Der Studiengang Artificial Intelligence and Data Science an der Universität Düsseldorf (HHU) richtet sich an Studierende, die nach einem ersten Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fach tiefer in die theoretischen und praktischen Grundlagen künstlicher Intelligenz einsteigen möchten. Der Studiengang ist zulassungsbeschränkt und wird in Vollzeit am Standort Düsseldorf angeboten, was eine enge Verzahnung von Lehrveranstaltungen und Forschungsprojekten ermöglicht.
Inhaltlich verknüpft das Programm klassische Algorithmik mit modernen Methoden der Datenwissenschaft. Statt sich auf oberflächliche Tool-Kenntnisse zu beschränken, geht es um ein fundiertes Verständnis dafür, wie Algorithmen entworfen, analysiert und auf komplexe, oft unsichere Datenlagen angewendet werden.
Der Master schließt mit dem M.Sc. ab und positioniert sich damit klar als forschungsnahes, wissenschaftlich orientiertes Angebot – ideal für alle, die eine Promotion oder eine anspruchsvolle Tätigkeit in Forschung und Entwicklung anstreben.
9 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Einführung in Bayesianische hierarchische Modelle, Meta-Analyse und Bayesianische Methoden für verschiedene Datentypen, einschließlich multinomialer Analyse, fehlender Daten und Überlebenszeitdaten.
Grundlegende Kenntnisse zu verteilten Algorithmen, Leader Election, Routing-Techniken, Topologiekontrolle und verteilten Berechnungen für Ad-hoc-Netzwerke.
Behandlung von schweren Problemen mit Lösungsansätzen wie pseudopolynomiellen Algorithmen, parametrisierten Algorithmen und exakten Exponentialzeitalgorithmen.
Fortgeschrittene Konzepte von komplexen Algorithmen und Datenstrukturen, einschließlich balancierten Bäumen, Vorrangswarteschlangen, algorithmische Entwurfstechniken und parametrisierte Algorithmen.
Grundlagen nichtkooperativer und kooperativer Spiele, Nash-Gleichgewichte, Spiele mit perfekter und unvollkommener Information, sowie Komplexitätsanalyse spieltheoretischer Probleme.
Klassische und moderne Algorithmen für Sequenzanalyse, einschließlich Full Text Search, Suffix Trees, Burrows-Wheeler Transform, De Bruijn Graphen und Multiple Sequence Alignment.
Algorithmische Techniken für Genomumlagerungsprobleme, Berechnung von Umlagerungsdistanzen, konservierte genomische Regionen und Rekonstruktion von Gründersequenzen.
Konzepte und Techniken für den Entwurf und die Analyse von Approximationsalgorithmen für schwere Optimierungsprobleme mit beweisbaren Gütegarantien.
Fortgeschrittene Approximationsalgorithmen für Clusteringprobleme wie k-median und k-means sowie für Netzwerkdesignprobleme mit LP-basierten Techniken und lokaler Suche.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Studiengang Artificial Intelligence and Data Science an der Universität Düsseldorf (HHU) ist als forschungsorientierter Master konzipiert, der Studierende auf höchstem fachlichem Niveau auf die Analyse und Entwicklung intelligenter Systeme vorbereitet.
Die Nähe zur Informatik-Fakultät der HHU sorgt dafür, dass aktuelle Forschungsergebnisse direkt in die Lehre einfließen, etwa bei Themen rund um probabilistische Modellierung oder algorithmische Komplexität.
Module wie Advanced topics in Bayesian Data Science vermitteln fortgeschrittene statistische Denkweisen, während Algorithmen für Ad-hoc- und Sensornetzwerke die Perspektive auf verteilte, dezentrale Systeme lenkt, wie sie etwa im Internet der Dinge relevant sind.
Ergänzt wird dies durch Algorithmen für schwere Probleme, ein Modul, das sich mit der Frage beschäftigt, wie mit rechnerisch komplexen Aufgabenstellungen praktisch umgegangen werden kann – ein zentrales Thema für alle, die KI-Systeme jenseits von Standardanwendungen entwickeln wollen.
Der Studiengang eignet sich für Absolventinnen und Absolventen eines Bachelorstudiums in Informatik, Data Science oder eng verwandten Fächern, die Freude an mathematisch-algorithmischem Denken haben und sich nicht mit oberflächlicher Anwendung von KI-Tools zufriedengeben möchten.
Wer lieber praxisnah und projektorientiert arbeitet, ohne sich intensiv mit theoretischen Grundlagen zu beschäftigen, wird an anderer Stelle möglicherweise besser aufgehoben sein.
Absolventinnen und Absolventen finden sich typischerweise in Berufen der Informatik wieder, häufig mit Schwerpunkt auf Forschung, Entwicklung oder datengetriebener Produktgestaltung. Die zulassungsbeschränkte Struktur des Studiengangs signalisiert dabei eine hohe fachliche Auslastung und Nachfrage.
Die Kombination aus algorithmischer Tiefe und Datenkompetenz öffnet Türen sowohl in forschungsnahe Positionen als auch in Industrieprojekte, in denen komplexe KI-Systeme entworfen und betreut werden müssen.
Die Universität Düsseldorf (HHU) bietet den Studiengang als klassisches Vollzeit-Präsenzstudium an, das kontinuierliche Anwesenheit und aktive Teilnahme an Seminaren und Projektgruppen voraussetzt.
Der Standort Düsseldorf bringt zudem die Nähe zu einer wirtschaftsstarken Region mit sich, in der IT- und Datenkompetenzen zunehmend gefragt sind.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
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 Weg vom Berufseinstieg bis in Führungspositionen zeigt, wie sich algorithmisches und datenwissenschaftliches Know-how im Lauf der Karriere weiterentwickeln lässt.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf durch den Einsatz von KI-Werkzeugen selbst verändert, lässt sich exemplarisch an typischen Arbeitsschritten zeigen.
Auch Berufe in der Informatik mit KI-Schwerpunkt verändern sich durch Automatisierung – die folgende Übersicht zeigt, welche Aufgaben zunehmend maschinell erledigt werden und wo menschliches Urteilsvermögen zentral bleibt.
Wer Module wie Advanced topics in Bayesian Data Science und Algorithmen für schwere Probleme durchläuft, erwirbt genau jene analytischen Fähigkeiten, die im späteren Berufsalltag zwischen Automatisierung und menschlicher Urteilskraft entscheidend sind.
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Kurzprofil der Universität Düsseldorf – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich einen stark anwendungsorientierten, auf schnelle Tool-Kompetenz ausgerichteten Studiengang wünscht, sollte bedenken, dass hier der Fokus auf mathematisch-algorithmischem Verständnis liegt – das erfordert Durchhaltevermögen bei theorieintensiven Modulen.
In der Regel wird ein erster Hochschulabschluss in Informatik, Data Science oder einem eng verwandten Fach mit entsprechenden mathematisch-algorithmischen Vorkenntnissen erwartet. Da der Studiengang zulassungsbeschränkt ist, solltest du dich frühzeitig über die genauen Zulassungskriterien informieren.
Module wie Advanced topics in Bayesian Data Science oder Algorithmen für schwere Probleme zeigen, dass der Schwerpunkt klar auf fundiertem theoretischem und algorithmischem Verständnis liegt, das dann in Projekten praktisch angewendet wird.
Absolventinnen und Absolventen finden sich häufig in Berufen der Informatik mit Schwerpunkt auf KI-Entwicklung, Datenanalyse oder Forschung wieder, sowohl in der Industrie als auch im akademischen Umfeld.
Der Studiengang ist als Vollzeit-Präsenzstudium an der Universität Düsseldorf (HHU) konzipiert und erfordert kontinuierliche Anwesenheit, was eine parallele Vollzeitbeschäftigung erschwert.
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