Der Studiengang AI Engineering of Autonomous Systems an der Technischen Hochschule Ingolstadt richtet sich an Studierende, die künstliche Intelligenz nicht nur theoretisch verstehen, sondern direkt in autonome Systeme wie Fahrzeuge, Roboter oder vernetzte Maschinen einbringen wollen. Die Nähe zur Automobil- und Mobilitätsbranche im Raum Ingolstadt prägt den fachlichen Zuschnitt des Programms spürbar.
Als dualer Masterstudiengang koppelt das Programm wissenschaftliche Vertiefung mit kontinuierlicher Praxisarbeit im Unternehmen. Wer sich für diesen Weg entscheidet, wechselt regelmäßig zwischen Hochschule und Betrieb und bringt Praxisfragen aus dem Arbeitsalltag in Seminare und Projekte ein – und umgekehrt.
Der M.Sc.-Abschluss ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert, ersetzt aber nicht die inhaltliche Auseinandersetzung mit anspruchsvoller Mathematik, Programmierung und Systemtheorie, die für autonome Systeme unverzichtbar sind.
14 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Students learn about machine perception and cognition principles including digital signal processing, cameras, stereo vision, CNNs, RNNs, LLMs, and reinforcement learning applications in autonomous systems.
Module covers mathematical modeling and simulation of dynamic systems relevant to robotics and autonomous systems, including parameter estimation, analytical and numerical methods using Matlab/Simulink.
Students learn data visualization, statistical learning, machine learning methods, model assessment, decision trees, unsupervised learning, neural networks, and fundamentals of data engineering including data pipelines.
Students conduct independent literature research on a technical topic, prepare a written seminar paper, and deliver an oral presentation followed by academic discussion with peers.
Module addresses ethics of autonomous systems including machine ethics, human-machine interaction ethics, normative theories, and responsibility questions in autonomous system design.
Students learn wireless sensor networks, sensor data fusion approaches, signal processing, SLAM algorithms, and applications of sensor fusion to cameras, radar, and other sensors.
Module covers systems engineering approaches and architecture design for edge computing in autonomous systems.
Science elective modules covering advanced topics such as Model Predictive Control, AI in Automotive Systems, Automotive Radar Systems, Intelligent Robotics, Optimization Methods, and ML Verification.
Module covers principles of autonomy and decision-making mechanisms in autonomous systems.
Students learn about computing and connectivity technologies relevant to autonomous systems.
Students work in teams on a practical project applying technical knowledge from the program, demonstrating collaboration and responsibility-sharing.
Elective modules including Advanced Economics, Engineering Processes in Automotive Industry, German language courses, Sustainability/CSR, and eTHIcs_basic.
Second science elective module offering specialized knowledge in autonomous systems and AI engineering applications.
Students independently carry out a substantial research or development project, write a detailed thesis, present results, and respond to questions in a scientific colloquium discussion.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
AI Engineering of Autonomous Systems an der Technischen Hochschule Ingolstadt bündelt Methoden aus KI-Entwicklung, Regelungstechnik und Datenverarbeitung, um autonome Systeme zuverlässiger und intelligenter zu machen. Der duale Aufbau bedeutet, dass Studieninhalte laufend an realen Fragestellungen aus dem Partnerunternehmen gespiegelt werden.
Die Lage in Ingolstadt mit seiner ausgeprägten Automobil- und Zulieferlandschaft schafft ein Umfeld, in dem autonome Mobilität als Anwendungsfeld besonders präsent ist, auch wenn die erlernten Methoden branchenübergreifend einsetzbar sind.
Module wie Machine Perception and Cognition vermitteln, wie Systeme ihre Umgebung wahrnehmen und interpretieren, während System Identification, Modeling and Simulation die mathematische Beschreibung und Simulation komplexer technischer Systeme in den Mittelpunkt stellt.
Data Engineering and Analytics ergänzt diese Perspektive um den Umgang mit großen, heterogenen Datenmengen – von der Aufbereitung bis zur Analyse, die als Grundlage für KI-Modelle in autonomen Systemen dient.
Geeignet ist der Studiengang für Personen mit einem technischen oder informatiknahen Erststudium, die Freude an Mathematik, Softwareentwicklung und Systemdenken haben und bereit sind, Studium und Berufstätigkeit parallel zu organisieren.
Wer lieber ausschließlich an der Hochschule studieren möchte, ohne feste Anbindung an einen Betrieb, findet im dualen Format eher eine Herausforderung als einen Vorteil.
Absolventinnen und Absolventen zielen auf Rollen als AI-Engineering-Fachkräfte für autonome Systeme ab, etwa in der Entwicklung von Wahrnehmungs-, Planungs- oder Regelungssoftware für Fahrzeuge und Robotik.
Die Verzahnung mit einem Unternehmen während des Studiums erleichtert häufig den nahtlosen Übergang in den Beruf, da Netzwerke und praktische Erfahrung bereits während des Studiums aufgebaut werden.
Die Technische Hochschule Ingolstadt positioniert sich mit anwendungsorientierter Lehre und engen Kontakten zur regionalen Industrie, was sich im dualen Format dieses Studiengangs unmittelbar widerspiegelt.
Präsenzphasen an der Hochschule wechseln sich mit Arbeitsphasen im Unternehmen ab, sodass Theorie und Praxis eng ineinandergreifen statt getrennt nebeneinander zu stehen.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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 duale Aufbau öffnet einen direkten Zugang zu Berufsfeldern rund um autonome Systeme und KI-Engineering.
Branchenweite Marktorientierung für AI Engineering of Autonomous Systems-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Autonome Systeme entwickeln sich technologisch schnell weiter, was Fragen nach der Rolle von KI im Berufsalltag besonders relevant macht.
In der Praxis von AI-Engineering-Fachkräften übernehmen KI-Werkzeuge zunehmend Routineaufgaben, während anspruchsvolle Entscheidungen beim Menschen bleiben.
Fähigkeiten wie Umgebungswahrnehmung und Systemmodellierung werden gezielt in Machine Perception and Cognition und System Identification, Modeling and Simulation aufgebaut.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Ingolstadt, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
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Kurzprofil der Technische Hochschule Ingolstadt – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für diesen Studiengang entscheidet, sollte sich der Doppelbelastung aus Studium und Berufstätigkeit bewusst sein und frühzeitig ein passendes Partnerunternehmen sichern, da der duale Charakter ohne diese Anbindung nicht funktioniert.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was den formalen Einstieg erleichtert. Wichtiger als eine Zulassungshürde ist jedoch, frühzeitig ein passendes Partnerunternehmen für das duale Format zu finden.
Studien- und Praxisphasen wechseln sich ab: An der Technischen Hochschule Ingolstadt werden Inhalte zu KI, Systemmodellierung und Datenanalyse vermittelt, die im Partnerunternehmen direkt in Projekten rund um autonome Systeme angewendet werden.
Sinnvoll sind ein technisches oder informatiknahes Erststudium sowie Grundkenntnisse in Mathematik und Programmierung, da Module wie System Identification, Modeling and Simulation darauf aufbauen.
Der Studiengang bereitet auf Tätigkeiten als AI-Engineering-Fachkraft für autonome Systeme vor, etwa in der Entwicklung von Wahrnehmungs-, Planungs- oder Regelungssoftware für Fahrzeuge, Robotik und verwandte Anwendungen.
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