Der konsekutive Master Mathematics an der Universität Bremen richtet sich an Studierende, die nach einem ersten mathematischen Abschluss ihre analytischen und methodischen Fähigkeiten vertiefen möchten. Bremen setzt dabei einen erkennbaren Schwerpunkt auf die Schnittstelle von klassischer Mathematik und intelligenten Systemen, was den Studiengang von rein theoretisch ausgerichteten Angeboten unterscheidet.
Durch die zulassungsfreie Aufnahme in Bremen können sich Bewerber:innen auf die inhaltliche Ausrichtung konzentrieren, statt sich Sorgen um eine Zulassungsbeschränkung machen zu müssen. Das Studium in Vollzeit ist als forschungsnahes Programm konzipiert, das sowohl auf eine wissenschaftliche Laufbahn als auch auf anspruchsvolle Positionen in Wirtschaft und Technologie vorbereitet.
Die Kombination aus mathematischer Tiefe und Modulen zu intelligenten Systemen macht den Bremer Master besonders für jene interessant, die Mathematik nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit KI und Datenanalyse verstehen wollen.
13 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Einführung in Grundlagen der KI-Methoden: Modellierung intelligenter Systeme als rationale Agenten, Suchverfahren, logik-basierte Wissensrepräsentation und -verarbeitung, probabilistische Problemlösung und Machine Learning Grundlagen.
Vertiefung von Machine-Learning-Methoden einschließlich neuronaler Netze, Convolutional und Recurrent Neural Networks, generativer Modelle, Attention Mechanismen und Fragen von Explainability und Nachhaltigkeit bei Deep Learning.
Techniken zur Implementierung technisch-kognitiver Systeme mit Sensoren und Aktuatoren, abdeckend Computer Vision, Steuerung, probabilistische Zustandsschätzung, Localization und ethische Herausforderungen bei KI-Einsatz.
Grundlagen von Algorithmik, formaler Verifikation, Graphenalgorithmen, Komplexitätstheorie, Logik sowie Methoden zur Entwicklung qualitätsgesicherter KI-Algorithmen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Interpretierbarkeit.
Spezialisierungsmodul zu kognitiven Robotik-Systemen mit forschungsnahem Zugang zu Architekturkonzepten, Modellierungsverfahren und Algorithmen in einem Teildisziplin-Bereich der kognitiven Robotik.
Spezialisierungsmodul zu Machine Learning und kognitiven Systemen mit forschungsnahem Zugang zu Konzepten, Modellierungsverfahren und Algorithmen in einem Teildisziplin-Bereich von Machine Learning und kognitiven Systemen.
Umfangreiches Forschungsprojekt über zwei Semester mit Fokus auf Verständnis wissenschaftlicher Kultur und Forschungspraxis sowie Meta-Kompetenzen in Forschungsmethoden, Softwareentwicklung und Soft Skills.
Wahlpflicht-Spezialisierungsmodul zu kognitiven Robotik-Systemen mit forschungsnahem Zugang zu Architekturkonzepten, Modellierungsverfahren und Algorithmen in einem Teildisziplin-Bereich der kognitiven Robotik.
Wahlpflicht-Spezialisierungsmodul zu Machine Learning und kognitiven Systemen mit forschungsnahem Zugang zu Konzepten, Modellierungsverfahren und Algorithmen in einem Teildisziplin-Bereich von Machine Learning und kognitiven Systemen.
Seminarmodul zu verschiedenen Themen der KI und intelligenten Systeme mit Fokus auf eigenständige Recherche, wissenschaftliches Schreiben und Präsentation von Forschungsergebnissen.
Modul zur Entwicklung von Kompetenzen für eigenständige wissenschaftliche Arbeit mit enger Betreuung durch einen Supervisor bei der Erarbeitung einer Forschungsfrage und Erstellung einer wissenschaftlichen Arbeit.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Master Mathematics an der Universität Bremen baut auf einem grundständigen Mathematikstudium auf und vertieft sowohl reine als auch angewandte mathematische Disziplinen. Die Universität Bremen positioniert sich dabei als Standort, der Mathematik eng mit Informatik und intelligenten Systemen verzahnt.
Diese Ausrichtung spiegelt sich in der Modulstruktur wider, die klassische mathematische Methoden mit modernen Ansätzen aus der künstlichen Intelligenz verbindet und so ein zukunftsorientiertes Profil schafft.
Neben vertiefenden Modulen in Analysis, Algebra oder Stochastik umfasst der Studiengang mit Advanced Methods of AI, Advanced Machine Learning und Integrated Intelligent Systems auch Inhalte, die mathematische Theorie direkt auf Algorithmen und lernende Systeme anwenden.
Studierende lernen dabei, komplexe mathematische Modelle zu entwickeln und diese in Kontexten wie maschinellem Lernen oder intelligenten Systemarchitekturen einzusetzen – eine Kombination, die klassische Mathematikprogramme selten in dieser Form bieten.
Der Studiengang eignet sich für Bachelorabsolvent:innen der Mathematik oder eng verwandter Fächer, die eine forschungsorientierte Vertiefung suchen, sich aber gleichzeitig für datengetriebene und KI-nahe Anwendungen interessieren.
Wer sowohl abstraktes mathematisches Denken schätzt als auch Freude an der praktischen Umsetzung in intelligenten Systemen hat, findet in Bremen ein passendes Umfeld.
Absolvent:innen des Masters Mathematics sind als Mathematics-Fachkräfte in Bereichen gefragt, in denen mathematische Modellierung und datenbasierte Verfahren zusammentreffen – von Forschungseinrichtungen über Technologieunternehmen bis zu Beratungen mit analytischem Schwerpunkt.
Die Verbindung aus mathematischer Grundlagenausbildung und KI-nahen Modulen verschafft Absolvent:innen einen Zugang zu Feldern, die sowohl klassisches mathematisches Know-how als auch moderne Methodenkompetenz verlangen.
Die Universität Bremen bietet den Studiengang als klassisches Vollzeitprogramm am Standort Bremen an, eingebettet in ein universitäres Umfeld mit Anbindung an Informatik und KI-Forschung.
Die zulassungsfreie Aufnahme erleichtert den direkten Übergang aus einem Bachelorstudium und ermöglicht einen flexiblen Studienbeginn ohne zusätzliche Auswahlverfahren.
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 Master Mathematics öffnet Türen zu Berufsfeldern, die mathematische Präzision mit modernen technologischen Anwendungen verbinden.
Branchenweite Marktorientierung für Mathematics-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf von Mathematics-Fachkräften durch KI verändert, lässt sich bereits an den Modulinhalten des Bremer Masters ablesen.
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit von Mathematics-Fachkräften spürbar, ohne die mathematische Grundkompetenz überflüssig zu machen.
Kompetenzen aus Advanced Machine Learning und Integrated Intelligent Systems bereiten gezielt auf den Umgang mit KI-gestützten Werkzeugen im späteren Berufsalltag vor.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Bremen, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Universität Bremen – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer eine rein theoretische Mathematikausbildung ohne informatiknahe Inhalte sucht, sollte prüfen, ob der starke KI-Bezug der Bremer Module den eigenen Interessen entspricht, da dieser Studiengang bewusst interdisziplinär ausgerichtet ist.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, sodass keine zusätzliche Zulassungsbeschränkung den Einstieg erschwert.
Module wie Advanced Machine Learning und Integrated Intelligent Systems verbinden klassische mathematische Inhalte mit Methoden der künstlichen Intelligenz und prägen das Profil des Studiengangs deutlich.
Der Studiengang passt gut zu Bachelorabsolvent:innen der Mathematik, die sich für datengetriebene und KI-nahe Anwendungen interessieren und ihre analytischen Fähigkeiten vertiefen möchten.
Absolvent:innen können als Mathematics-Fachkräfte in Forschung, Technologieunternehmen oder analytisch geprägten Beratungsfeldern tätig werden, insbesondere dort, wo mathematische Modellierung auf KI-Anwendungen trifft.
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