1. Semester5 ECTS
Elektrotechnische Grundlagen
Vermittlung elektrotechnischer Grundlagen für Ingenieure mit praktischen Anwendungen.
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg · Bachelor
AI Engineering – Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften Bachelor of Science an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Der Bachelorstudiengang AI Engineering – Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg verbindet klassische Ingenieurgrundlagen mit künstlicher Intelligenz in einem Teilzeit-Format.B.Sc.
Bachelor of Science
210
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
Magdeburg
Studienort
Über den Studiengang
AI Engineering an der Uni Magdeburg richtet sich an alle, die technische Systeme nicht nur verstehen, sondern mit Methoden der künstlichen Intelligenz weiterentwickeln wollen. Der Studiengang setzt auf ein solides ingenieurwissenschaftliches Fundament, das um Konzepte aus der KI-Entwicklung ergänzt wird – so entsteht ein Profil, das klassische Technikfächer mit datengetriebenen Ansätzen verzahnt.
Da der Studiengang in Magdeburg zulassungsfrei angeboten wird, steht der Einstieg grundsätzlich allen offen, die die formalen Voraussetzungen mitbringen. Die Teilzeitform ermöglicht es, das Studium neben Berufstätigkeit, Familienpflichten oder anderen Verpflichtungen zu organisieren, ohne auf einen anerkannten Bachelorabschluss verzichten zu müssen.
Die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg ist als technische Universität für ihre ingenieurwissenschaftliche Ausrichtung bekannt und bietet damit ein Umfeld, in dem Grundlagenfächer wie Elektrotechnik und Mathematik eng mit aktuellen Entwicklungen der künstlichen Intelligenz verknüpft werden.
Curriculum & Module
60 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester5 ECTS
Mathematik 1a für Ingenieure A / Mathematik M1d
Grundlegende mathematische Konzepte und Methoden für Ingenieurstudien im ersten Semester.
1. Semester5 ECTS
Technische Darstellungslehre
Vermittlung von Techniken zur technischen Darstellung und Visualisierung von Konstruktionen.
1. Semester5 ECTS
Data Engineering
Grundlagen der Datenverarbeitung und -verwaltung für ingenieurwissenschaftliche Anwendungen.
1. Semester5 ECTS
Einführung in die Informatik für Ingenieure
Grundlegende Informatikkenntnisse für Ingenieurstudium mit praktischer Orientierung.
1. Semester5 ECTS
Einführung ins AI Engineering
Einführung in die Anwendung von künstlicher Intelligenz in ingenieurwissenschaftlichen Problemstellungen.
2. Semester5 ECTS
Mathematik 1b für Ingenieure A / Mathematik M2d
Fortsetzung der mathematischen Grundlagen für Ingenieurstudium im zweiten Semester.
2. Semester5 ECTS
Messtechnik
Vermittlung von Methoden und Techniken zur Messung und Erfassung technischer Größen.
2. Semester5 ECTS
Technische Mechanik 1
Grundlagen der Mechanik und Statik für ingenieurwissenschaftliche Anwendungen.
2. Semester5 ECTS
Grundlagen des maschinellen Lernens
Vermittlung grundlegender Konzepte und Methoden des maschinellen Lernens.
2. Semester5 ECTS
Projekt Prototyping von KI-Systemen
Praktisches Projekt zur Entwicklung und Prototyping von Künstlicher Intelligenz Systemen.
2. Semester5 ECTS
BWL für Ingenieure
Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre mit Bezug zu ingenieurwissenschaftlichen Anwendungen.
3. Semester5 ECTS
Mathematik 2a für Ingenieure A / Mathematik M3d
Vertiefung mathematischer Konzepte und Methoden für Ingenieurstudium im dritten Semester.
3. Semester5 ECTS
Technische Mechanik 2/3
Fortsetzung und Vertiefung der Mechanik mit Schwerpunkt auf Dynamik und Festigkeitslehre.
3. Semester5 ECTS
Software Engineering und IT-Projektmanagement
Vermittlung von Konzepten und Methoden des Software Engineering und Projektmanagements.
3. Semester5 ECTS
Projekt Machine Learning Programmierung
Praktisches Projekt zur Implementierung von Machine Learning Algorithmen.
4. Semester5 ECTS
Signalverarbeitung
Grundlagen der Verarbeitung und Analyse von Signalen in technischen Systemen.
4. Semester5 ECTS
Deep Learning für Ingenieure
Vermittlung von Deep Learning Methoden und deren Anwendung in ingenieurwissenschaftlichen Problemen.
4. Semester5 ECTS
Industrielle KI-Systeme
Konzeption und Implementierung von KI-Systemen für industrielle Anwendungen.
4. Semester5 ECTS
Erklärbare und sichere KI
Vermittlung von Methoden zur Erklärbarkeit und Sicherheit von KI-Systemen.
4. Semester5 ECTS
KI-Reflexion und Ethik
Reflexion ethischer Fragen und Implikationen von KI-Systemen in Gesellschaft und Industrie.
4. Semester5 ECTS
KI-basierte Steuerung und Optimierung von technischen Prozessen und Systemen
Anwendung von KI-Methoden zur Steuerung und Optimierung technischer Prozesse.
4. Semester5 ECTS
Grundlagen der Computer Vision
Grundlagen der Bildverarbeitung und Computer Vision für technische Anwendungen.
4. Semester5 ECTS
Sensordatenverarbeitung
Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Sensordaten in technischen Systemen.
4. Semester5 ECTS
Materialflusssysteme und Logistik
Grundlagen der Materialflusssysteme und Logistik mit Fokus auf Optimierung und Automatisierung.
4. Semester5 ECTS
Fertigungslehre 1
Grundlagen der Fertigungstechnik und Fertigungsprozesse in der industriellen Produktion.
4. Semester5 ECTS
Nachhaltige Chemie und Verfahrenstechnik
Grundlagen nachhaltiger chemischer Prozesse und Verfahrenstechniken.
4. Semester5 ECTS
Energiesysteme
Überblick über Energieerzeugung, -speicherung und -verteilung mit Fokus auf Nachhaltigkeit.
5. Semester5 ECTS
Erzeugung und Qualität landwirtschaftlicher Produkte
Vermittlung von Grundlagen der Produktion und Qualitätssicherung landwirtschaftlicher Erzeugnisse.
5. Semester5 ECTS
Digitale Technologien in der Pflanzenproduktion
Anwendung digitaler Technologien und KI in der modernen Pflanzenproduktion.
5. Semester5 ECTS
Landtechnik
Grundlagen der Landtechnik und Mechanisierung in der Landwirtschaft.
5. Semester5 ECTS
Anatomische, physiologische und biomechanische Grundlagen
Vermittlung von Grundlagen der Anatomie, Physiologie und Biomechanik für Smart Health Technologies.
5. Semester5 ECTS
Medizin und Technik
Integration medizinischer Anforderungen und technischer Systeme in Health Technologies.
5. Semester5 ECTS
Sport und Technik
Anwendung technischer und KI-Systeme in der Sportwissenschaft und Leistungsdiagnostik.
5. Semester5 ECTS
Simulation in Produktion und Logistik
Einsatz von Simulationsmethoden zur Analyse und Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen.
5. Semester5 ECTS
Grundlagen verteilter Sensordatenfusion
Methoden zur Fusion von Sensordaten aus verteilten Sensornetzwerken.
5. Semester5 ECTS
Numerische Simulationsmethoden
Grundlagen numerischer Simulationstechniken für technische und Produktionsprozesse.
5. Semester5 ECTS
Intelligente Anlagen und Gebäude
Anwendung von KI-Technologien zur Steuerung und Optimierung von intelligenten Anlagen und Gebäuden.
5. Semester5 ECTS
Kreislaufwirtschaft
Konzepte und Methoden der Kreislaufwirtschaft für nachhaltige Produktion.
5. Semester5 ECTS
Technik der erneuerbaren Energien
Technische Grundlagen und Anwendungen erneuerbarer Energiequellen.
5. Semester5 ECTS
Intelligente Systeme in der Mobilität
Anwendung von KI-Technologien in mobilen Systemen und autonomer Mobilität.
5. Semester5 ECTS
Fahrerassistenzsysteme und Sensortechnologie
Technologien zur Unterstützung von Fahrzeugführern und Sensor-Integration in mobilen Systemen.
5. Semester5 ECTS
Telematik
Grundlagen von Telematik-Systemen für Kommunikation und Datenübertragung in mobilen Anwendungen.
5. Semester5 ECTS
Projekt: Modellentwicklung für technische Systeme
Praktisches Projekt zur Entwicklung mathematischer und KI-basierter Modelle für technische Systeme.
6. Semester5 ECTS
Food Supply Chains
Analyse und Optimierung von Lieferketten in der Lebensmittelwirtschaft mit KI-Methoden.
6. Semester5 ECTS
Biosignalverarbeitung
Methoden zur Verarbeitung und Analyse von biologischen Signalen.
6. Semester5 ECTS
KI-Applikationen in der Landwirtschaft
Praktische Anwendung von KI-Technologien in verschiedenen Bereichen der Landwirtschaft.
6. Semester5 ECTS
Mensch und Technik
Analyse der Wechselwirkungen zwischen menschlichem Verhalten und technischen Systemen.
6. Semester5 ECTS
Arbeit und Technik
Ergonomische Aspekte und Optimierung von Arbeitswelten durch intelligente Technologien.
6. Semester5 ECTS
Projekt: KI-Praxis in Medizin, Sport und Technik
Praktisches Projekt zur Anwendung von KI in Medizin, Sport und Gesundheitstechnologien.
6. Semester5 ECTS
KI-Verfahren in der Produktion und Logistik
Anwendung von KI-Methoden zur Optimierung und Steuerung von Produktions- und Logistikprozessen.
6. Semester5 ECTS
Predictive Maintenance
Einsatz von Machine Learning zur Vorhersage von Maschinenausfällen und Wartungsbedarf.
6. Semester5 ECTS
Werkzeugmaschinen
Grundlagen und Anwendungen von Werkzeugmaschinen in der modernen Fertigung.
6. Semester5 ECTS
KI für Umwelt- und Klimaschutz
Anwendung von KI-Methoden zur Lösung von Umwelt- und Klimaschutzproblemen.
6. Semester5 ECTS
Green Engineering - Prozessintensivierung
Techniken zur Intensivierung und Optimierung chemischer und Produktionsprozesse für Nachhaltigkeit.
6. Semester5 ECTS
KI-Anwendungen in mobilen Systemen
Praktische Anwendung von KI-Methoden in mobilen Systemen und Fahrzeugtechnik.
6. Semester5 ECTS
Projekt: MLOps
Projekt zur praktischen Umsetzung von Machine Learning Operations und Deployment von ML-Modellen.
6. Semester5 ECTS
Interdisziplinäres Projekt im ingenieurwissenschaftlichen Schwerpunkt
Fachübergreifendes Projekt zur Anwendung von KI in vertiefungsspezifischen ingenieurwissenschaftlichen Problemstellungen.
7. Semester15 ECTS
Fachpraktikum mit Reflexionsseminar
Betriebspraktikum zur Anwendung theoretischer Kenntnisse in der Industrie mit begleitendem Reflexionsseminar.
7. Semester15 ECTS
Bachelorarbeit
Abschlussarbeit zur selbstständigen Bearbeitung einer wissenschaftlichen Problemstellung.
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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
AI Engineering an der Uni Magdeburg ist als ingenieurwissenschaftlicher Studiengang konzipiert, der klassische technische Disziplinen mit Methoden der künstlichen Intelligenz zusammenführt. Damit unterscheidet er sich von reinen Informatik- oder KI-Studiengängen, weil er stärker auf die Anwendung in technischen Systemen ausgerichtet ist.
Der zulassungsfreie Zugang senkt die Einstiegshürde, während die Teilzeitform gezielt auf Studierende zugeschnitten ist, die ihr Studium mit anderen Lebensbereichen vereinbaren müssen.
Studieninhalte
Im Zentrum stehen ingenieurwissenschaftliche Grundlagenfächer wie Elektrotechnische Grundlagen und Mathematik für Ingenieure, die das technische Fundament legen. Ergänzt werden diese durch Technische Darstellungslehre, mit der technische Sachverhalte präzise visualisiert und dokumentiert werden.
Auf diesem Fundament bauen im weiteren Studienverlauf Inhalte auf, die künstliche Intelligenz in ingenieurtechnische Fragestellungen einbetten – von Datenanalyse bis zur Modellierung technischer Systeme mit KI-Methoden.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für alle, die eine ingenieurwissenschaftliche Denkweise mit einem starken Interesse an künstlicher Intelligenz verbinden möchten. Wer bereits berufstätig ist oder aus anderen Gründen ein flexibleres Studienformat benötigt, findet in der Teilzeitvariante eine passende Struktur.
Mathematisches und technisches Verständnis sollten vorhanden sein oder im Studienverlauf aktiv aufgebaut werden, da die Grundlagenfächer einen zentralen Stellenwert einnehmen.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufsfeldern der Informatik, insbesondere dort, wo ingenieurtechnisches Wissen auf KI-Anwendungen trifft. Die Kombination aus technischer Systemkenntnis und KI-Methodik ist in vielen Branchen gefragt, die zunehmend auf intelligente, automatisierte Lösungen setzen.
Je nach individueller Schwerpunktsetzung im Studium ergeben sich unterschiedliche Einstiegsmöglichkeiten, etwa in der Entwicklung, im Systemdesign oder in datengetriebenen Ingenieursrollen.
Hochschule & Format
Die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg bietet als Universität ein forschungsnahes Umfeld, das ingenieurwissenschaftliche Ausbildung mit aktuellen technologischen Entwicklungen verbindet. Der Standort Magdeburg ist für seine technische Ausrichtung bekannt.
Das Teilzeitformat erlaubt eine gestreckte Studienorganisation, sodass Studieninhalte über einen längeren Zeitraum verteilt und individuell mit anderen Verpflichtungen kombiniert werden können.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiAI Engineering – Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften ist an der Uni Magdeburg 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 Weg von den ingenieurwissenschaftlichen Grundlagen bis zu Positionen mit KI-Bezug verläuft in mehreren Etappen.
- Einstieg als Entwicklerin/EntwicklerErste Aufgaben in Entwicklung oder Systemintegration mit Bezug zu KI-Methoden · 0 bis 2 Jahre
- Fachkraft für KI-gestützte SystemeEigenverantwortliche Umsetzung technischer Lösungen mit KI-Komponenten · 2 bis 5 Jahre
- Senior Engineer / ProjektverantwortungVerantwortung für komplexere Projekte und technische Weiterentwicklung · 5 bis 8 Jahre
- Teamleitung / technische LeitungFührung von Teams und strategische Ausrichtung technischer Vorhaben · ab 8 Jahren
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 Beruf im Zusammenspiel mit künstlicher Intelligenz entwickelt, lässt sich bereits heute in Grundzügen skizzieren.
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
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit in diesem Berufsfeld spürbar, ersetzt aber nicht alle Tätigkeiten gleichermaßen.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenauswertung und Mustererkennung in technischen Systemen
- Generierung von Code-Bausteinen und Modellvarianten durch KI-Tools
- Routinemäßige Tests und Fehlerdiagnosen in bestehenden Systemen
- Vorverarbeitung großer Datenmengen für technische Analysen
Menschlich gefragter denn je
- Konzeption komplexer technischer Systeme und Architekturentscheidungen
- Bewertung von KI-Ergebnissen im technischen und sicherheitsrelevanten Kontext
- Interdisziplinäre Kommunikation zwischen Technik, Anwendung und Nutzenden
- Kreative Problemlösung bei neuartigen technischen Herausforderungen
Fähigkeiten in Systemverständnis und technischer Modellierung werden direkt in Modulen wie Elektrotechnische Grundlagen und Mathematik 1a für Ingenieure A / Mathematik M1d aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Magdeburg, 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 MagdeburgLive Praktikain MagdeburgLive 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 Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UM
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Staatliche HochschulePräsenzstudiumMagdeburg
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Kombination aus Ingenieurgrundlagen und KI-Methoden
- Zulassungsfreier Zugang senkt die Einstiegshürde
- Teilzeitformat ermöglicht flexible Studienorganisation
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte einplanen, dass die ingenieurwissenschaftlichen Grundlagenfächer mathematisch anspruchsvoll sind und im Teilzeitformat über einen längeren Zeitraum durchgehalten werden müssen.
Passt AI Engineering – Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für ingenieurwissenschaftliche Grundlagen ebenso wie für künstliche Intelligenz.
- Du möchtest dein Studium in Teilzeit organisieren, etwa neben Beruf oder familiären Verpflichtungen.
- Du bringst mathematisches Verständnis mit oder bist bereit, es aktiv aufzubauen.
- Du willst technische Systeme nicht nur nutzen, sondern mit KI-Methoden weiterentwickeln.
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Häufige Fragen
Ist AI Engineering an der Uni Magdeburg zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang wird zulassungsfrei angeboten, sodass keine Zulassungsbeschränkung wie ein Numerus Clausus besteht.
Kann ich den Studiengang berufsbegleitend studieren?
Der Studiengang wird in Teilzeit angeboten, was eine Organisation neben Beruf oder anderen Verpflichtungen erleichtert.
Welche Grundlagenfächer erwarten mich zu Beginn?
Zu den zentralen Grundlagenmodulen zählen Elektrotechnische Grundlagen, Mathematik 1a für Ingenieure A bzw. Mathematik M1d sowie Technische Darstellungslehre.
Welche Berufsfelder stehen nach dem Abschluss offen?
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik, insbesondere dort, wo Ingenieurwissen mit künstlicher Intelligenz kombiniert wird.
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