1. Semester5 ECTS
Elektrotechnische Grundlagen
Grundlagen der Elektrotechnik für Ingenieure mit praktischen Anwendungen.
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg · Master
Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation Master of Science an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Der Master Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg verbindet ingenieurwissenschaftliche Grundlagen mit dem gezielten Einsatz von KI-Methoden in realen Transformationsprozessen.M.Sc.
Master of Science
90
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Magdeburg
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation ist als Masterprogramm an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg angesiedelt und richtet sich an Studierende, die KI nicht nur theoretisch verstehen, sondern konkret in technischen und organisatorischen Kontexten anwenden möchten. Magdeburg als Standort mit starker ingenieurwissenschaftlicher Tradition bringt hier eine Kombination aus technischer Tiefe und Transformationsperspektive ein, die den Studiengang von rein informatiklastigen KI-Masterprogrammen unterscheidet.
Im Zentrum steht die Verbindung aus mathematisch-technischem Fundament und der Fähigkeit, digitale Transformationsprozesse in Unternehmen und Institutionen mitzugestalten. Module zu elektrotechnischen Grundlagen und ingenieurmathematischen Werkzeugen zeigen, dass der Studiengang bewusst auf einer soliden technischen Basis aufbaut, bevor KI-Methoden praxisnah eingebettet werden.
Damit positioniert sich das Programm an der Schnittstelle zwischen klassischem Ingenieurwesen und angewandter Informatik – ein Profil, das an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg durch die enge Verzahnung von Technik- und Digitalisierungsschwerpunkten besonders greifbar wird.
Curriculum & Module
49 Module · 210 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
1. Semester5 ECTS
Mathematik 1a für Ingenieure A / Mathematik M1d
Mathematische Grundlagen für Ingenieure, einführende Konzepte.
1. Semester5 ECTS
Technische Darstellungslehre
Vermittlung von technischen Darstellungs- und Zeichnungstechniken für Ingenieure.
1. Semester5 ECTS
Data Engineering
Grundlagen der Datenverarbeitung und Datenmanagement für Ingenieure.
1. Semester5 ECTS
Einführung in die Informatik für Ingenieure
Grundlegende Informatik-Konzepte und Programmierung für Ingenieure.
1. Semester5 ECTS
Einführung ins AI Engineering
Einführung in die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften.
2. Semester5 ECTS
Mathematik 1b für Ingenieure A / Mathematik M2d
Fortsetzung der mathematischen Grundlagen für Ingenieure.
2. Semester5 ECTS
Messtechnik
Grundlagen der Messung und Messtechnik in der Ingenieurpraxis.
2. Semester5 ECTS
Technische Mechanik 1
Grundlagen der mechanischen Systeme und Kräfte in der Technik.
2. Semester5 ECTS
Grundlagen des maschinellen Lernens
Fundament-Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens.
2. Semester5 ECTS
Projekt Prototyping von KI-Systemen
Praktisches Projekt zur Entwicklung von Prototypen für KI-Systeme.
2. Semester5 ECTS
BWL für Ingenieure
Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre für Ingenieure.
3. Semester5 ECTS
Mathematik 2a für Ingenieure A / Mathematik M3d
Fortgeschrittene mathematische Konzepte für Ingenieure.
3. Semester5 ECTS
Technische Mechanik 2/3
Fortsetzung der technischen Mechanik mit erweiterten Konzepten.
3. Semester5 ECTS
Software Engineering und IT-Projektmanagement
Grundlagen des Software Engineering und Management von IT-Projekten.
3. Semester5 ECTS
Projekt Machine Learning Programmierung
Praktisches Projekt zur Programmierung von Machine Learning Systemen.
3. Semester5 ECTS
Industrielle KI-Systeme
Konzepte und Implementierung von KI-Systemen in industriellen Anwendungen.
4. Semester5 ECTS
Signalverarbeitung
Grundlagen der Signal- und Signalverarbeitung in technischen Systemen.
4. Semester5 ECTS
Deep Learning für Ingenieure
Tiefe neuronale Netze und Deep Learning Methoden für Ingenieuranwendungen.
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
Erklärbare und sichere KI
Methoden zur Interpretierbarkeit und Sicherheit von KI-Systemen.
4. Semester5 ECTS
Grundlagen der Computer Vision
Grundlagen der Bildverarbeitung und Computer Vision für KI-Anwendungen.
4. Semester5 ECTS
Sensordatenverarbeitung
Verarbeitung und Analyse von Sensordaten mit KI-Methoden.
4. Semester5 ECTS
KI-Reflexion und Ethik
Ethische und gesellschaftliche Aspekte von KI-Systemen.
4. Semester5 ECTS
Materialflusssysteme und Logistik
Grundlagen von Materialflusssystemen und deren Optimierung mit KI.
4. Semester5 ECTS
Fertigungslehre 1
Grundlagen der Fertigungstechnik und Produktionsprozesse.
5. Semester5 ECTS
Erzeugung und Qualität landwirtschaftlicher Produkte
Domänenspezifische Grundlagen zur Produktion und Qualitätssicherung in der Landwirtschaft.
5. Semester5 ECTS
Digitale Technologien in der Pflanzenproduktion
Anwendung digitaler Technologien und KI in der modernen Pflanzenproduktion.
5. Semester5 ECTS
Landtechnik
Grundlagen der modernen Landmaschinen und Landtechnologie.
5. Semester5 ECTS
Projekt: Modellentwicklung für technische Systeme
Teamproject zur Entwicklung von Modellen für technische Systeme im Vertiefungsbereich.
5. Semester5 ECTS
Anatomische, physiologische und biomechanische Grundlagen
Grundlagen der menschlichen Anatomie, Physiologie und Biomechanik.
5. Semester5 ECTS
Medizin und Technik
Schnittstelle zwischen medizinischen Anforderungen und technischen Lösungen.
5. Semester5 ECTS
Sport und Technik
Anwendung von Technologien und KI im Sportbereich.
5. Semester5 ECTS
Simulation in Produktion und Logistik
Simulationsmethoden zur Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen.
5. Semester5 ECTS
Grundlagen verteilter Sensordatenfusion
Fusion und Integration von verteilten Sensordaten in Produktionssystemen.
5. Semester5 ECTS
Numerische Simulationsmethoden
Numerische Verfahren zur Simulation technischer Prozesse und Systeme.
6. Semester5 ECTS
Food Supply Chains
Optimierung von Lieferketten in der Lebensmittelindustrie mit KI-Methoden.
6. Semester5 ECTS
Biosignalverarbeitung
Verarbeitung und Analyse biologischer Signale mit KI-Techniken.
6. Semester5 ECTS
KI-Applikationen in der Landwirtschaft
Praktische Anwendungen von KI-Systemen in der modernen Landwirtschaft.
6. Semester5 ECTS
Projekt: MLOps
Praktisches Projekt zur Operationalisierung und Verwaltung von Machine Learning Systemen.
6. Semester5 ECTS
Interdisziplinäres Projekt im ingenieurwissenschaftlichen Schwerpunkt
Teamproject mit Fokus auf interdisziplinäre Zusammenarbeit in Ingenieurwissenschaften.
6. Semester5 ECTS
Mensch und Technik
Analyse der Wechselbeziehung zwischen menschlichen Faktoren und Technologiegestaltung.
6. Semester5 ECTS
Arbeit und Technik
Ergonomische und arbeitsorganisatorische Aspekte bei der Technologieanwendung.
6. Semester5 ECTS
Projekt: KI-Praxis in Medizin, Sport und Technik
Praktisches Projekt zur Anwendung von KI in Medizin, Sport und technischen Bereichen.
6. Semester5 ECTS
KI-Verfahren in der Produktion und Logistik
Spezifische KI-Methoden und deren Anwendung in Produktions- und Logistikprozessen.
6. Semester5 ECTS
Predictive Maintenance
Prädiktive Instandhaltung durch KI-basierte Überwachung und Analyse von Maschinen.
6. Semester5 ECTS
Werkzeugmaschinen
Grundlagen und KI-Anwendungen in modernen Werkzeugmaschinen.
7. Semester15 ECTS
Fachpraktikum mit Reflexionsseminar
Praktikum in Unternehmen mit begleitendem Reflexionsseminar zur Verarbeitung praktischer Erfahrungen.
7. Semester15 ECTS
Bachelorarbeit
Eigenständige wissenschaftliche Arbeit zu einer vorgegebenen Problemstellung mit abschließendem Kolloquium.
Keine Module gefunden. Suche anpassen oder Filter zurücksetzen.
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 Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg zielt darauf ab, technisches Verständnis mit der Gestaltung digitaler Wandlungsprozesse zu verbinden. Die Universität nutzt dabei ihre Stärke in den Ingenieurwissenschaften, um KI nicht abstrakt, sondern anwendungsnah zu vermitteln.
Studierende bewegen sich zwischen klassischen technischen Grundlagenfächern und neueren Themen der digitalen Transformation, wodurch ein Profil entsteht, das sowohl analytisch als auch gestaltungsorientiert ausgerichtet ist.
Studieninhalte
Zu den typischen Modulen zählen Elektrotechnische Grundlagen, Mathematik 1a für Ingenieure A beziehungsweise Mathematik M1d sowie Technische Darstellungslehre. Diese Fächer vermitteln das mathematisch-technische Handwerkszeug, das für das Verständnis komplexer KI-Systeme und ihrer technischen Umsetzung notwendig ist.
Darauf aufbauend werden Inhalte der digitalen Transformation eingebunden, sodass Studierende lernen, KI-Methoden nicht isoliert, sondern im Kontext technischer Systeme und organisatorischer Veränderungsprozesse zu betrachten.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit Interesse an technischen Grundlagenfächern, die zugleich verstehen möchten, wie KI-gestützte Digitalisierung in der Praxis funktioniert. Wer bereits Freude an Mathematik und ingenieurwissenschaftlichem Denken hat, findet hier ein passendes Umfeld.
Auch für Studierende, die aus einem technischen Bachelor kommen und ihre Kenntnisse Richtung KI und Transformationsmanagement erweitern wollen, bietet das Programm eine sinnvolle Vertiefung.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden sich häufig in Berufen der Informatik wieder, in denen KI-Anwendungen entwickelt, eingeführt oder in bestehende technische Systeme integriert werden. Die Kombination aus technischem Grundverständnis und Transformationskompetenz ist in Unternehmen gefragt, die digitale Prozesse neu gestalten.
Der Arbeitsmarkt für KI-nahe Informatikberufe zeigt sich in vielen Branchen als zulassungsbeschränkt kompetitiv, aber grundsätzlich aufnahmefähig für qualifizierte Fachkräfte mit anwendungsorientiertem Profil.
Hochschule & Format
Die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg bietet den Studiengang als Vollzeitprogramm an, das auf kontinuierliche Präsenz und den direkten Austausch mit Lehrenden aus Technik- und Informatikbereichen setzt.
Der Standort Magdeburg profitiert von einer engen Verbindung zwischen Forschung und angewandter Lehre, die insbesondere technisch orientierten KI-Studiengängen zugutekommt.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der Uni Magdeburg 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.
NC-Status nicht hinterlegt
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.
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 Karriereweg nach diesem Master führt typischerweise von einer technischen Einstiegsposition hin zu Rollen mit wachsender Verantwortung für KI-gestützte Transformationsprojekte.
- Einstieg als KI- oder Digitalisierungs-TraineeErste praktische Anwendung von KI-Methoden in technischen Projekten und Einarbeitung in Unternehmensprozesse · 0 bis 2 Jahre
- KI-Entwickler:in / Data EngineerEigenständige Umsetzung von KI-Lösungen und technischen Systemen im Rahmen digitaler Transformationsvorhaben · 2 bis 5 Jahre
- Projektleitung Digitale TransformationSteuerung interdisziplinärer Teams bei der Einführung KI-basierter Systeme in bestehende Strukturen · 5 bis 8 Jahre
- Leitung KI-Strategie / Head of DigitalVerantwortung für die technologische Ausrichtung und langfristige KI-Transformationsstrategie eines Unternehmens · 8 bis 12 Jahre
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 durch KI selbst verändert, lässt sich in automatisierbare und weiterhin menschlich geprägte Aufgabenbereiche unterteilen.
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
Gerade in einem Studiengang, der KI selbst zum Thema hat, lohnt ein nüchterner Blick darauf, was Maschinen übernehmen und was Menschen weiterhin leisten müssen.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Datenaufbereitung und -bereinigung für KI-Modelle
- Routinemäßige Modelltrainings und Hyperparameter-Optimierung
- Standardisierte Auswertung großer Datenmengen
- Erste technische Diagnosen bei Systemfehlern
Menschlich gefragter denn je
- Strategische Entscheidungen zur Einführung neuer KI-Systeme
- Kommunikation mit Fachabteilungen und Change-Management
- Ethische und rechtliche Bewertung von KI-Anwendungen
- Kreative Problemlösung bei komplexen technischen Herausforderungen
Die technische Basis aus Elektrotechnische Grundlagen und Mathematik 1a für Ingenieure A / Mathematik M1d bildet das Fundament, auf dem später komplexe KI-Systeme analysiert und gestaltet werden.
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
- Enge Verzahnung von technischem Ingenieurwissen und KI-Anwendung
- Starkes mathematisch-technisches Fundament durch klassische Grundlagenmodule
- Praxisnahe Ausrichtung auf reale digitale Transformationsprozesse
Worauf du achten solltest
Wer sich vor mathematisch-technischen Grundlagenfächern scheut, sollte bedenken, dass Module wie Mathematik 1a für Ingenieure A und Technische Darstellungslehre einen deutlich technischen Anspruch mitbringen, der über reine Softwareorientierung hinausgeht.
Passt Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Interesse an technisch-mathematischen Grundlagen wie Elektrotechnik und Ingenieurmathematik
- Motivation, KI-Methoden in realen digitalen Transformationsprojekten anzuwenden
- Bereitschaft, sich sowohl mit technischen Systemen als auch mit organisatorischem Wandel auseinanderzusetzen
- Freude an einem Vollzeit-Präsenzstudium mit engem fachlichem Austausch
Weitere & ähnliche Studiengänge
Ähnliche Studiengänge an der Uni Magdeburg
Advanced Semiconductor Nanotechnologies
Studiengang ansehen
AI Engineering – Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften
Studiengang ansehen
Angewandte Sportwissenschaft: Leistungsdiagnostik und Performance
Studiengang ansehen
Applied Sustainable Engineering
Studiengang ansehen
Bautechnik
Studiengang ansehen
Bautechnik
Studiengang ansehen
Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation an anderen Hochschulen
Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation
HS RheinMain
Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation
Hochschule für angewandte Wissenschaften Ansbach
Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation
Frankfurt UAS
Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation
HS RheinMain
Häufige Fragen
Ist der Master Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation in Magdeburg technisch anspruchsvoll?
Ja, durch Module wie Elektrotechnische Grundlagen und Mathematik 1a für Ingenieure A ist ein solides technisches und mathematisches Verständnis gefragt, das über reine KI-Softwarethemen hinausgeht.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Studiengang an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg?
Absolvent:innen finden sich häufig in Berufen der Informatik wieder, insbesondere dort, wo KI-Anwendungen in technische Systeme integriert und digitale Transformationsprozesse begleitet werden.
Wird der Studiengang in Vollzeit oder Teilzeit angeboten?
Der Studiengang wird an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg als Vollzeitprogramm angeboten, das kontinuierliche Präsenz vor Ort voraussetzt.
Für wen eignet sich dieser Master besonders?
Er eignet sich für Personen mit technischem Hintergrund, die KI-Methoden praxisnah mit digitaler Transformation verbinden möchten und Interesse an ingenieurwissenschaftlichen Grundlagen mitbringen.
Kostenlos & unverbindlich
Infomaterial zu Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation bekommen
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – kostenlos direkt in dein Postfach.
StudyKit · kostenlos
Noch unsicher bei der Studienwahl?
Mit StudyKit gehst du Studienwahl, Bewerbung und Finanzierung an einem Ort an, begleitet von einem persönlichen KI-Assistenten. Finde heraus, was wirklich zu dir passt, und starte deine Bewerbung Schritt für Schritt.
Karriere-QuizBewerbungs-WalkthroughGehalts- & CV-Check