Der Studiengang Informatics and AI Engineering B. Sc. an der TU Darmstadt ist als duales Studium konzipiert und richtet sich an alle, die Theorie und betriebliche Praxis von Beginn an miteinander verzahnen wollen. Der zulassungsfreie Zugang senkt die Einstiegshürde, ersetzt aber nicht die inhaltliche Auseinandersetzung mit mathematisch-statistischen Grundlagen und Programmierpraxis, die für den Studiengang zentral sind.
Im Zentrum stehen Module wie Statistisches Maschinelles Lernen, Probabilistische Graphische Modelle und Statistical Relational Artificial Intelligence: Logic, Probability, and Computation. Damit setzt die TU Darmstadt einen klaren Schwerpunkt auf die theoretischen und algorithmischen Grundlagen moderner KI-Systeme, nicht nur auf deren Anwendung.
Die Kombination aus Studienort Darmstadt, einer forschungsstarken Informatik-Fakultät und dualer Studienform macht den Studiengang besonders für technikaffine Studierende interessant, die parallel zum Studium bereits im Unternehmenskontext Verantwortung übernehmen möchten.
11 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Systematische Einführung in Grundlagen und Methodik des statistischen maschinellen Lernens mit Schwerpunkt auf Bayes'sche Entscheidungstheorie, Wahrscheinlichkeitsdichtenschätzung, Mixtur Modelle und Kernel Methoden.
Vertieftes Verständnis probabilistischer graphischer Modelle einschließlich gerichteter und ungerichteter Modelle, Inferenzalgorithmen, Message Passing und Lernverfahren mit Anwendungen auf tiefe Netze und halb-überwachtes Lernen.
Systematische Einführung in statistisch-relationales Lernen und KI mit Fokus auf logische Programmierung, probabilistische graphische Modelle und statistisch-relationale Modelle wie ProbLog und Markov Logic Networks.
Umfassende Behandlung von Deep Learning Architekturen und Methoden einschließlich Feedforward Netze, Convolutional Netze, Rekurrente Netze, Autoencoder, generative Modelle und Reinforcement Learning mit Anwendungen in Vision und NLP.
Umfassende Behandlung von Reinforcement Learning von Grundlagen bis zu tiefen Ansätzen, einschließlich Markov Decision Processes, Wertefunktionslernen, Policy Search und hierarchisches Reinforcement Learning.
Überblick über zentrale Themen der Künstlichen Intelligenz mit Schwerpunkt auf Suche, Planen, Lernen und Schließen, einschließlich historischer und philosophischer Grundlagen.
Einführung in Data Mining und Maschinelles Lernen mit Behandlung von Regel-Lernen, Entscheidungsbäumen, Ensemble-Methoden, Clustering und Pre-Processing Techniken.
Umfassende Behandlung nichtlinearer Optimierung mit und ohne Nebenbedingungen sowie optimale Steuerungsprobleme, numerische Verfahren und Anwendungen in Ingenieurwissenschaften und Robotik.
Grundlagen maschinellen Lernens und Robotik mit Fokus auf Imitationslernen, Reinforcement Learning, Policy Search Verfahren und inverses Reinforcement Learning für Robotikanwendungen.
Algorithmische Standardansätze für komplexe diskrete Optimierungsprobleme wie Evolutionsstrategien, dynamische Programmierung und Branch-and-Bound.
Einführung in Deep Learning für Natural Language Processing mit Behandlung von Word Embeddings, neuronalen Netzwerkarchitekturen und praktischen Anwendungen zur Textanalyse.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Informatics and AI Engineering B. Sc. an der TU Darmstadt verbindet klassische Informatikausbildung mit einem klaren Fokus auf künstliche Intelligenz und deren mathematisch-statistische Fundierung. Die duale Ausrichtung sorgt dafür, dass akademisches Wissen fortlaufend an konkreten betrieblichen Projekten gespiegelt wird.
Die zulassungsfreie Einschreibung erleichtert den formalen Einstieg, das Studium selbst bleibt anspruchsvoll und setzt Durchhaltevermögen bei Mathematik, Statistik und Programmierung voraus.
Zentrale Module wie Statistisches Maschinelles Lernen und Probabilistische Graphische Modelle vermitteln die methodischen Grundlagen, auf denen moderne KI-Anwendungen aufbauen. Statistical Relational Artificial Intelligence: Logic, Probability, and Computation ergänzt dies um die Verbindung von logischem Schließen und probabilistischen Modellen.
Diese Modulkombination zeigt, dass der Studiengang nicht nur Anwendungswissen vermittelt, sondern gezielt auf ein tiefes Verständnis der theoretischen Grundlagen von KI-Systemen abzielt.
Geeignet ist der Studiengang für Studieninteressierte, die Freude an mathematisch-logischem Denken haben und gleichzeitig praktische Anwendung im Unternehmensalltag suchen. Die duale Struktur verlangt zudem Organisationstalent, um Studienphasen und betriebliche Einsätze zu koordinieren.
Wer lieber ausschließlich theoretisch-akademisch arbeiten möchte, findet in einem klassischen Vollzeitstudium eventuell die passendere Alternative.
Absolvent:innen von Informatics and AI Engineering B. Sc. sind in einem Berufsfeld unterwegs, das der KldB-Kategorie der Informatics and AI Engineering B. Sc.-Fachkräfte zugeordnet wird. Die Praxiserfahrung aus dem dualen Studium erleichtert häufig den direkten Übergang in feste Anstellungen beim Partnerunternehmen.
Die Kombination aus KI-Spezialisierung und Informatik-Grundausbildung öffnet Türen sowohl in klassische Softwareentwicklung als auch in spezialisierte KI- und Data-Science-Rollen.
Die TU Darmstadt am Studienort Darmstadt gilt als forschungsstarke technische Hochschule mit ausgeprägtem Schwerpunkt auf Informatik und KI. Das duale Format bindet Studierende eng an ein Partnerunternehmen und sorgt für einen kontinuierlichen Praxisbezug während des gesamten Studiums.
Diese Struktur unterscheidet sich deutlich von einem reinen Präsenzstudium und verlangt eine gewisse Selbstorganisation zwischen Hochschule und Betrieb.
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 Charakter des Studiengangs prägt auch den Karriereweg nach dem Abschluss deutlich.
Branchenweite Marktorientierung für Informatics and AI Engineering B. Sc.-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf der Informatics and AI Engineering B. Sc.-Fachkräfte durch KI selbst verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen abschätzen.
KI-Systeme verändern gerade jenen Beruf spürbar, den dieser Studiengang vorbereitet.
Fähigkeiten aus Statistisches Maschinelles Lernen und Probabilistische Graphische Modelle bilden die Grundlage für viele der beschriebenen Engineering- und Analysetätigkeiten.
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Kurzprofil der Universität Potsdam – 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 auf eine intensive Doppelbelastung aus Studium und Unternehmenspraxis einstellen und Freude an mathematisch-statistisch anspruchsvollen Inhalten mitbringen, da die Modulschwerpunkte auf Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und logikbasierten Methoden liegen.
Nein, der Studiengang ist laut Angaben zulassungsfrei, was jedoch nichts über den inhaltlichen Anspruch des dualen Studiums aussagt.
Studierende wechseln regelmäßig zwischen Studienphasen an der TU Darmstadt in Darmstadt und praktischen Einsätzen im Partnerunternehmen, wodurch Theorie und Anwendung eng verzahnt werden.
Module wie Statistisches Maschinelles Lernen, Probabilistische Graphische Modelle und Statistical Relational Artificial Intelligence: Logic, Probability, and Computation zeigen den klaren Fokus auf die theoretischen Grundlagen künstlicher Intelligenz.
Absolvent:innen sind vor allem im Berufsfeld der Informatics and AI Engineering B. Sc.-Fachkräfte tätig, häufig mit engem Bezug zum dualen Partnerunternehmen aus dem Studium.
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