Weitere Module7 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 Master of Science an der Universität Passau
Der Masterstudiengang Artificial Intelligence Engineering an der Universität Passau verbindet ingenieurwissenschaftliche Methodik mit angewandter Künstlicher Intelligenz – zulassungsfrei und in Vollzeit.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
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.
Curriculum & Module
110 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module7 ECTS
Computational Logic
Introduction to computational logic including formal methods and logical reasoning for computer science applications.
Weitere Module6 ECTS
Parameterized Algorithms
Study of parameterized complexity theory and algorithms with parameters, analyzing computational complexity from different perspectives.
Weitere Module7 ECTS
Introduction to Topological Data Analysis
Introduction to topological methods for analyzing data using concepts from topology and computational geometry.
Weitere Module9 ECTS
Optimization
Comprehensive course on optimization theory and methods including linear and nonlinear optimization techniques.
Weitere Module9 ECTS
Wavelets
Theory and applications of wavelets including wavelet transforms and their computational applications.
Weitere Module9 ECTS
Functional Analysis
Advanced mathematics course on functional analysis covering spaces, operators, and applications to computer science.
Weitere Module7 ECTS
Stochastic Simulation
Methods and theory of stochastic simulation for modeling and analyzing random processes.
Weitere Module9 ECTS
Information Theory
Foundational course on information theory covering entropy, coding, and communication theory.
Weitere Module7 ECTS
Theory of Evolutionary Computation
Analysis and theory of evolutionary algorithms and their applications to optimization problems.
Weitere Module7 ECTS
Randomised Algorithms
Study of randomized algorithms and their complexity analysis, including probabilistic methods.
Weitere Module6 ECTS
Algorithms under Uncertainty
Analysis of algorithms operating under uncertainty conditions and probabilistic constraints.
Weitere Module7 ECTS
Partial Differential Equations
Mathematical foundations of partial differential equations with computational and modeling applications.
Weitere Module9 ECTS
Symbolic Dynamics and Coding
Study of symbolic dynamics theory and coding theory with applications to sequences and information.
Weitere Module9 ECTS
Mathematical Systems Theory
Theory of dynamical systems and their mathematical foundations relevant to artificial intelligence.
Weitere Module5 ECTS
Numerik der Polynom- und rationalen Approximation
Numerical methods for polynomial and rational approximation in mathematical modeling.
Weitere Module9 ECTS
Markovketten
Theory and applications of Markov chains for stochastic modeling.
Weitere Module9 ECTS
Mathematical Logic
Foundational course on mathematical logic including proof theory and model theory.
Weitere Module9 ECTS
Model Theory
Advanced study of model theory and its applications in mathematical logic.
Weitere Module9 ECTS
Markov Chain Monte Carlo
Theory and methods of MCMC algorithms for sampling and statistical inference.
Weitere Module9 ECTS
Foundations of Statistical Data Science
Statistical foundations for data science including probability theory and estimation methods.
Weitere Module5 ECTS
Slice Sampling
Advanced techniques in slice sampling for Monte Carlo methods.
Weitere Module5 ECTS
Statistical Learning Theory
Theoretical foundations of statistical learning and generalization bounds.
Weitere Module9 ECTS
Computational Game Theory
Algorithms and complexity theory applied to game theory and equilibrium computation.
Weitere Module5 ECTS
Complex Dynamic Networks
Study of complex networks and dynamic systems with computational analysis methods.
Weitere Module6 ECTS
Distributed Algorithms
Analysis and design of distributed algorithms for parallel and network-based systems.
Weitere Module6 ECTS
Dynamic Network Flows
Theory and algorithms for flow problems in dynamic networks.
Weitere Module6 ECTS
Computational Geometry
Algorithms and complexity analysis for geometric problems with computational applications.
Weitere Module9 ECTS
Classical Limit Theorems & Large Deviations
Mathematical foundations of limit theorems and large deviations theory.
Weitere Module6 ECTS
Introduction to Information-based Complexity and Compressed Sensing
Theory of information-based complexity and compressed sensing methods.
Weitere Module5 ECTS
Introduction to Approximation Theory
Foundations of approximation theory including error bounds and approximation methods.
Weitere Module6 ECTS
Convex Geometry and Applications to Linear Programming
Geometric foundations of convex optimization with applications to linear programming.
Weitere Module6 ECTS
Deep Learning for Natural Language and Code
Deep learning methods applied to natural language processing and code analysis.
Weitere Module9 ECTS
Computational Complexity Theory
Advanced theory of computational complexity including NP-completeness and complexity classes.
Weitere Module6 ECTS
Advanced Computational Complexity Theory
Advanced topics in computational complexity theory beyond standard courses.
Weitere Module6 ECTS
Constraint Satisfaction Problems
Algorithmic study of constraint satisfaction problems and solving techniques.
Weitere Module9 ECTS
Integral Transforms and Computed Tomography
Mathematical theory of integral transforms with applications to computed tomography.
Weitere Module9 ECTS
Machine Learning Control and Optimization
Integration of machine learning with control theory and optimization methods.
Weitere Module6 ECTS
Online and Approximation Algorithms
Analysis of online and approximation algorithms with performance guarantees.
Weitere Module9 ECTS
Mathematical Foundations of Machine Learning
Mathematical theory underlying machine learning including linear algebra, optimization, and probability.
Weitere Module6 ECTS
Data Science Lab
Practical laboratory course applying data science methods and tools to real problems.
Weitere Module6 ECTS
Machine Learning Lab
Hands-on laboratory course on implementing and applying machine learning algorithms.
Weitere Module5 ECTS
Advanced Topics in Data Science
Advanced methods and recent developments in data science and analytics.
Weitere Module6 ECTS
Advanced Imaging
Advanced techniques in image processing and computer vision analysis.
Weitere Module6 ECTS
Introduction to Deep Learning
Foundations of deep learning including neural networks and training methods.
Weitere Module6 ECTS
Responsible Machine Learning
Study of ethical and responsible machine learning including bias, fairness, and interpretability.
Weitere Module6 ECTS
Data Visualization
Methods and tools for visualizing complex data effectively.
Weitere Module6 ECTS
Immersive Analytics
Techniques for data analysis using immersive and interactive visualization technologies.
Weitere Module6 ECTS
Project in Visual Computing
Project course on visual computing and computer graphics applications.
Weitere Module5 ECTS
AI-Driven Software Development
Software engineering methods for developing AI systems.
Weitere Module7 ECTS
Programming Applications for Mobile Interaction
Programming techniques and frameworks for mobile application development.
Weitere Module6 ECTS
Advanced IT Security
Advanced topics in information security and cryptography.
Weitere Module6 ECTS
Software Analysis
Techniques and tools for analyzing software systems including static and dynamic analysis.
Weitere Module10 ECTS
Advanced Software Product Development
Advanced methods in software engineering and product development.
Weitere Module6 ECTS
Search-Based Software Engineering
Application of search and optimization algorithms to software engineering problems.
Weitere Module6 ECTS
Scaling Database Systems
Techniques for designing and managing scalable database systems.
Weitere Module6 ECTS
Digital Healthcare
Application of digital technologies and AI in healthcare systems.
Weitere Module5 ECTS
Security of Computer and Embedded Systems
Security analysis and protection mechanisms for computer and embedded systems.
Weitere Module5 ECTS
Digital Design with Verilog-HDL on FPGA
Hardware design using Verilog HDL for FPGA implementations.
Weitere Module6 ECTS
Principles of AI Engineering
Fundamental engineering principles for designing and developing artificial intelligence systems.
Weitere Module6 ECTS
Requirements Engineering
Methods for eliciting, analyzing, and managing software requirements.
Weitere Module7 ECTS
Mining Software Repositories Lab
Laboratory course on analyzing software repositories to extract insights about software engineering.
Weitere Module6 ECTS
Mining Software Repositories
Techniques for analyzing software repositories and mining software engineering data.
Weitere Module7 ECTS
AI Engineering Lab
Practical laboratory course on engineering AI systems and applying AI methodologies.
Weitere Module6 ECTS
Exemplary & Effective Programming
Best practices and techniques for writing high-quality, effective code.
Weitere Module6 ECTS
Principles of Data Organisation
Methods for organizing and structuring data in computer systems.
Weitere Module6 ECTS
Modern Database Systems
Study of modern database technologies and systems including NoSQL and distributed databases.
Weitere Module3 ECTS
Introduction to Microelectronics: From Silicon to Computer Components
Introduction to microelectronics covering semiconductor physics and computer component design.
Weitere Module6 ECTS
Foundations of Energy Systems
Basic concepts and analysis of energy systems.
Weitere Module6 ECTS
Energy Informatics II
Advanced topics in information systems for energy management.
Weitere Module7 ECTS
Multimedia Databases
Database systems design and management for multimedia data.
Weitere Module5 ECTS
Network Science
Scientific study of network structures and dynamics with computational methods.
Weitere Module7 ECTS
Text Mining
Methods for extracting information and patterns from text data.
Weitere Module6 ECTS
Applied Artificial Intelligence Lab
Laboratory course applying artificial intelligence methods to practical applications.
Weitere Module6 ECTS
Computational Linguistics
Application of computational methods to natural language processing and linguistics.
Weitere Module6 ECTS
Computational Linguistics Shared Task Lab
Laboratory course on shared tasks in computational linguistics and NLP challenges.
Weitere Module6 ECTS
Cooperative Autonomous Vehicles
Design and control of cooperative autonomous vehicle systems.
Weitere Module6 ECTS
Energy Informatics I
Information systems and technologies for energy management and optimization.
Weitere Module6 ECTS
Data on the Web
Methods and technologies for representing, storing, and querying data on the web.
Weitere Module6 ECTS
Semantic Data Integration
Techniques for integrating heterogeneous data sources using semantic methods.
Weitere Module6 ECTS
Management of Scientific Data
Approaches to managing, organizing, and processing large-scale scientific datasets.
Weitere Module3 ECTS
IoT Security: Security Solutions for the Internet of Things
Security issues and solutions for Internet of Things devices and systems.
Weitere Module6 ECTS
Prototyping & Programming
Techniques and tools for rapid prototyping and programming of systems.
Weitere Module5 ECTS
Topics in Applied Econometrics
Advanced econometric methods and applications for economic data analysis.
Weitere Module3 ECTS
Computational Statistics – Regression in R
Statistical regression methods with practical implementation in R.
Weitere Module3 ECTS
Computational Statistics – Statistical Learning
Statistical learning methods and their computational implementation.
Weitere Module5 ECTS
Econometric Methods
Methods for econometric analysis of economic and financial data.
Weitere Module5 ECTS
Advanced Data Analytics
Advanced techniques and tools for data analytics and business intelligence.
Weitere Module5 ECTS
Approximate Dynamic Programming (Reinforcement Learning)
Reinforcement learning and dynamic programming methods for sequential decision making.
Weitere Module3 ECTS
Practical Course: Advanced Topics in Management Science
Practical course on advanced management science topics and methodologies.
Weitere Module5 ECTS
Sustainable Supply Chain Management
Methods for designing and managing sustainable supply chains.
Weitere Module5 ECTS
Applied Machine Learning in Finance
Application of machine learning methods to financial analysis and trading.
Weitere Module5 ECTS
Artificial Intelligence in Finance
Artificial intelligence and advanced techniques applied to financial systems and analysis.
Weitere Module5 ECTS
Deep Learning and Text Analysis in Finance
Deep learning methods for analyzing financial text and sentiment in financial markets.
Weitere Module6 ECTS
Reproducibility Engineering
Methods and tools for ensuring reproducibility in computational research and engineering.
Weitere Module5 ECTS
Privacy-Preservation Technologies in Information Systems
Technologies and techniques for protecting privacy in information systems.
Weitere Module5 ECTS
IT Security Law
Legal aspects and regulations of IT security and information protection.
Weitere Module5 ECTS
Data Protection Law and Data Security
Legal frameworks and technical methods for data protection and security.
Weitere Module5 ECTS
Organizational and Competitive Strategy
Strategic management and competitive strategy in organizations.
Weitere Module10 ECTS
Entrepreneurship Development Programme
Comprehensive programme on entrepreneurship development and startup creation.
Weitere Module5 ECTS
Strategy for High-Tech Startups
Strategic planning and business development methods for high-technology startups.
Weitere Module5 ECTS
Advanced Strategic Sensitivity and Digitalization
Strategic approaches to digital transformation and business adaptation.
Weitere Module5 ECTS
Fundamentals of Digitalization and Digital Trends
Basic concepts and emerging trends in digital transformation.
Weitere Module5 ECTS
Consequences of Digitalisation for Society
Social, economic, and cultural impacts of digitalization on society.
Weitere Module5 ECTS
Research Seminar I
Seminar on current research topics in artificial intelligence and related fields.
Weitere Module5 ECTS
Research Seminar II
Continued seminar on current research topics in artificial intelligence and related fields.
Weitere Module5 ECTS
Compulsory Seminar
Required seminar course for all students in the program.
1. Semester5 ECTS
Introduction to AI Engineering
Introduction to principles and methods of artificial intelligence engineering and system development.
4. Semester3 ECTS
Master's Thesis Presentation
Presentation of master's thesis results and findings.
4. Semester27 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.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Artificial Intelligence Engineering an der Universität Passau versteht sich als ingenieurwissenschaftlich geprägter Masterstudiengang, der die Entwicklung von KI-Systemen als Softwareentwicklungsdisziplin begreift. Statt KI isoliert als mathematisches Modellierungsproblem zu behandeln, wird sie in den größeren Kontext von Systemarchitektur, Qualitätssicherung und Betrieb gestellt.
Diese Ausrichtung spiegelt die Informatik-Tradition der Universität Passau wider, die für ihre Verbindung von Softwaretechnik und angewandter Forschung bekannt ist.
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.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiArtificial Intelligence Engineering ist an der Uni Passau in der Regel zulassungsfrei – der Einstieg ist ohne Numerus Clausus möglich.
ZugangswegeIn der Regel Abitur oder Fachhochschulreife – auch beruflich Qualifizierte können zugelassen werden; ein einschlägiges Vorpraktikum ist teils empfohlen.
Deine Zulassungschancen
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Gute Nachrichten: zulassungsfrei
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
Kosten & Finanzierung
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.
Deine Jobgarantie mit StudySmarter
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
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 Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen.
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
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Artificial Intelligence Engineering-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Die Rolle von AI Engineers verändert sich mit dem technologischen Fortschritt selbst spürbar weiter.
Wie KI den Beruf verändert
Gerade in diesem Berufsfeld verschiebt KI die eigenen Aufgabenprofile besonders deutlich.
KI nimmt dir ab
- 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
- 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.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Passau, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
bis 20 Std.pro Woche im Semester – das erlaubt das Werkstudentenprivileg
ab 13,90 €pro Stunde gesetzlicher Mindestlohn; technische Werkstudierende oft darüber
SV-freiWerkstudentenjobs sind weitgehend sozialversicherungsfrei – mehr netto bleibt
Werkstudentenjobsin PassauLive Praktikain PassauLive Werkstudent Maschinenbaubundesweit & remoteLive
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
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
Kurzprofil der Universität Passau – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UP
Universität Passau
Staatliche HochschulePräsenzstudiumPassau
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
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.
- 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.
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.
Kostenlos & unverbindlich
Infomaterial zu Artificial Intelligence Engineering bekommen
Studienführer, Termine, Zulassung & Finanzierung – kostenlos direkt in dein Postfach.
StudyKit · kostenlos
Noch unsicher bei der Studienwahl?
Mit StudyKit gehst du Studienwahl, Bewerbung und Finanzierung an einem Ort an, begleitet von einem persönlichen KI-Assistenten. Finde heraus, was wirklich zu dir passt, und starte deine Bewerbung Schritt für Schritt.
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