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf der Artificial Intelligence-Fachkraft durch KI selbst verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen abschätzen.
KI-Systeme verändern gerade den Alltag von Artificial Intelligence-Fachkräften spürbar, ohne die Rolle vollständig zu ersetzen.
Kompetenzen aus Applied Computer Vision: From Research to Real-World Implementation und Artificial Intelligence and Machine Learning bilden die technische Basis, die im Berufsalltag zunehmend durch KI-Werkzeuge ergänzt, aber nicht ersetzt wird.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Würzburg, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Hochschule Würzburg-Schweinfurt – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer einen stärker mathematisch-theoretischen KI-Master ohne unternehmerischen Anteil sucht, sollte prüfen, ob die Ausrichtung mit dem Startup-Modul zum eigenen Berufsziel passt – und sich vorab über Zulassungsvoraussetzungen und benötigte Vorkenntnisse aus dem Erststudium informieren.
In der Regel wird ein abgeschlossenes Bachelorstudium in Informatik oder einem eng verwandten Fach mit soliden Grundlagen in Mathematik und Programmierung vorausgesetzt.
Konkrete Zulassungsdetails sind hier nicht abschließend ausgewiesen; interessierte Bewerber:innen sollten sich direkt bei der FHWS über aktuelle Zulassungsvoraussetzungen informieren.
Besonders ist die Kombination aus technischer Vertiefung in Computer Vision und maschinellem Lernen mit einem Modul zur Startup-Gründung, das unternehmerische Kompetenzen vermittelt.
Absolvent:innen arbeiten typischerweise als Artificial Intelligence-Fachkräfte in Softwareentwicklung, Forschung oder auch in KI-Startups, wo die unternehmerische Zusatzqualifikation von Vorteil sein kann.
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