7 ECTS
Efficient Algorithms
Lecture and exercise course on efficient algorithms covering analysis and design of algorithms with practical applications.
Universität Passau · Master
Artificial Intelligence Engineering an der Universität Passau
Der Masterstudiengang Artificial Intelligence Engineering an der Universität Passau verbindet ingenieurwissenschaftliche Methodik mit angewandter Künstlicher Intelligenz – zulassungsfrei und in Vollzeit.
Master
Master
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit 2 Jahre
Passau
Studienort
Über den Studiengang
Der M.Sc. Artificial Intelligence Engineering an der Universität Passau richtet sich an alle, die KI-Systeme nicht nur konzeptionell verstehen, sondern auch technisch entwickeln, integrieren und betreiben wollen. Im Zentrum steht der Brückenschlag zwischen klassischer Softwaretechnik und den Anforderungen moderner KI-Anwendungen – von der Modellentwicklung bis zum produktiven Einsatz in realen Systemen.
Passau positioniert sich damit als Standort, an dem Informatik und Ingenieurdenken zusammenkommen: Es geht weniger um reine Theorie als um die Frage, wie KI-Komponenten robust, wartbar und verantwortungsvoll in Softwarearchitekturen eingebettet werden. Der Studiengang ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert, ersetzt aber nicht die Notwendigkeit eines soliden technischen Vorwissens.
Damit eignet sich das Programm besonders für Absolvent:innen technischer oder informatiknaher Bachelorstudiengänge, die ihre Kenntnisse gezielt in Richtung KI-Engineering vertiefen möchten, statt sich ausschließlich auf Data-Science-Methoden zu konzentrieren.
Studiengang im Detail
Studieninhalte
Kern des Curriculums ist das Modul Artificial Intelligence Engineering, das methodische Grundlagen der KI-Entwicklung mit praktischen Aspekten der Systemintegration verbindet. Studierende setzen sich mit dem gesamten Lebenszyklus von KI-Komponenten auseinander – von Design und Training bis zu Deployment, Monitoring und Wartung in produktiven Umgebungen.
Ergänzend werden Software-Engineering-Prinzipien vertieft, um KI-Module in bestehende IT-Landschaften einzubetten, sodass Absolvent:innen sowohl die algorithmische als auch die systemtechnische Perspektive beherrschen.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für alle, die nach einem technisch orientierten Erststudium – etwa in Informatik, Software Engineering oder verwandten Bereichen – gezielt in die KI-Entwicklung einsteigen möchten, ohne dabei den Blick für Systemarchitektur und Betrieb zu verlieren.
Wer sich eher für statistische Modellierung und Datenanalyse begeistert, findet in reinen Data-Science-Programmen möglicherweise die passendere Ausrichtung; hier steht das Engineering von KI-Systemen im Vordergrund.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen richten sich beruflich an der Schnittstelle zwischen Softwareentwicklung und KI-Anwendung aus, etwa als AI Engineers, ML-Systemarchitekt:innen oder in Rollen, die KI-Prototypen in produktionsreife Systeme überführen. Die Nachfrage nach Fachkräften mit dieser kombinierten Kompetenz ist in vielen Branchen spürbar gewachsen.
Da der Studiengang praxisnah auf Systemintegration ausgerichtet ist, sind Berufseinstiege sowohl in etablierten Technologieunternehmen als auch in Start-ups mit KI-Fokus realistisch.
Hochschule & Format
Die Universität Passau bietet den Studiengang als Vollzeitprogramm am Studienort Passau an, eingebettet in eine Informatikfakultät mit Forschungsschwerpunkten in Softwaretechnik und verteilten Systemen. Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die formale Eintrittshürde, macht aber Eigeninitiative bei der Vorbereitung umso wichtiger.
Das Präsenzformat ermöglicht engen Austausch mit Lehrenden und Mitstudierenden, was insbesondere bei technisch anspruchsvollen Inhalten wie KI-Systemarchitektur von Vorteil ist.
Curriculum & Module
110 Module · 704 ECTS im Modulhandbuch – aus dem Modulhandbuch dieses Studiengangs. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
7 ECTS
Computational Logic
Introduction to computational logic including formal methods and logical reasoning for computer science applications.
6 ECTS
Parameterized Algorithms
Study of parameterized complexity theory and algorithms with parameters, analyzing computational complexity from different perspectives.
7 ECTS
Introduction to Topological Data Analysis
Introduction to topological methods for analyzing data using concepts from topology and computational geometry.
9 ECTS
Optimization
Comprehensive course on optimization theory and methods including linear and nonlinear optimization techniques.
9 ECTS
Wavelets
Theory and applications of wavelets including wavelet transforms and their computational applications.
9 ECTS
Functional Analysis
Advanced mathematics course on functional analysis covering spaces, operators, and applications to computer science.
7 ECTS
Stochastic Simulation
Methods and theory of stochastic simulation for modeling and analyzing random processes.
9 ECTS
Information Theory
Foundational course on information theory covering entropy, coding, and communication theory.
7 ECTS
Theory of Evolutionary Computation
Analysis and theory of evolutionary algorithms and their applications to optimization problems.
7 ECTS
Randomised Algorithms
Study of randomized algorithms and their complexity analysis, including probabilistic methods.
6 ECTS
Algorithms under Uncertainty
Analysis of algorithms operating under uncertainty conditions and probabilistic constraints.
7 ECTS
Partial Differential Equations
Mathematical foundations of partial differential equations with computational and modeling applications.
9 ECTS
Symbolic Dynamics and Coding
Study of symbolic dynamics theory and coding theory with applications to sequences and information.
9 ECTS
Mathematical Systems Theory
Theory of dynamical systems and their mathematical foundations relevant to artificial intelligence.
5 ECTS
Numerik der Polynom- und rationalen Approximation
Numerical methods for polynomial and rational approximation in mathematical modeling.
9 ECTS
Markovketten
Theory and applications of Markov chains for stochastic modeling.
9 ECTS
Mathematical Logic
Foundational course on mathematical logic including proof theory and model theory.
9 ECTS
Model Theory
Advanced study of model theory and its applications in mathematical logic.
9 ECTS
Markov Chain Monte Carlo
Theory and methods of MCMC algorithms for sampling and statistical inference.
9 ECTS
Foundations of Statistical Data Science
Statistical foundations for data science including probability theory and estimation methods.
5 ECTS
Slice Sampling
Advanced techniques in slice sampling for Monte Carlo methods.
5 ECTS
Statistical Learning Theory
Theoretical foundations of statistical learning and generalization bounds.
9 ECTS
Computational Game Theory
Algorithms and complexity theory applied to game theory and equilibrium computation.
5 ECTS
Complex Dynamic Networks
Study of complex networks and dynamic systems with computational analysis methods.
6 ECTS
Distributed Algorithms
Analysis and design of distributed algorithms for parallel and network-based systems.
6 ECTS
Dynamic Network Flows
Theory and algorithms for flow problems in dynamic networks.
6 ECTS
Computational Geometry
Algorithms and complexity analysis for geometric problems with computational applications.
9 ECTS
Classical Limit Theorems & Large Deviations
Mathematical foundations of limit theorems and large deviations theory.
6 ECTS
Introduction to Information-based Complexity and Compressed Sensing
Theory of information-based complexity and compressed sensing methods.
5 ECTS
Introduction to Approximation Theory
Foundations of approximation theory including error bounds and approximation methods.
6 ECTS
Convex Geometry and Applications to Linear Programming
Geometric foundations of convex optimization with applications to linear programming.
6 ECTS
Deep Learning for Natural Language and Code
Deep learning methods applied to natural language processing and code analysis.
9 ECTS
Computational Complexity Theory
Advanced theory of computational complexity including NP-completeness and complexity classes.
6 ECTS
Advanced Computational Complexity Theory
Advanced topics in computational complexity theory beyond standard courses.
6 ECTS
Constraint Satisfaction Problems
Algorithmic study of constraint satisfaction problems and solving techniques.
9 ECTS
Integral Transforms and Computed Tomography
Mathematical theory of integral transforms with applications to computed tomography.
9 ECTS
Machine Learning Control and Optimization
Integration of machine learning with control theory and optimization methods.
6 ECTS
Online and Approximation Algorithms
Analysis of online and approximation algorithms with performance guarantees.
9 ECTS
Mathematical Foundations of Machine Learning
Mathematical theory underlying machine learning including linear algebra, optimization, and probability.
6 ECTS
Data Science Lab
Practical laboratory course applying data science methods and tools to real problems.
6 ECTS
Machine Learning Lab
Hands-on laboratory course on implementing and applying machine learning algorithms.
5 ECTS
Advanced Topics in Data Science
Advanced methods and recent developments in data science and analytics.
6 ECTS
Advanced Imaging
Advanced techniques in image processing and computer vision analysis.
6 ECTS
Introduction to Deep Learning
Foundations of deep learning including neural networks and training methods.
6 ECTS
Responsible Machine Learning
Study of ethical and responsible machine learning including bias, fairness, and interpretability.
6 ECTS
Data Visualization
Methods and tools for visualizing complex data effectively.
6 ECTS
Immersive Analytics
Techniques for data analysis using immersive and interactive visualization technologies.
6 ECTS
Project in Visual Computing
Project course on visual computing and computer graphics applications.
5 ECTS
AI-Driven Software Development
Software engineering methods for developing AI systems.
7 ECTS
Programming Applications for Mobile Interaction
Programming techniques and frameworks for mobile application development.
6 ECTS
Advanced IT Security
Advanced topics in information security and cryptography.
6 ECTS
Software Analysis
Techniques and tools for analyzing software systems including static and dynamic analysis.
10 ECTS
Advanced Software Product Development
Advanced methods in software engineering and product development.
6 ECTS
Search-Based Software Engineering
Application of search and optimization algorithms to software engineering problems.
6 ECTS
Scaling Database Systems
Techniques for designing and managing scalable database systems.
6 ECTS
Digital Healthcare
Application of digital technologies and AI in healthcare systems.
5 ECTS
Security of Computer and Embedded Systems
Security analysis and protection mechanisms for computer and embedded systems.
5 ECTS
Digital Design with Verilog-HDL on FPGA
Hardware design using Verilog HDL for FPGA implementations.
6 ECTS
Principles of AI Engineering
Fundamental engineering principles for designing and developing artificial intelligence systems.
6 ECTS
Requirements Engineering
Methods for eliciting, analyzing, and managing software requirements.
7 ECTS
Mining Software Repositories Lab
Laboratory course on analyzing software repositories to extract insights about software engineering.
6 ECTS
Mining Software Repositories
Techniques for analyzing software repositories and mining software engineering data.
7 ECTS
AI Engineering Lab
Practical laboratory course on engineering AI systems and applying AI methodologies.
6 ECTS
Exemplary & Effective Programming
Best practices and techniques for writing high-quality, effective code.
6 ECTS
Principles of Data Organisation
Methods for organizing and structuring data in computer systems.
6 ECTS
Modern Database Systems
Study of modern database technologies and systems including NoSQL and distributed databases.
3 ECTS
Introduction to Microelectronics: From Silicon to Computer Components
Introduction to microelectronics covering semiconductor physics and computer component design.
6 ECTS
Foundations of Energy Systems
Basic concepts and analysis of energy systems.
6 ECTS
Energy Informatics II
Advanced topics in information systems for energy management.
7 ECTS
Multimedia Databases
Database systems design and management for multimedia data.
5 ECTS
Network Science
Scientific study of network structures and dynamics with computational methods.
7 ECTS
Text Mining
Methods for extracting information and patterns from text data.
6 ECTS
Applied Artificial Intelligence Lab
Laboratory course applying artificial intelligence methods to practical applications.
6 ECTS
Computational Linguistics
Application of computational methods to natural language processing and linguistics.
6 ECTS
Computational Linguistics Shared Task Lab
Laboratory course on shared tasks in computational linguistics and NLP challenges.
6 ECTS
Cooperative Autonomous Vehicles
Design and control of cooperative autonomous vehicle systems.
6 ECTS
Energy Informatics I
Information systems and technologies for energy management and optimization.
6 ECTS
Data on the Web
Methods and technologies for representing, storing, and querying data on the web.
6 ECTS
Semantic Data Integration
Techniques for integrating heterogeneous data sources using semantic methods.
6 ECTS
Management of Scientific Data
Approaches to managing, organizing, and processing large-scale scientific datasets.
3 ECTS
IoT Security: Security Solutions for the Internet of Things
Security issues and solutions for Internet of Things devices and systems.
6 ECTS
Prototyping & Programming
Techniques and tools for rapid prototyping and programming of systems.
5 ECTS
Topics in Applied Econometrics
Advanced econometric methods and applications for economic data analysis.
3 ECTS
Computational Statistics - Regression in R
Statistical regression methods with practical implementation in R.
3 ECTS
Computational Statistics - Statistical Learning
Statistical learning methods and their computational implementation.
5 ECTS
Econometric Methods
Methods for econometric analysis of economic and financial data.
5 ECTS
Advanced Data Analytics
Advanced techniques and tools for data analytics and business intelligence.
5 ECTS
Approximate Dynamic Programming (Reinforcement Learning)
Reinforcement learning and dynamic programming methods for sequential decision making.
3 ECTS
Practical Course: Advanced Topics in Management Science
Practical course on advanced management science topics and methodologies.
5 ECTS
Sustainable Supply Chain Management
Methods for designing and managing sustainable supply chains.
5 ECTS
Applied Machine Learning in Finance
Application of machine learning methods to financial analysis and trading.
5 ECTS
Artificial Intelligence in Finance
Artificial intelligence and advanced techniques applied to financial systems and analysis.
5 ECTS
Deep Learning and Text Analysis in Finance
Deep learning methods for analyzing financial text and sentiment in financial markets.
6 ECTS
Reproducibility Engineering
Methods and tools for ensuring reproducibility in computational research and engineering.
5 ECTS
Privacy-Preservation Technologies in Information Systems
Technologies and techniques for protecting privacy in information systems.
5 ECTS
IT Security Law
Legal aspects and regulations of IT security and information protection.
5 ECTS
Data Protection Law and Data Security
Legal frameworks and technical methods for data protection and security.
5 ECTS
Organizational and Competitive Strategy
Strategic management and competitive strategy in organizations.
10 ECTS
Entrepreneurship Development Programme
Comprehensive programme on entrepreneurship development and startup creation.
5 ECTS
Strategy for High-Tech Startups
Strategic planning and business development methods for high-technology startups.
5 ECTS
Advanced Strategic Sensitivity and Digitalization
Strategic approaches to digital transformation and business adaptation.
5 ECTS
Fundamentals of Digitalization and Digital Trends
Basic concepts and emerging trends in digital transformation.
5 ECTS
Consequences of Digitalisation for Society
Social, economic, and cultural impacts of digitalization on society.
5 ECTS
Research Seminar I
Seminar on current research topics in artificial intelligence and related fields.
5 ECTS
Research Seminar II
Continued seminar on current research topics in artificial intelligence and related fields.
5 ECTS
Compulsory Seminar
Required seminar course for all students in the program.
5 ECTS
Introduction to AI Engineering
Introduction to principles and methods of artificial intelligence engineering and system development.
3 ECTS
Master's Thesis Presentation
Presentation of master's thesis results and findings.
27 ECTS
Master's Thesis
Independent research and writing of master's thesis in artificial intelligence engineering.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Universität Passau. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiArtificial Intelligence Engineering ist an der Uni Passau zulassungsfrei. Wer die Hochschulzugangsberechtigung mitbringt und sich fristgerecht einschreibt, bekommt einen Platz – es gibt keinen Numerus Clausus.
BewerbungsfristBewerbungsfrist Sommersemester: 1. November - 15. Dezember; Bewerbungsfrist Wintersemester: 15. April - 31. Mai (EWR-Abschluss) / 1. April - 31. Mai (uni-assist)
ZulassungsmodusKeine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
UnterrichtsspracheEnglisch
StudienbeginnApril (Sommersemester) und Oktober (Wintersemester)
Was du zum Bewerben brauchst
- →Bewerbung innerhalb der oben genannten Frist einreichen
- →Hochschulzugangsberechtigung (Abitur, Fachhochschulreife oder gleichwertig)
- →Sprachnachweis für Englisch
Zulassungsfrei – kein NCWer die Hochschulzugangsberechtigung und die formalen Voraussetzungen erfüllt, bekommt den Platz. Entscheidend ist die fristgerechte Bewerbung.
Wie die Plätze vergeben werden
Was du mitbringen musst
Undergraduate university degree in computer science or mathematics or a related discipline with a computer science/mathematics component of at least 120 ECTS credits (at least 35 ECTS in mathematics including theoretical computer science, at least 40 ECTS in computer science), earned over a standard length of three years or more, and ranked among the best 70% of graduates within cohort or final grade of 2.7 or better under German grading scale.
Dein Schnitt im Vergleich
Match starten →Studiengang-Match und NC-Check
Gib deine Abiturnote ein und sieh mit echten NC-Daten, wie gut dieser und ähnliche Studiengänge zu dir passen.
Bewerbungsguide
So bewirbst du dich auf Artificial Intelligence Engineering
Frist und Unterlagen zuerst – alles Weitere folgt Schritt für Schritt.
Deine Fristen
Bewerbungsfrist Sommersemester1. November - 15. Dezember
StudienbeginnApril (Sommersemester) und Oktober (Wintersemester)
Bewerbungsfrist Wintersemester: 15. April - 31. Mai (EWR-Abschluss) / 1. April - 31. Mai (uni-assist)
Termine der Uni Passau für WS 2026/27.
Das brauchst du
- English or German-language abstract/summary (with link to full paper) of undergraduate dissertation/bachelor's thesis/final year project or academic research paper/publication
Sprachnachweis anerkannt: English: B2 CEFR
Liste laut Hochschule für diesen Studiengang.
Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC
Der Studiengang ist zulassungsfrei: Wer die Voraussetzungen erfüllt und fristgerecht einreicht, bekommt den Platz. Internationale Zeugnisse prüft uni-assist vor der Bewerbung. Use the interactive application guide to find out which application method you can use
Semesterbeitrag bei der Einschreibung: 126,90 €
Schritt für Schritt
- 1Studiengang und Frist fixieren
Abschluss, Studienform und die Frist oben festhalten.
- 2Unterlagen sammeln
Die vollständige Liste der Hochschule steht rechts, jedes Stück einzeln abhaken, bevor du einreichst.
- 3Bewerbung einreichen
Über uni-assist, vor der Frist.
- 4Bescheid abwarten
Bei zulassungsfreien Studiengängen folgt die Zusage nach Formalprüfung; bei NC-Verfahren nach dem Vergabelauf.
- 5Einschreiben und Beitrag zahlen
Mit der Einschreibung wird der Semesterbeitrag 126,90 € fällig; danach kommt der Studierendenausweis.
Kosten & Finanzierung
Was ein Jahr kostetDetails bei Uni Passau →
Hochschule · 2 × Semesterbeitrag · 254 €Leben · Bund-Ansatz · 11.904 €
Studiengebührenkeine für das Erststudium
Semesterbeitrag126,90 € pro Semester
Lebenshaltungrund 992 € im Monat
Die Hochschule ist der kleinere Posten. Miete, Essen und Mobilität entscheiden über dein Budget; die 11.904 € im Jahr sind der Ansatz des Bundes für ein Studienjahr.
Die vier Säulen
Günstigstes zuerst ↓So kannst du dein Studium finanzieren
Vier Quellen, eine Reihenfolge: erst Geld, das du nicht zurückzahlst, dann selbst verdientes, der Kredit zuletzt.
BAföG zuerst
Zur Hälfte Zuschuss, zur Hälfte zinsloses Darlehen – günstiger wird Studienfinanzierung nicht. Anspruch hängt vom Einkommen der Familie ab.
BAföG berechnen →Stipendien suchen
Deutschlandstipendium, Begabtenförderungswerke und Stiftungen – Geld, das du nicht zurückzahlst, und oft weniger Konkurrenz als gedacht.
→Werkstudentenjob
Ein Werkstudentenjob im Feld bringt Geld und Praxis – in Passau und bundesweit. Die Stellen aus der StudySmarter Jobbörse stehen weiter unten auf dieser Seite.
Stellen ansehen →Studienkredit nur für die Lücke
Wenn Förderung, Stipendium und Job nicht reichen: Zinssatz, Auszahlungsplan und Rückzahlungsbeginn vergleichen, bevor du unterschreibst.
Lohnt sich das Studium gegenüber einer Ausbildung?
So liest du die Kurve: In den ersten Berufsjahren liegt die Ausbildung vorn, denn sie zahlt ab dem ersten Tag ein volles Gehalt, während das Studium zunächst Zeit und Geld kostet (roter Bereich). Sobald das höhere akademische Einkommen diesen Vorsprung aufgeholt hat, kippt die Gesamtbilanz ins Plus (grüner Bereich), und der Abstand wächst danach mit jedem weiteren Berufsjahr.
Zahlt sich langfristig aus: nach rund 10 Jahren im Plus
Mit StudiumMit AusbildungStudium im RückstandStudium im Plus
Die wichtigsten Zahlen
- 80.000 € zu 62.000 € Median-Jahresgehalt mit Studium gegen Ausbildung im selben Berufsfeld, rund 18.000 € mehr pro Jahr nach dem Abschluss.
- −149k € größter Rückstand direkt nach dem Abschluss, aus Studienkosten und dem zunächst fehlenden Gehalt.
- rund 10 Jahre bis zum Break-even; ab dann liegt das Studium in der kumulierten Bilanz vorn.
- +541k € Gesamtvorsprung des Studiums bis Jahr 40, danach wächst der Abstand weiter.
Kumulierte Netto-Bilanz: akademischer Master-Median (80.000 €/Jahr) gegen den Fachkraft-Median (62.000 €/Jahr) im selben Berufsfeld, abzüglich Semesterbeitrag und rund 992 € Lebenshaltung im Monat während der 2 Studienjahre. Reale Gehälter hängen von Betrieb, Region und Verlauf ab.
Studiengang-Details
Zeitmodelle, Studienorte und Praxisbezug, wie die Hochschule sie angibt.
Studienorte
Passau
Flexibilität & Praxis
- Forschungsorientierter Master
- Studium an Schnittstelle zwischen Informatik und Mathematik
- Breites international aufgestelltes modernes Fächerspektrum
- Hervorragendes Betreuungsverhältnis durch kleine Kursgrößen
- Sehr gute Kontakte zu Wirtschaft und Industrie
- Englisch als Unterrichtssprache
Deine StudySmarter Jobgarantie
StudySmarter garantiert dir einen Job innerhalb von 6 Monaten nach dem Abschluss oder zahlt dein Coaching, wenn du dich über StudySmarter einschreibst.
StudySmarter 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 StudySmarter Jobgarantie inklusive.
Infomaterial anfordern
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Wer den Master abschließt, bewegt sich beruflich meist entlang eines klaren Entwicklungspfads von der technischen Umsetzung hin zur strategischen Verantwortung.
- Junior AI EngineerEinstieg in Teams, die KI-Modelle in bestehende Softwaresysteme integrieren und erste eigene Komponenten entwickeln · 0 bis 2 Jahre
- AI Engineer / ML-Systementwickler:inEigenverantwortliche Entwicklung und Optimierung von KI-Pipelines sowie Zusammenarbeit mit Fachabteilungen · 2 bis 5 Jahre
- Senior AI Engineer / Tech LeadVerantwortung für Architekturentscheidungen und technische Leitung von KI-Projekten · 5 bis 8 Jahre
- AI Engineering Lead / Head of AIStrategische Steuerung von KI-Initiativen und Führung interdisziplinärer Teams · ab 8 Jahren
80.424 €Median im BerufsfeldBruttojahresgehalt, bundesweit
64.956 € · Berufseinstieg95.628 € · obere Spanne
Was dir dieser Abschluss bringt
Median-Bruttojahresgehalt im Berufsfeld über die Karriere, nach Qualifikation.
Median brutto/Jahr, BA Entgeltatlas nach Anforderungsniveau und Alter; gemessene Werte, keine Prognose. die Ohne-Ausbildung-Linie ist eine bundesweite Orientierung.
Bayern: 94.296 € · dein StudienortSpitze: Bayern 94.296 €Verlauf: 79.524 → 91.656 €
Wie gefragt ist das Berufsfeld?
Die Bundesagentur für Arbeit stuft das Berufsfeld als Engpassberuf ein. Stellen bleiben im Schnitt 46 Tage unbesetzt, auf Fachkraftniveau 86 Tage.
46 Tagedieses Berufsfeld
Fachkraftniveau: 86 Tage
unter 100 Tage100 bis 175 Tagemehr als 175 Tage
3 offene Stellen auf der Vaia Jobbörse, täglich aktualisiert4,0 % Arbeitslosenquote in Bayern
Was bleibt dir netto? Rechne dein realistisches Netto mit Steuer, Sozialabgaben und Stadtvergleich.
Gehalts-Check öffnenCV-Check startenNach dem Abschluss
Dein Gehaltspfad, der Arbeitsmarkt und Berufsrichtungen für Artificial Intelligence Engineering.
So entwickelt sich das Gehalt
+12.132 € bis zur Karrieremitte+18.156 € Median-Abstand zur Fachkraft mit Ausbildung, pro Jahrunter Beobachtung: BA-Einstufung des Berufsfelds
Beschäftigte nach Altersgruppe im Berufsfeld, Median brutto/Jahr, bundesweit. Gemessene Werte, keine Prognose.
Berufsrichtungen nach dem Abschluss
Forschung & Lehre
Promotion, wissenschaftliche Mitarbeit und Lehre an Universitäten und Instituten.
Typische Rollen: Doktorand:in, wiss. Mitarbeiter:in, Lehrbeauftragte:r
Öffentlicher Dienst & Planung
Ministerien, Behörden, Planung, Statistik und Verwaltung.
Typische Rollen: Referent:in, Fachplaner:in, Sachverständige:r
Wirtschaft & Unternehmen
Unternehmen, Beratung und datengetriebene Analyse in der Privatwirtschaft.
Typische Rollen: Berater:in, Projektmanager:in, Fachexpert:in
Absolvent:innen starten u. a. bei SAP, Siemens und Boston Consulting Group (BCG).Alle Stellen in der Jobbörse ansehen →
Arbeitsmarkt & Zukunft
Die Rolle von AI Engineers verändert sich mit dem technologischen Fortschritt selbst spürbar weiter.
KI nimmt dir ab
Routinearbeit, die Software heute schon übernimmt
- Automatisiertes Training und Tuning von Standardmodellen
- Generierung von Boilerplate-Code für Modellintegration
- Überwachung von Modellleistung mittels automatisierter Monitoring-Tools
- Vorverarbeitung und Bereinigung großer Datensätze
Menschlich gefragter denn je
Wofür der Abschluss dich ausbildet
- Architekturentscheidungen für komplexe, produktionsreife KI-Systeme
- Bewertung ethischer und rechtlicher Implikationen von KI-Einsatz
- Kommunikation zwischen technischen Teams und Fachabteilungen
- Fehleranalyse und Debugging bei unerwartetem Modellverhalten
Die im Studium vermittelte Systemperspektive auf KI wird direkt im Modul Artificial Intelligence Engineering eingeübt, das Modellentwicklung und Softwareintegration miteinander verzahnt.
Sehen, was der Markt konkret sucht: aktuelle Jobs und Werkstudentenstellen im Berufsfeld.
Passende Jobs ansehenArbeiten neben dem Studium
Vom Werkstudentenjob bis zur ersten Stelle: diese Ausschreibungen passen zu deinem Fach.
AGMasterand/ Bachelorand/ Praktikant (m/w/d) Artificial Intelligence in Engineering13.000 €geschätzt / Jahr›MFWerkstudent Artificial Intelligence (Fokus Generative KI & Management Consulting ) / Banking (a[...]›FGWorking student/Internship - Safeguarding methods of artificial intelligence in the usage of an autonomous vehicle›ADInternship (d/f/m) within the field of Satellite Data Engineering: Software Development and/or Data Analytics and Artificial Intelligence›VEWerkstudent Applications of Artificial Intelligence (m/w/d)›HGPRAKTIKUM: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR AUTOMOTIVE RADAR SYSTEMS›
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
Universität Passau
Die Universität Passau wurde 1973 gegründet. Mit rund 11.000 Studierenden gehört sie zu den mittelgroßen Hochschulen des Landes – der Frauenanteil liegt bei 58 %, 15 % kommen aus dem Ausland. Die Studierendenzahl ist seit 2019 um 11 % gesunken.
Studium
129Studiengänge
2 von 129davon mit NC
86 %bestandene Prüfungen
Menschen
10.881Studierende
58 %Frauenanteil
15 %Internationale
Chancen
1.655Erstsemester pro Jahr
Studentenleben & Studierende
Insgesamt 10.881 Studierende an der Hochschule.
Stell dir 100 Studierende vor
Wer sitzt neben dir?
58 von 100
sind Frauen
Frauenanteil an der Universität Passau
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Klarer Fokus auf die Verbindung von Softwaretechnik und KI-Entwicklung
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Einstieg in den Master
- Praxisnahe Ausrichtung auf reale Systemintegration statt reiner Theorie
Worauf du achten solltest
Wer wenig Vorerfahrung in Softwareentwicklung oder Programmierung mitbringt, sollte sich auf einen anspruchsvollen Einstieg einstellen, da der Studiengang technische Grundlagen eher voraussetzt als von Grund auf zu vermitteln.
Passt Artificial Intelligence Engineering zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du hast bereits ein technisches oder informatiknahes Studium abgeschlossen und willst dich auf KI-Systementwicklung spezialisieren.
- Dich interessiert nicht nur die Theorie hinter KI-Modellen, sondern auch, wie man sie zuverlässig in Software integriert und betreibt.
- Du arbeitest gerne an der Schnittstelle von Forschung und praktischer Systemarchitektur.
- Ein zulassungsfreier Zugang ist dir wichtig, du bringst aber trotzdem solide Programmierkenntnisse mit.
Wer stattdessen vor allem an statistischer Modellierung und Datenanalyse interessiert ist, findet in klassischen Data-Science-Studiengängen möglicherweise die bessere Passung.
For international students
Studying Artificial Intelligence Engineering at Uni Passau from abroad
What the university publishes decides your application. Residence and financing rules come from the federal portal, in English.
Admission
EnglishLanguage of instruction
Cost
0 €Tuition, published by the university
11.904 €Blocked-account proof of funds (2026), if you need a visa
Work & stay
140 / 280Full / half working days per year alongside study
18 monthsResidence permit to find a job after graduating
Every figure is published data for this program, this university, or a federal value that applies nationwide.
Five steps in the right order
- 1Check the programCompare degree, language of instruction, deadlines and entry requirements, all published on this page.
- 2Clarify admissionCheck that your school-leaving certificate is recognised and which language or subject certificates the university asks for.
- 3Submit your applicationUse the application route Uni Passau publishes. Application deadline: 1. November - 15. Dezember.
- 4Prepare your financingKeep study costs and living costs separate. If you need a visa, a blocked account is usually part of the proof.
- 5Plan entry and arrivalVisa, health insurance, housing and enrollment, organised well before the semester starts.
Federal values: Make it in Germany (federal government portal), as of 2026. Whether you need a visa and which proofs apply depends on your nationality and situation. After graduation you can stay for 18 months to look for a qualified job.
Your first-year budget
Semester fee126,90 € per semester
Tuitionnone for a first degree
Proof of funds11.904 € for the first yearrequired for the visa – roughly 992 € per month
The proof of funds is not a price. It shows you can cover your living costs – the money pays for your life in Germany, not the university.
Language of instructionEnglishAccepted: English: B2 CEFR
Working while studying140 daysfull days per year, or 280 half days
Staying after graduation18 monthsresidence permit to look for a job in Germany
International campus15 %international students at this university
Plan your first yearRent, semester fee and everyday costs for your city – turn 992 € a month into a real plan.
Budget planner →Bewerbung & Fristen
Fristen und Zulassung direkt von den offiziellen Seiten der Hochschule.
Bewerbungsfristen
Zulassung & Voraussetzungen
| Bewerbungsfrist Sommersemester | 1. November - 15. Dezember |
| Bewerbungsfrist Wintersemester | 15. April - 31. Mai (EWR-Abschluss) / 1. April - 31. Mai (uni-assist) |
- Zulassung
- Hochschulabschluss Informatik oder Mathematik mit Gesamtnote mindestens 2,7 oder beste 70 Prozent des Abschlussjahrgangs
- Voraussetzung
- Hochschulabschluss im Bereich Informatik oder Mathematik mit Gesamtnote von mindestens 2,7 oder beste 70 Prozent des Abschlussjahrgangs. Mindestens 120 ECTS-Punkte in Informatik und Mathematik. Mathematik inkl. Theoretischer Informatik mindestens 35 ECTS-Punkte. Informatik mindestens 40 ECTS-Punkte. Englisch B2 GER. Deutschkenntnisse A1 GER bis Ende des ersten Studienjahres.
- Studienstart
- Wintersemester/Sommersemester
Quelle: offizielle Seiten der Hochschule.
Weitere & ähnliche Studiengänge
Häufige Fragen
Ist der Studiengang Artificial Intelligence Engineering an der Universität Passau zulassungsbeschränkt?
Nein, der Master ist zulassungsfrei, das heißt es gibt keine NC-Hürde. Formale Voraussetzungen wie ein passender Bachelorabschluss werden dennoch geprüft.
Unterscheidet sich der Studiengang von klassischen Data-Science-Masterprogrammen?
Ja, der Fokus liegt stärker auf Softwaretechnik und Systemintegration von KI-Komponenten als auf rein statistischer Modellierung, wie sie in vielen Data-Science-Programmen im Vordergrund steht.
Welche Vorkenntnisse sollte ich für den Master mitbringen?
Sinnvoll sind fundierte Programmierkenntnisse sowie Grundlagen in Softwareentwicklung, idealerweise aus einem informatiknahen Bachelorstudium, da der Studiengang technisches Vorwissen voraussetzt.
Wird der Studiengang in Passau in Vollzeit angeboten?
Ja, der M.Sc. Artificial Intelligence Engineering wird an der Universität Passau als Vollzeit-Präsenzstudium am Studienort Passau angeboten.
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